239. 滑动窗口最大值
文字讲解：滑动窗口最大值
视频讲解：单调队列正式登场！
题设：给你一个整数数组 nums，有一个大小为 k 的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。你只可以看到在滑动窗口内的 k 个数字。滑动窗口每次只向右移动一位。返回 滑动窗口中的最大值 。
难点：单调队列的原理。
public int[] maxSlidingWindow(int[] nums, int k) {
ArrayDeque<Integer> deque = new ArrayDeque<>();
int n = nums.length;
int[] res = new int[n - k + 1];
int idx = 0;
for (int i = 0; i < n; i++) {
// 根据题意，i为nums下标，是要在[i - k + 1, i] 中选到最大值，只需要保证两点
// 1.队列头结点需要在[i - k + 1, i]范围内，不符合则要弹出
while (!deque.isEmpty() && deque.peek() < i - k + 1) {
deque.poll();
}
// 2.既然是单调，就要保证每次放进去的数字要比末尾的都大，否则也弹出
while (!deque.isEmpty() && nums[deque.peekLast()] < nums[i]) {
deque.pollLast();
}
deque.offer(i);
// 因为单调，当i增长到符合第一个k范围的时候，每滑动一步都将队列头节点放入结果就行了
if (i >= k - 1) {
res[idx++] = nums[deque.peek()];
}
}
return res;
}
复杂度分析：
- 时间复杂度: O(n)。
- 空间复杂度: O(k)。
347.前 K 个高频元素
文字讲解：前 K 个高频元素
视频讲解：优先级队列正式登场！
题设：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。
难点：优先级队列的原理。
public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) {
// 优先级队列，为了避免复杂 api 操作，pq 存储数组
// lambda 表达式设置优先级队列从大到小存储 o1 - o2 为从小到大，o2 - o1 反之
PriorityQueue<int[]> pq = new PriorityQueue<>((o1, o2) -> o1[1] - o2[1]);
int[] res = new int[k]; // 答案数组为 k 个元素
Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>(); // 记录元素出现次数
for (int num : nums) map.put(num, map.getOrDefault(num, 0) + 1);
for (var x : map.entrySet()) { // entrySet 获取 k-v Set 集合
// 将 kv 转化成数组
int[] tmp = new int[2];
tmp[0] = x.getKey();
tmp[1] = x.getValue();
pq.offer(tmp);
// 下面的代码是根据小根堆实现的，我只保留优先队列的最后的k个，只要超出了k我就将最小的弹出，剩余的k个就是答案
if (pq.size() > k) {
pq.poll();
}
}
for (int i = 0; i < k; i++) {
res[i] = pq.poll()[0]; // 获取优先队列里的元素
}
return res;
}
复杂度分析：
- 时间复杂度: O(nlogk)。
- 空间复杂度: O(n)。
