不过，时间的复杂性会更糟。一个好的队列实现在常数时间内完成所有事情。

Edit

不知道为什么我的答案在这里被否决了。如果我们编程，我们会关心时间复杂度，使用两个标准堆栈来创建队列是低效的。这是一个非常有效和相关的观点。如果有人觉得有必要再投反对票，我很想知道为什么。

更详细一点:关于为什么使用两个堆栈比使用一个队列更糟糕:如果您使用两个堆栈，并且有人在发件箱为空时调用dequeue，则需要线性时间才能到达收件箱的底部(正如您可以在Dave的代码中看到的那样)。

您可以将队列实现为单链表(每个元素指向下一个插入的元素)，保留一个额外的指针指向最后一个插入的元素进行推操作(或使其成为循环列表)。在此数据结构上实现队列和出队列非常容易，只需常数时间即可完成。这是最坏情况的常数时间，不是平摊。而且，正如注释中要求澄清的那样，最坏情况下常数时间严格来说比平摊常数时间要好。

您甚至可以只使用一个堆栈模拟一个队列。第二个(临时)堆栈可以通过对insert方法的递归调用的调用堆栈来模拟。

在队列中插入新元素时，原理保持不变:

您需要将元素从一个堆栈转移到另一个临时堆栈，以反转它们的顺序。 然后将要插入的新元素推入临时堆栈 然后将元素转移回原始堆栈 新元素将在堆栈的底部，而最老的元素在顶部(第一个被弹出)

一个Queue类只使用一个Stack，如下所示:

public class SimulatedQueue<E> {
    private java.util.Stack<E> stack = new java.util.Stack<E>();

    public void insert(E elem) {
        if (!stack.empty()) {
            E topElem = stack.pop();
            insert(elem);
            stack.push(topElem);
        }
        else
            stack.push(elem);
    }

    public E remove() {
        return stack.pop();
    }
}

// Two stacks s1 Original and s2 as Temp one
    private Stack<Integer> s1 = new Stack<Integer>();
    private Stack<Integer> s2 = new Stack<Integer>();

    /*
     * Here we insert the data into the stack and if data all ready exist on
     * stack than we copy the entire stack s1 to s2 recursively and push the new
     * element data onto s1 and than again recursively call the s2 to pop on s1.
     * 
     * Note here we can use either way ie We can keep pushing on s1 and than
     * while popping we can remove the first element from s2 by copying
     * recursively the data and removing the first index element.
     */
    public void insert( int data )
    {
        if( s1.size() == 0 )
        {
            s1.push( data );
        }
        else
        {
            while( !s1.isEmpty() )
            {
                s2.push( s1.pop() );
            }
            s1.push( data );
            while( !s2.isEmpty() )
            {
                s1.push( s2.pop() );
            }
        }
    }

    public void remove()
    {
        if( s1.isEmpty() )
        {
            System.out.println( "Empty" );
        }
        else
        {
            s1.pop();

        }
    }

这是我的解决方案在Java使用链表。

class queue<T>{
    static class Node<T>{
        private T data;
        private Node<T> next;
        Node(T data){
            this.data = data;
            next = null;
        }
    }
    Node firstTop;
    Node secondTop;
    
    void push(T data){
        Node temp = new Node(data);
        temp.next = firstTop;
        firstTop = temp;
    }
    
    void pop(){
        if(firstTop == null){
            return;
        }
        Node temp = firstTop;
        while(temp != null){
            Node temp1 = new Node(temp.data);
            temp1.next = secondTop;
            secondTop = temp1;
            temp = temp.next;
        }
        secondTop = secondTop.next;
        firstTop = null;
        while(secondTop != null){
            Node temp3 = new Node(secondTop.data);
            temp3.next = firstTop;
            firstTop = temp3;
            secondTop = secondTop.next;
        }
    }
    
}

注意:在这种情况下，弹出操作非常耗时。因此，我不建议使用两个堆栈创建队列。

使用堆栈实现队列的以下操作。

push(x)——将元素x推到队列的后面。

pop()——从队列前面移除元素。

peek()——获取前端元素。

empty()——返回队列是否为空。

class MyQueue {

  Stack<Integer> input;
  Stack<Integer> output;

  /** Initialize your data structure here. */
  public MyQueue() {
    input = new Stack<Integer>();
    output = new Stack<Integer>();
  }

  /** Push element x to the back of queue. */
  public void push(int x) {
    input.push(x);
  }

  /** Removes the element from in front of queue and returns that element. */
  public int pop() {
    peek();
    return output.pop();
  }

  /** Get the front element. */
  public int peek() {
    if(output.isEmpty()) {
        while(!input.isEmpty()) {
            output.push(input.pop());
        }
    }
    return output.peek();
  }

  /** Returns whether the queue is empty. */
  public boolean empty() {
    return input.isEmpty() && output.isEmpty();
  }
}

使用O(1) dequeue()，这与pythonquick的答案相同:

// time: O(n), space: O(n)
enqueue(x):
    if stack.isEmpty():
        stack.push(x)
        return
    temp = stack.pop()
    enqueue(x)
    stack.push(temp)

// time: O(1)
x dequeue():
    return stack.pop()

使用O(1) enqueue()(这在本文中没有提到，所以这个答案)，它也使用回溯来冒泡并返回最底部的项。

// O(1)
enqueue(x):
    stack.push(x)

// time: O(n), space: O(n)
x dequeue():
    temp = stack.pop()
    if stack.isEmpty():
        x = temp
    else:
        x = dequeue()
        stack.push(temp)
    return x

显然，这是一个很好的编码练习，因为它效率很低，但仍然很优雅。