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232. 用栈实现队列
请你仅使用两个栈实现先入先出队列。队列应当支持一般队列支持的所有操作（
push、pop、peek、empty）：实现
MyQueue类：
void push(int x)将元素 x 推到队列的末尾int pop()从队列的开头移除并返回元素int peek()返回队列开头的元素boolean empty()如果队列为空，返回true；否则，返回false
代码示例：
class MyQueue {
public:stack<int> stIn;stack<int> stOut;/** Initialize your data structure here. */MyQueue() {}/** Push element x to the back of queue. */void push(int x) {stIn.push(x);}/** Removes the element from in front of queue and returns that element. */int pop() {// 只有当stOut为空的时候，再从stIn里导入数据（导入stIn全部数据）if (stOut.empty()) {// 从stIn导入数据直到stIn为空while(!stIn.empty()) {stOut.push(stIn.top());stIn.pop();}}int result = stOut.top();stOut.pop();return result;}/** Get the front element. */int peek() {int res = this->pop(); // 直接使用已有的pop函数stOut.push(res); // 因为pop函数弹出了元素res，所以再添加回去return res;}/** Returns whether the queue is empty. */bool empty() {return stIn.empty() && stOut.empty();}
};复杂度分析：
- 时间复杂度：push和empty为O(1), pop和peek为O(n)
- 空间复杂度：O(n)
225. 用队列实现栈
请你仅使用两个队列实现一个后入先出（LIFO）的栈，并支持普通栈的全部四种操作（
push、top、pop和empty）。实现
MyStack类：
void push(int x)将元素 x 压入栈顶。int pop()移除并返回栈顶元素。int top()返回栈顶元素。boolean empty()如果栈是空的，返回true；否则，返回false。
class MyStack {
public:queue<int> que;/** Initialize your data structure here. */MyStack() {}/** Push element x onto stack. */void push(int x) {que.push(x);}/** Removes the element on top of the stack and returns that element. */int pop() {int size = que.size();size--;while (size--) { // 将队列头部的元素（除了最后一个元素外） 重新添加到队列尾部que.push(que.front());que.pop();}int result = que.front(); // 此时弹出的元素顺序就是栈的顺序了que.pop();return result;}/** Get the top element. */int top() {return que.back();}/** Returns whether the stack is empty. */bool empty() {return que.empty();}
};复杂度分析：
- 时间复杂度：pop为O(n)，其他为O(1)
- 空间复杂度：O(n)
20. 有效的括号
给定一个只包括
'('，')'，'{'，'}'，'['，']'的字符串s，判断字符串是否有效。有效字符串需满足：
- 左括号必须用相同类型的右括号闭合。
- 左括号必须以正确的顺序闭合。
- 每个右括号都有一个对应的相同类型的左括号。
代码示例：
class Solution {
public:bool isValid(string s) {if (s.size() % 2 != 0) return false; // 如果s的长度为奇数，一定不符合要求stack<char> st;for (int i = 0; i < s.size(); i++) {if (s[i] == '(') st.push(')');else if (s[i] == '{') st.push('}');else if (s[i] == '[') st.push(']');// 第三种情况：遍历字符串匹配的过程中，栈已经为空了，没有匹配的字符了，说明右括号没有找到对应的左括号 return false// 第二种情况：遍历字符串匹配的过程中，发现栈里没有我们要匹配的字符。所以return falseelse if (st.empty() || st.top() != s[i]) return false;else st.pop(); // st.top() 与 s[i]相等，栈弹出元素}// 第一种情况：此时我们已经遍历完了字符串，但是栈不为空，说明有相应的左括号没有右括号来匹配，所以return false，否则就return truereturn st.empty();}
};
复杂度分析：
- 时间复杂度：O(n)
- 空间复杂度：O(n)
1047. 删除字符串中所有相邻重复项
给出由小写字母组成的字符串
S，重复项删除操作会选择两个相邻且相同的字母，并删除它们。在 S 上反复执行重复项删除操作，直到无法继续删除。
在完成所有重复项删除操作后返回最终的字符串。答案保证唯一。
代码示例：
法一：使用栈来存放
class Solution {
public:string removeDuplicates(string S) {stack<char> st;for (char s : S) {if (st.empty() || s != st.top()) {st.push(s);} else {st.pop(); // s 与 st.top()相等的情况}}string result = "";while (!st.empty()) { // 将栈中元素放到result字符串汇总result += st.top();st.pop();}reverse (result.begin(), result.end()); // 此时字符串需要反转一下return result;}
};法二：拿字符串直接作为栈
class Solution {
public:string removeDuplicates(string S) {string result;for(char s : S) {if(result.empty() || result.back() != s) {result.push_back(s);}else {result.pop_back();}}return result;}
};复杂度分析：
- 时间复杂度：O(n)
- 空间复杂度：O(n)
150. 逆波兰表达式
给你一个字符串数组
tokens，表示一个根据 逆波兰表示法 表示的算术表达式。请你计算该表达式。返回一个表示表达式值的整数。
注意：
- 有效的算符为
'+'、'-'、'*'和'/'。- 每个操作数（运算对象）都可以是一个整数或者另一个表达式。
- 两个整数之间的除法总是 向零截断 。
- 表达式中不含除零运算。
- 输入是一个根据逆波兰表示法表示的算术表达式。
- 答案及所有中间计算结果可以用 32 位 整数表示。
代码示例：
class Solution {
public:int evalRPN(vector<string>& tokens) {// 力扣修改了后台测试数据，需要用longlongstack<long long> st; for (int i = 0; i < tokens.size(); i++) {if (tokens[i] == "+" || tokens[i] == "-" || tokens[i] == "*" || tokens[i] == "/") {long long num1 = st.top();st.pop();long long num2 = st.top();st.pop();if (tokens[i] == "+") st.push(num2 + num1);if (tokens[i] == "-") st.push(num2 - num1);if (tokens[i] == "*") st.push(num2 * num1);if (tokens[i] == "/") st.push(num2 / num1);} else {st.push(stoll(tokens[i]));//将其转换为 long long 类型并压入栈中}}int result = st.top();st.pop(); // 把栈里最后一个元素弹出（其实不弹出也没事）return result;}
};复杂度分析：
- 时间复杂度：O(n)
- 空间复杂度：O(n)
补充：
转换函数列表：
stoi：将字符串转换为int。stol：将字符串转换为long。stoll：将字符串转换为long long。stoul：将字符串转换为unsigned long。stoull：将字符串转换为unsigned long long。stof：将字符串转换为float。stod：将字符串转换为double。stold：将字符串转换为long double。
347. 前K个高频元素
给你一个整数数组
nums和一个整数k，请你返回其中出现频率前k高的元素。你可以按 任意顺序 返回答案。
代码示例：
class Solution {
public:// 小顶堆class mycomparison {public:bool operator()(const pair<int, int>& lhs, const pair<int, int>& rhs) {return lhs.second > rhs.second;}};vector<int> topKFrequent(vector<int>& nums, int k) {// 要统计元素出现频率unordered_map<int, int> map; // map<nums[i],对应出现的次数>for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {map[nums[i]]++;}// 对频率排序// 定义一个小顶堆，大小为kpriority_queue<pair<int, int>, vector<pair<int, int>>, mycomparison> pri_que;// 用固定大小为k的小顶堆，扫面所有频率的数值for (unordered_map<int, int>::iterator it = map.begin(); it != map.end(); it++) {pri_que.push(*it);if (pri_que.size() > k) { // 如果堆的大小大于了K，则队列弹出，保证堆的大小一直为kpri_que.pop();}}// 找出前K个高频元素，因为小顶堆先弹出的是最小的，所以倒序来输出到数组vector<int> result(k);for (int i = k - 1; i >= 0; i--) {result[i] = pri_que.top().first;pri_que.pop();}return result;}
};复杂度分析：
- 时间复杂度：O(nlogk)
- 空间复杂度：O(n)
补充：
堆特性：
- 优先队列：基于堆的数据结构，通常分为最大堆（max-heap）和最小堆（min-heap）。
- 最大堆：父节点的值总是大于或等于其子节点的值。
- 最小堆：父节点的值总是小于或等于其子节点的值。
区别总结：
参考如下：
代码随想录