假设我们有两个堆栈,没有其他临时变量。
是否有可能“构造”一个队列数据结构只使用两个堆栈?
假设我们有两个堆栈,没有其他临时变量。
是否有可能“构造”一个队列数据结构只使用两个堆栈?
当前回答
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();
}
}
其他回答
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。
保持2个堆栈,让我们称之为收件箱和发件箱。
排队:
将新元素推到收件箱上
出列:
如果发件箱为空,则通过弹出收件箱中的每个元素并将其推入发件箱来重新填充它 弹出并返回发件箱中的顶部元素
使用这种方法,每个元素只在每个堆栈中存在一次——这意味着每个元素将被压入两次,弹出两次,从而给出平摊常数时间操作。
下面是Java中的实现:
public class Queue<E>
{
private Stack<E> inbox = new Stack<E>();
private Stack<E> outbox = new Stack<E>();
public void queue(E item) {
inbox.push(item);
}
public E dequeue() {
if (outbox.isEmpty()) {
while (!inbox.isEmpty()) {
outbox.push(inbox.pop());
}
}
return outbox.pop();
}
}
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。
下面是使用ES6语法的javascript语言解决方案。
Stack.js
//stack using array
class Stack {
constructor() {
this.data = [];
}
push(data) {
this.data.push(data);
}
pop() {
return this.data.pop();
}
peek() {
return this.data[this.data.length - 1];
}
size(){
return this.data.length;
}
}
export { Stack };
QueueUsingTwoStacks.js
import { Stack } from "./Stack";
class QueueUsingTwoStacks {
constructor() {
this.stack1 = new Stack();
this.stack2 = new Stack();
}
enqueue(data) {
this.stack1.push(data);
}
dequeue() {
//if both stacks are empty, return undefined
if (this.stack1.size() === 0 && this.stack2.size() === 0)
return undefined;
//if stack2 is empty, pop all elements from stack1 to stack2 till stack1 is empty
if (this.stack2.size() === 0) {
while (this.stack1.size() !== 0) {
this.stack2.push(this.stack1.pop());
}
}
//pop and return the element from stack 2
return this.stack2.pop();
}
}
export { QueueUsingTwoStacks };
用法如下:
index.js
import { StackUsingTwoQueues } from './StackUsingTwoQueues';
let que = new QueueUsingTwoStacks();
que.enqueue("A");
que.enqueue("B");
que.enqueue("C");
console.log(que.dequeue()); //output: "A"
使用两个java.util.Stack对象实现队列:
public final class QueueUsingStacks<E> {
private final Stack<E> iStack = new Stack<>();
private final Stack<E> oStack = new Stack<>();
public void enqueue(E e) {
iStack.push(e);
}
public E dequeue() {
if (oStack.isEmpty()) {
if (iStack.isEmpty()) {
throw new NoSuchElementException("No elements present in Queue");
}
while (!iStack.isEmpty()) {
oStack.push(iStack.pop());
}
}
return oStack.pop();
}
public boolean isEmpty() {
if (oStack.isEmpty() && iStack.isEmpty()) {
return true;
}
return false;
}
public int size() {
return iStack.size() + oStack.size();
}
}