【经典算法题】用栈实现队列

【经典算法题】用栈实现队列,第1张

【经典算法题】用栈实现队列 【经典算法题】用栈实现队列 Leetcode 0232 用栈实现队列

题目描述:Leetcode 0232 用栈实现队列

分析

  • 本题的考点:设计

  • 可以使用两个栈stk1、stk2实现队列,stk1用于存储元素,stk2是缓存栈。

  • 每次插入元素时,向stk1中插入元素;

  • 删除队首元素时,可以先将栈顶的stk1.size()-1个元素存储到缓存栈stk2中,最后将stk1中剩余的一个元素缓存到临时变量t中,然后删除stk1中最后一个元素,最后将stk2中的元素再次放入stk1中即可;

  • 返回队首元素的 *** 作和删除类似,只不过不需要删除stk1中的最后一个元素了;

  • 队列是否为空只需要看stk1是否为空即可。

  • 对上述过程的优化:每次pop *** 作,将stk1中的元素转移到stk2中之后,其实没有必要再将stk2中的元素转移到stk1中了。之后的 *** 作只要stk2不空,返回stk2的栈顶元素即可;如果stk2为空的话,怎么办返回栈顶元素?我们可以使用一个变量front记录第一个插入stk1的元素,如果stk2为空,直接返回front即可。这个优化就对应题目中的进阶。

  • 用C++实现未优化的版本,用Java实现优化后的版本。

代码

  • C++
class MyQueue {
public:
    stack stk1, stk2;

    
    MyQueue() {

    }

    
    void push(int x) {
        stk1.push(x);
    }

    
    int pop() {
        while (stk1.size() > 1) stk2.push(stk1.top()), stk1.pop();
        int t = stk1.top();
        stk1.pop();
        while (stk2.size()) stk1.push(stk2.top()), stk2.pop();
        return t;
    }

    
    int peek() {
        while (stk1.size() > 1) stk2.push(stk1.top()), stk1.pop();
        int t = stk1.top();
        while (stk2.size()) stk1.push(stk2.top()), stk2.pop();
        return t;
    }

    
    bool empty() {
        return stk1.empty();
    }
};
  • Java
class MyQueue {

    private Deque stk1 = new ArrayDeque<>(), stk2 = new ArrayDeque<>();
    int front;

    public MyQueue() {

    }

    public void push(int x) {
        if (stk1.isEmpty()) front = x;
        stk1.push(x);
    }

    public int pop() {  // 优化之后不需要再将stk2中的元素转移到stk1中了
        if (!stk2.isEmpty()) return stk2.pop();

        while (stk1.size() > 1) stk2.push(stk1.pop());
        return stk1.pop();
    }

    public int peek() {
        if (!stk2.isEmpty()) return stk2.peek();  // stk2非空,返回stk2栈顶元素
        return front;  // stk2空,返回stk1中栈底的元素front
    }

    public boolean empty() {
        return stk1.isEmpty() && stk2.isEmpty();
    }
}

时空复杂度分析

  • 时间复杂度:top和pop *** 作和栈中元素个数成正比,其余 *** 作是 O ( 1 ) O(1) O(1)的。优化后所有 *** 作均摊时间复杂度都是 O ( 1 ) O(1) O(1)的。

  • 空间复杂度: O ( n ) O(n) O(n),n为队列中元素个数。

欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出

原文地址: http://outofmemory.cn/zaji/5635723.html

(0)
打赏 微信扫一扫 微信扫一扫 支付宝扫一扫 支付宝扫一扫
上一篇 2022-12-16
下一篇 2022-12-16

发表评论

登录后才能评论

评论列表(0条)

保存