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1. 项目概述：力扣刷题的C++实践记录

最近在整理自己的力扣刷题笔记时，发现C++解法往往能提供独特的视角和高效的实现。这篇日记将分享我在解决150（逆波兰表达式求值）、239（滑动窗口最大值）、347（前K个高频元素）和71（简化路径）这四道题目时的思考过程和代码实现。这些题目覆盖了栈、队列、堆等数据结构的典型应用场景，对准备技术面试很有帮助。

2. 题目解析与实现思路

2.1 150. 逆波兰表达式求值

逆波兰表达式（后缀表达式）的计算是栈结构的经典应用。遇到数字就压栈，遇到运算符就弹出栈顶两个元素进行计算，再将结果压回栈中。

int evalRPN(vector<string>& tokens) { stack<int> st; for (const auto& token : tokens) { if (token == "+" || token == "-" || token == "*" || token == "/") { int b = st.top(); st.pop(); int a = st.top(); st.pop(); if (token == "+") st.push(a + b); else if (token == "-") st.push(a - b); else if (token == "*") st.push(a * b); else st.push(a / b); } else { st.push(stoi(token)); } } return st.top(); }

注意：除法的处理要特别注意，题目保证除法结果会向零截断，所以直接使用整数除法即可。

2.2 239. 滑动窗口最大值

这道题要求我们在O(n)时间复杂度内解决，普通的暴力解法无法满足要求。这里使用双端队列维护一个单调递减的队列：

vector<int> maxSlidingWindow(vector<int>& nums, int k) { deque<int> dq; vector<int> res; for (int i = 0; i < nums.size(); ++i) { // 移除超出窗口范围的元素 if (!dq.empty() && dq.front() == i - k) dq.pop_front(); // 维护单调递减队列 while (!dq.empty() && nums[dq.back()] < nums[i]) dq.pop_back(); dq.push_back(i); // 窗口形成后记录结果 if (i >= k - 1) res.push_back(nums[dq.front()]); } return res; }

2.3 347. 前K个高频元素

这道题考察堆的使用。我们可以先用哈希表统计频率，然后用最小堆来维护前K个高频元素：

vector<int> topKFrequent(vector<int>& nums, int k) { unordered_map<int, int> freq; for (int num : nums) freq[num]++; auto cmp = [&freq](int a, int b) { return freq[a] > freq[b]; }; priority_queue<int, vector<int>, decltype(cmp)> pq(cmp); for (auto& p : freq) { pq.push(p.first); if (pq.size() > k) pq.pop(); } vector<int> res; while (!pq.empty()) { res.push_back(pq.top()); pq.pop(); } return res; }

2.4 71. 简化路径

这道题需要处理Unix风格的路径字符串，使用栈来处理路径中的"."和".."：

string simplifyPath(string path) { vector<string> st; stringstream ss(path); string dir; while (getline(ss, dir, '/')) { if (dir.empty() || dir == ".") continue; if (dir == "..") { if (!st.empty()) st.pop_back(); } else { st.push_back(dir); } } string res; for (const auto& s : st) { res += "/" + s; } return res.empty() ? "/" : res; }

3. 解题技巧与优化思路

3.1 数据结构的选择与比较

在解决这些问题时，数据结构的选择至关重要：

1. 栈：适合处理对称性、递归性问题（如150题）
2. 队列/双端队列：适合处理滑动窗口、BFS相关问题（如239题）
3. 堆：适合处理Top K问题（如347题）
4. 哈希表：适合快速查找和频率统计

3.2 C++标准库的高效使用

C++标准库提供了丰富的数据结构实现，合理使用可以大幅提升编码效率：

• std::stack和std::queue是适配器容器，底层默认使用deque
• std::priority_queue默认是大顶堆，可以通过自定义比较函数实现小顶堆
• std::unordered_map比std::map有更好的平均时间复杂度（O(1) vs O(log n)）

3.3 边界条件处理

在刷题过程中，边界条件的处理往往决定成败：

• 空输入的处理
• 极端值（如最大/最小值）的处理
• 特殊字符或格式的处理
• 循环终止条件的判断

4. 常见问题与调试技巧

4.1 调试技巧

1. 打印中间结果：在关键步骤后打印变量值
2. 使用断言：验证不变量和前提条件
3. 单元测试：为每个函数编写测试用例

4.2 性能优化

1. 减少不必要的拷贝：使用引用传递参数
2. 预分配内存：对于已知大小的容器，提前reserve
3. 选择合适的数据结构：根据操作特点选择最优结构

4.3 编码风格建议

1. 变量命名要有意义
2. 适当添加注释解释复杂逻辑
3. 保持函数短小精悍，单一职责
4. 错误处理要明确

5. 力扣刷题的系统性方法

5.1 题目分类训练

建议按照题目类型进行集中训练，比如：

• 数组与字符串
• 链表
• 树与图
• 动态规划
• 贪心算法

5.2 错题本与复盘

建立自己的错题本，记录：

1. 初次解题的思路
2. 遇到的坑和错误
3. 最优解的分析
4. 同类题目的变形

5.3 时间管理与模拟面试

在准备面试时：

1. 限时练习（如30分钟一题）
2. 模拟白板编程
3. 练习口头解释思路

6. C++刷题的特殊考量

6.1 语言特性利用

1. 移动语义：减少不必要的拷贝
2. 智能指针：管理动态内存
3. Lambda表达式：简化回调实现

6.2 标准库算法

熟练使用<algorithm>中的常用函数：

• sort/stable_sort
• lower_bound/upper_bound
• next_permutation
• accumulate

6.3 内存与性能

1. 注意容器扩容的成本
2. 避免不必要的动态内存分配
3. 考虑缓存友好性

刷题不仅是解决问题的过程，更是培养计算思维和编程习惯的好方法。通过系统地记录和复盘，可以显著提升算法能力和编码水平。