原文链接: https://leetcode-cn.com/problems/maximum-frequency-stack

英文原文

Design a stack-like data structure to push elements to the stack and pop the most frequent element from the stack.

Implement the FreqStack class:

• FreqStack() constructs an empty frequency stack.
• void push(int val) pushes an integer val onto the top of the stack.
• int pop() removes and returns the most frequent element in the stack.
  • If there is a tie for the most frequent element, the element closest to the stack's top is removed and returned.

 

Example 1:

Input
["FreqStack", "push", "push", "push", "push", "push", "push", "pop", "pop", "pop", "pop"]
[[], [5], [7], [5], [7], [4], [5], [], [], [], []]
Output
[null, null, null, null, null, null, null, 5, 7, 5, 4]

Explanation
FreqStack freqStack = new FreqStack();
freqStack.push(5); // The stack is [5]
freqStack.push(7); // The stack is [5,7]
freqStack.push(5); // The stack is [5,7,5]
freqStack.push(7); // The stack is [5,7,5,7]
freqStack.push(4); // The stack is [5,7,5,7,4]
freqStack.push(5); // The stack is [5,7,5,7,4,5]
freqStack.pop();   // return 5, as 5 is the most frequent. The stack becomes [5,7,5,7,4].
freqStack.pop();   // return 7, as 5 and 7 is the most frequent, but 7 is closest to the top. The stack becomes [5,7,5,4].
freqStack.pop();   // return 5, as 5 is the most frequent. The stack becomes [5,7,4].
freqStack.pop();   // return 4, as 4, 5 and 7 is the most frequent, but 4 is closest to the top. The stack becomes [5,7].

 

Constraints:

• 0 <= val <= 109
• At most 2 * 104 calls will be made to push and pop.
• It is guaranteed that there will be at least one element in the stack before calling pop.

中文题目

实现 FreqStack，模拟类似栈的数据结构的操作的一个类。

FreqStack 有两个函数：

• push(int x)，将整数 x 推入栈中。
• pop()，它移除并返回栈中出现最频繁的元素。
  • 如果最频繁的元素不只一个，则移除并返回最接近栈顶的元素。

 

示例：

输入：
["FreqStack","push","push","push","push","push","push","pop","pop","pop","pop"],
[[],[5],[7],[5],[7],[4],[5],[],[],[],[]]
输出：[null,null,null,null,null,null,null,5,7,5,4]
解释：
执行六次 .push 操作后，栈自底向上为 [5,7,5,7,4,5]。然后：

pop() -> 返回 5，因为 5 是出现频率最高的。
栈变成 [5,7,5,7,4]。

pop() -> 返回 7，因为 5 和 7 都是频率最高的，但 7 最接近栈顶。
栈变成 [5,7,5,4]。

pop() -> 返回 5 。
栈变成 [5,7,4]。

pop() -> 返回 4 。
栈变成 [5,7]。

 

提示：

• 对 FreqStack.push(int x) 的调用中 0 <= x <= 10^9。
• 如果栈的元素数目为零，则保证不会调用  FreqStack.pop()。
• 单个测试样例中，对 FreqStack.push 的总调用次数不会超过 10000。
• 单个测试样例中，对 FreqStack.pop 的总调用次数不会超过 10000。
• 所有测试样例中，对 FreqStack.push 和 FreqStack.pop 的总调用次数不会超过 150000。

 

通过代码

官方题解

方法：栈

思路

显然，我们更关心元素的频率。令 freq 作为 $x$ 到 $x$ 的出现次数的映射 Map。

此外，我们也（可能）关心 maxfreq，即栈中任意元素的当前最大频率。这是理所应当的事情，因为我们必须弹出频率最高的元素。

那么当前主要的问题就变成了：在具有相同的（最大）频率的元素中，怎么判断那个元素是最新的？我们可以使用栈来查询这一信息：靠近栈顶的元素总是相对更新一些。

为此，我们令 group 作为从频率到具有该频率的元素的映射。到目前，我们已经实现了 FreqStack 的所有必要的组件。

算法

实际上，作为实现层面上的一点细节，如果 x 的频率为 f，那么我们将获取在所有 group[i] (i <= f) 中的 x,而不仅仅是栈顶的那个。这是因为每个 group[i] 都会存储与第 i 个 x 副本相关的信息。

此后，我们仅仅需要如上所述维护 freq，group，以及 maxfreq。

[CvqCTNz2-Java]
class FreqStack {
    Map<Integer, Integer> freq;
    Map<Integer, Stack<Integer>> group;
    int maxfreq;

    public FreqStack() {
        freq = new HashMap();
        group = new HashMap();
        maxfreq = 0;
    }

    public void push(int x) {
        int f = freq.getOrDefault(x, 0) + 1;
        freq.put(x, f);
        if (f > maxfreq)
            maxfreq = f;

        group.computeIfAbsent(f, z-> new Stack()).push(x);
    }

    public int pop() {
        int x = group.get(maxfreq).pop();
        freq.put(x, freq.get(x) - 1);
        if (group.get(maxfreq).size() == 0)
            maxfreq--;
        return x;
    }
}

[CvqCTNz2-Python]
class FreqStack(object):

    def __init__(self):
        self.freq = collections.Counter()
        self.group = collections.defaultdict(list)
        self.maxfreq = 0

    def push(self, x):
        f = self.freq[x] + 1
        self.freq[x] = f
        if f > self.maxfreq:
            self.maxfreq = f
        self.group[f].append(x)

    def pop(self):
        x = self.group[self.maxfreq].pop()
        self.freq[x] -= 1
        if not self.group[self.maxfreq]:
            self.maxfreq -= 1

        return x

复杂度分析

• 时间复杂度：对于 push 和 pop 操作，$O(1)$。

• 空间复杂度：$O(N)$，其中 N 为 FreqStack 中元素的数目。

统计信息

通过次数	提交次数	AC比率
7894	14241	55.4%

提交历史

提交时间	提交结果	执行时间	内存消耗	语言