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。

例子
输入: nums = [1,1,1,2,2,3], k = 2
输出: [1,2]

class Solution {
public:
   //仿函数
    class MyComparation {
    public:
         // 建立的是小根堆
        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) {
        vector<int> result;
        unordered_map<int, int> map;
         //默认建立的是大根堆。本代码弄的是小根堆。
        priority_queue<pair<int,int>, vector<pair<int,int>>, MyComparation> pq;
        for(int i=0; i < nums.size(); i++) {
            map[nums[i]]++;
        }

        for(auto e:map) {
            pq.push(e);
            if (pq.size() > k) {
                pq.pop();
            }
        }

        while(pq.size() > 0) {
            result.emplace_back(pq.top().first);
            pq.pop();
        }
        return result;
    }
};

知识点：

1.优先队列的用法：http://www.360doc.com/content/22/0114/12/78411425_1013214907.shtml
2.优先队列有三个参数，其声明形式为：
priority_queue< type, container, function >
这三个参数，后面两个可以省略，第一个不可以。
其中：
type：数据类型；
container：实现优先队列的底层容器；
function：元素之间的比较方式；
对于container，要求必须是数组形式实现的容器，例如vector、deque，而不能使list。
在STL中，默认情况下（不加后面两个参数）是以vector为容器，以 operator< 为比较方式，所以在只使用第一个参数时，优先队列默认是一个最大堆，每次输出的堆顶元素是此时堆中的最大元素。

例子：//对于基础类型 默认是大顶堆
 priority_queue<int> a; 
//等同于 priority_queue<int, vector<int>, less<int> > a;
 //  这里一定要有空格，不然成了右移运算符↓↓
priority_queue<int, vector<int>, greater<int> > c;  //这样就是小顶堆

239. 滑动窗口最大值

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 。

examples:
输入：nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], k = 3
输出：[3,3,5,5,6,7]
解释：
滑动窗口的位置                最大值
---------------               -----
[1  3  -1] -3  5  3  6  7       3
 1 [3  -1  -3] 5  3  6  7       3
 1  3 [-1  -3  5] 3  6  7       5
 1  3  -1 [-3  5  3] 6  7       5
 1  3  -1  -3 [5  3  6] 7       6
 1  3  -1  -3  5 [3  6  7]      7

大根堆

class Solution {
public:
    vector<int> maxSlidingWindow(vector<int>& nums, int k) {
        vector<int> result;
        //默认是大顶堆
        priority_queue<pair<int, int>> pq;
        for(int i=0;i<k;i++) {
            pq.emplace(nums[i], i);
        }
        result.emplace_back(pq.top().first);
        for(int i = k;i < nums.size();i++) {
            pq.emplace(nums[i],i);
            while(pq.top().second <= i-k) {
                pq.pop();
            }
            result.emplace_back(pq.top().first);
        }
        return result;
    }
};

单调队列解法

class Solution {
private:
    class MyQueue { //单调队列（从大到小）
    public:
        deque<int> que; // 使用deque来实现单调队列
        // 每次弹出的时候，比较当前要弹出的数值是否等于队列出口元素的数值，如果相等则弹出。
        // 同时pop之前判断队列当前是否为空。
        void pop(int value) {
            if (!que.empty() && value == que.front()) {
                que.pop_front();
            }
        }
        // 如果push的数值大于入口元素的数值，那么就将队列后端的数值弹出，直到push的数值小于等于队列入口元素的数值为止。
        // 这样就保持了队列里的数值是单调从大到小的了。
        void push(int value) {
            while (!que.empty() && value > que.back()) {
                que.pop_back();
            }
            que.push_back(value);

        }
        // 查询当前队列里的最大值 直接返回队列前端也就是front就可以了。
        int front() {
            return que.front();
        }
    };
public:
    vector<int> maxSlidingWindow(vector<int>& nums, int k) {
        MyQueue que;
        vector<int> result;
        for (int i = 0; i < k; i++) { // 先将前k的元素放进队列
            que.push(nums[i]);
        }
        result.push_back(que.front()); // result 记录前k的元素的最大值
        for (int i = k; i < nums.size(); i++) {
            que.pop(nums[i - k]); // 滑动窗口移除最前面元素
            que.push(nums[i]); // 滑动窗口前加入最后面的元素
            result.push_back(que.front()); // 记录对应的最大值
        }
        return result;
    }
};

注意点：

1.还是用优先队列解方便一点。需要清楚优先队列默认创建的是大根堆、优先队列初始化三个参数的含义
2.如果优先队列的元素是pair，默认创建的大根堆会先按照pair.first排序、再按照pair.second排序
3.优先队列的操作函数size()、push（）、emplace（）、pop() 、top（）