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队列的应用
面试题 41 : 滑动窗口的平均值
面试题 42 : 最近请求次数 队列的应用
队列是一种经常被使用的数据结构。如果解决某个问题时数据的插入和删除操作满足 先进先出 的特点#xff0c;那么可以考虑用队列来存储这些数据。
例如#xff0c;数组中…目录
队列的应用
面试题 41 : 滑动窗口的平均值
面试题 42 : 最近请求次数 队列的应用
队列是一种经常被使用的数据结构。如果解决某个问题时数据的插入和删除操作满足 先进先出 的特点那么可以考虑用队列来存储这些数据。
例如数组中某一长度的子数组可以看成数组的一个窗口。若给定数组 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]那么子数组 [2, 3, 4] 就是其中一个大小为 3 的窗口。如果该窗口向右滑动一个数字那么窗口就包含数字 [3, 4, 5]。如果继线向右滑动窗口那么每向右滑动一个数字都在窗口的最右边插入一个数字同时把最左边的数字删除。由于最先添加进入滑动窗口的数字最先被删除也就是 先进先出因此数组的这种滑动窗口可以用队列表示。 面试题 41 : 滑动窗口的平均值
题目
请实现如下类型 MovingAverage计算滑动窗口中所有数字的平均值该类型构造函数的参数确定滑动窗口的大小每次调用成员函数 next 时都会在滑动窗口中添加一个整数并返回滑动窗口中所有数字的平均值。
class MovingAverage {
public:MovingAverage(int size);double next(int val);
}
示例
输入
inputs [MovingAverage, next, next, next, next]
inputs [[3], [1], [10], [3], [5]]
输出
[null, 1.0, 5.5, 4.66667, 6.0]
解释
MovingAverage movingAverage new MovingAverage(3);
movingAverage.next(1); // 返回 1.0 1 / 1
movingAverage.next(10); // 返回 5.5 (1 10) / 2
movingAverage.next(3); // 返回 4.66667 (1 10 3) / 3
movingAverage.next(5); // 返回 6.0 (10 3 5) / 3
代码实现
class MovingAverage {
public:MovingAverage(int size) : capacity(size), sum(0) {}double next(int val) {if (q.size() capacity){sum - q.front();q.pop();}
q.push(val);sum val;return (double)sum / q.size();}
private:queueint q;int capacity;int sum;
}; 面试题 42 : 最近请求次数
题目
请实现如下类型 RecentCounter它是统计过去 3000ms 内的请求次数的计数器。该类型的构造函数 RecentCounter 初始化计数器请求数初始化为 0函数 ping(int t) 在时间 t 添加一个新请求t 表示以毫秒为单位的时间并返回过去 3000ms 内时间参数范围为 [t - 3000, t]发生的所有请求数。假设每次调用函数 ping 的参数 t 都比之前调用的参数大。
class RecentAverage {
public:RecentAverage();int ping(int t);
}
示例
输入
inputs [RecentCounter, ping, ping, ping, ping]
inputs [[], [1], [100], [3001], [3002]]
输出
[null, 1, 2, 3, 3]
解释
RecentCounter recentCounter new RecentCounter();
recentCounter.ping(1); // requests [1]范围是 [-2999,1]返回 1
recentCounter.ping(100); // requests [1, 100]范围是 [-2900,100]返回 2
recentCounter.ping(3001); // requests [1, 100, 3001]范围是 [1,3001]返回 3
recentCounter.ping(3002); // requests [1, 100, 3001, 3002]范围是 [2,3002]返回 3
代码实现
class RecentCounter {
public:int ping(int t) {q.push(t);while (q.front() t - 3000){q.pop();}return q.size();}
private:queueint q;
};
