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前端进阶算法6:一看就懂的队列及配套算法题

引言

队列这种数据结构,据瓶子君了解,前端需要了解的队列结构主要有:双端队列、滑动窗口,它们都是算法中是比较常用的数据结构。

因此,本节主要内容为:

  • 数据结构:队列(Queue)
  • 双端队列(Deque)
  • 双端队列的应用:翻转字符串中的单词
  • 滑动窗口
  • 滑动窗口应用:无重复字符的最长公共子串
  • 最后来一道 leetcode 题目:滑动窗口最大值问题

下面进入正文吧👇,如果还可以,点个赞👍支持一下呗😊

一、数据结构:队列

队列和栈类似,不同的是队列是先进先出 (FIFO) 原则的有序集合,它的结构类似如下:

常见队列的操作有: enqueue(e) 进队、 dequeue() 出队、 isEmpty() 是否是空队、 front() 获取队头元素、clear() 清空队,以及 size() 获取队列长度。

代码实现

function Queue() {
  let items = []
  this.enqueue = function(e) {
    items.push(e)
  }
  this.dequeue = function() {
    return items.shift()
  }
  this.isEmpty = function() {
    return items.length === 0
  }
  this.front = function() {
    return items[0]
  }
  this.clear = function() { 
    items = [] 
  }
  this.size = function() {
    return items.length
  }
}
复制代码

查找:从对头开始查找,从时间复杂度为 O(n)

插入或删除:进栈与出栈的时间复杂度为 O(1)

二、双端队列(Deque)

1. 什么是 Deque

Deque 在原有队列的基础上扩充了:队头、队尾都可以进队出队,它的数据结构如下:

代码实现:

function Deque() {
  let items = []
  this.addFirst = function(e) {
    items.unshift(e)
  }
  this.removeFirst = function() {
    return items.shift()
  }
  this.addLast = function(e) {
    items.push(e)
  }
  this.removeLast = function() {
    return items.pop()
  }
  this.isEmpty = function() {
    return items.length === 0
  }
  this.front = function() {
    return items[0]
  }
  this.clear = function() { 
    items = [] 
  }
  this.size = function() {
    return items.length
  }
}
复制代码

下面看一道经典的双端队列问题👇

2. 字节&leetcode151:翻转字符串里的单词

给定一个字符串,逐个翻转字符串中的每个单词。

示例 1:

输入: "the sky is blue"
输出: "blue is sky the"
复制代码

示例 2:

输入: "  hello world!  "
输出: "world! hello"
解释: 输入字符串可以在前面或者后面包含多余的空格,但是反转后的字符不能包括。
复制代码

示例 3:

输入: "a good   example"
输出: "example good a"
解释: 如果两个单词间有多余的空格,将反转后单词间的空格减少到只含一个。
复制代码

说明:

  • 无空格字符构成一个单词。
  • 输入字符串可以在前面或者后面包含多余的空格,但是反转后的字符不能包括。
  • 如果两个单词间有多余的空格,将反转后单词间的空格减少到只含一个。

解题思路:使用双端队列解题

  • 首先去除字符串左右空格
  • 逐个读取字符串中的每个单词,依次放入双端队列的对头
  • 再将队列转换成字符串输出(已空格为分隔符)

画图理解:

代码实现:

var reverseWords = function(s) {
    let left = 0
    let right = s.length - 1
    let queue = []
    let word = ''
    while (s.charAt(left) === ' ') left ++
    while (s.charAt(right) === ' ') right --
    while (left <= right) {
        let char = s.charAt(left)
        if (char === ' ' && word) {
            queue.unshift(word)
            word = ''
        } else if (char !== ' '){
            word += char
        }
        left++
    }
    queue.unshift(word)
    return queue.join(' ')
};
复制代码

更多解法详见 图解字节&leetcode151:翻转字符串里的单词

三、滑动窗口

1. 什么是滑动窗口

这是队列的另一个重要应用

顾名思义,滑动窗口就是一个运行在一个大数组上的子列表,该数组是一个底层元素集合。

假设有数组 [a b c d e f g h ],一个大小为 3 的 滑动窗口在其上滑动,则有:

[a b c]
  [b c d]
    [c d e]
      [d e f]
        [e f g]
          [f g h]
复制代码

一般情况下就是使用这个窗口在数组的 合法区间 内进行滑动,同时 动态地 记录一些有用的数据,很多情况下,能够极大地提高算法地效率。

下面看一道经典的滑动窗口问题👇

2. 字节&Leetcode3:无重复字符的最长子串

给定一个字符串,请你找出其中不含有重复字符的 最长子串 的长度。

示例 1:

输入: "abcabcbb"
输出: 3 
解释: 因为无重复字符的最长子串是 "abc",所以其长度为 3复制代码

示例 2:

输入: "bbbbb"
输出: 1
解释: 因为无重复字符的最长子串是 "b",所以其长度为 1复制代码

示例 3:

输入: "pwwkew"
输出: 3
解释: 因为无重复字符的最长子串是 "wke",所以其长度为 3。
     请注意,你的答案必须是 子串 的长度,"pwke" 是一个子序列,不是子串。
复制代码

解题思路: 使用一个数组来维护滑动窗口

遍历字符串,判断字符是否在滑动窗口数组里

  • 不在则 push 进数组
  • 在则删除滑动窗口数组里相同字符及相同字符前的字符,然后将当前字符 push 进数组
  • 然后将 max 更新为当前最长子串的长度

遍历完,返回 max 即可

画图帮助理解一下:

代码实现:

var lengthOfLongestSubstring = function(s) {
    let arr = [], max = 0
    for(let i = 0; i < s.length; i++) {
        let index = arr.indexOf(s[i])
        if(index !== -1) {
            arr.splice(0, index+1);
        }
        arr.push(s.charAt(i))
        max = Math.max(arr.length, max) 
    }
    return max
};
复制代码

时间复杂度:O(n2), 其中 arr.indexOf() 时间复杂度为 O(n) ,arr.splice(0, index+1) 的时间复杂度也为 O(n)

空间复杂度:O(n)

更多解法详见 字节&Leetcode3:无重复字符的最长子串

最后,来尝试一道leetcode题目吧!

四、leetcode239:滑动窗口最大值问题

给定一个数组 nums 和滑动窗口的大小 k,请找出所有滑动窗口里的最大值。

示例:

输入: nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], 和 k = 3
输出: [3,3,5,5,6,7] 
复制代码

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

提示:

你可以假设 k 总是有效的,在输入数组不为空的情况下,1 ≤ k ≤ 输入数组的大小。

可以自己尝试解答一下,欢迎将答案提交到 github.com/sisterAn/Ja… ,瓶子君将明日解答😊

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