讀完本文，可以去力扣解決如下題目：

895.最大頻率棧（Hard）

我個人很喜歡設計特殊數據結構的問題，畢竟在工作中會經常用到基本數據結構，而設計類的問題就非常考驗對基本數據結構的理解和運用。

力扣第 895 題要求我們實現一個特殊的數據結構「最大頻率棧」，比較有意思，讓我們實現下面這兩個 API：

class FreqStack {

// 在棧中加入一個元素 val

public void push（int val） {}

// 從棧中刪除并返回出現頻率最高的元素

// 如果頻率最高的元素不止一個，

// 則返回最近添加的那個元素

public int pop（） {}

}

比如下面這個例子：

FreqStack stk = new FreqStack（）;

// 向最大頻率棧中添加元素

stk.push（2）; stk.push（7）; stk.push（2）;

stk.push（7）; stk.push（2）; stk.push（4）;

// 棧中元素：［2，7，2，7，2，4］

stk.pop（） // 返回 2

// 因為 2 出現了三次

// 棧中元素：［2，7，2，7，4］

stk.pop（） // 返回 7

// 2 和 7 都出現了兩次，但 7 是最近添加的

// 棧中元素：［2，7，2，4］

stk.pop（） // 返回 2

// 棧中元素：［2，7，4］

stk.pop（） // 返回 4

// 棧中元素：［2，7］

這種設計數據結構的問題，主要是要搞清楚問題的難點在哪里，然后結合各種基本數據結構的特性，高效實現題目要求的 API。

那么，我們仔細思考一下 push 和 pop 方法，難點如下：

1、每次 pop 時，必須要知道頻率最高的元素是什么。

2、如果頻率最高的元素有多個，還得知道哪個是最近 push 進來的元素是哪個。

為了實現上述難點，我們要做到以下幾點：

1、肯定要有一個變量 maxFreq 記錄當前棧中最高的頻率是多少。

2、我們得知道一個頻率 freq 對應的元素有哪些，且這些元素要有時間順序。

3、隨著 pop 的調用，每個 val 對應的頻率會變化，所以還得維持一個映射記錄每個 val 對應的 freq。

綜上，我們可以先實現 FreqStack 所需的數據結構：

class FreqStack {

// 記錄 FreqStack 中元素的最大頻率

int maxFreq = 0;

// 記錄 FreqStack 中每個 val 對應的出現頻率，后文就稱為 VF 表

HashMap《Integer， Integer》 valToFreq = new HashMap《》（）;

// 記錄頻率 freq 對應的 val 列表，后文就稱為 FV 表

HashMap《Integer， Stack《Integer》》 freqToVals = new HashMap《》（）;

}

其實這有點類似前文 手把手實現 LFU 算法，注意 freqToVals 中 val 列表用一個棧實現，如果一個 freq 對應的元素有多個，根據棧的特點，可以首先取出最近添加的元素。

要記住在 push 和 pop 方法中同時修改 maxFreq、VF 表、FV 表，否則容易出現 bug。

現在，我們可以來實現 push 方法了：

public void push（int val） {

// 修改 VF 表：val 對應的 freq 加一

int freq = valToFreq.getOrDefault（val， 0） + 1;

valToFreq.put（val， freq）;

// 修改 FV 表：在 freq 對應的列表加上 val

freqToVals.putIfAbsent（freq， new Stack《》（））;

freqToVals.get（freq）.push（val）;

// 更新 maxFreq

maxFreq = Math.max（maxFreq， freq）;

}

pop 方法的實現也非常簡單：

public int pop（） {

// 修改 FV 表：pop 出一個 maxFreq 對應的元素 v

Stack《Integer》 vals = freqToVals.get（maxFreq）;

int v = vals.pop（）;

// 修改 VF 表：v 對應的 freq 減一

int freq = valToFreq.get（v） - 1;

valToFreq.put（v， freq）;

// 更新 maxFreq

if （vals.isEmpty（）） {

// 如果 maxFreq 對應的元素空了

maxFreq--;

}

return v;

}

這樣，兩個 API 都實現了，算法執(zhí)行過程如下：

嗯，這道題就解決了，Hard 難度的題目也不過如此嘛~

原文標題：數據結構基本功：設計最大頻率棧

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責任編輯：haq