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

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。

其他回答

我将在Go中回答这个问题,因为Go在其标准库中没有丰富的集合。

由于堆栈真的很容易实现,我想我应该尝试使用两个堆栈来完成一个双端队列。为了更好地理解我是如何得到我的答案的,我将实现分为两部分,第一部分希望更容易理解,但它是不完整的。

type IntQueue struct {
    front       []int
    back        []int
}

func (q *IntQueue) PushFront(v int) {
    q.front = append(q.front, v)
}

func (q *IntQueue) Front() int {
    if len(q.front) > 0 {
        return q.front[len(q.front)-1]
    } else {
        return q.back[0]
    }
}

func (q *IntQueue) PopFront() {
    if len(q.front) > 0 {
        q.front = q.front[:len(q.front)-1]
    } else {
        q.back = q.back[1:]
    }
}

func (q *IntQueue) PushBack(v int) {
    q.back = append(q.back, v)
}

func (q *IntQueue) Back() int {
    if len(q.back) > 0 {
        return q.back[len(q.back)-1]
    } else {
        return q.front[0]
    }
}

func (q *IntQueue) PopBack() {
    if len(q.back) > 0 {
        q.back = q.back[:len(q.back)-1]
    } else {
        q.front = q.front[1:]
    }
}

它基本上是两个堆栈,我们允许堆栈的底部相互操纵。我还使用了STL命名约定,其中堆栈的传统push、pop、peek操作都有一个front/back前缀,无论它们是指队列的前面还是后面。

上面代码的问题是它没有非常有效地使用内存。事实上,它会不断增长,直到空间耗尽。这太糟糕了。解决这个问题的方法是尽可能重用堆栈空间的底部。我们必须引入一个偏移量来跟踪这一点,因为围棋中的切片一旦收缩就不能在前面生长。

type IntQueue struct {
    front       []int
    frontOffset int
    back        []int
    backOffset  int
}

func (q *IntQueue) PushFront(v int) {
    if q.backOffset > 0 {
        i := q.backOffset - 1
        q.back[i] = v
        q.backOffset = i
    } else {
        q.front = append(q.front, v)
    }
}

func (q *IntQueue) Front() int {
    if len(q.front) > 0 {
        return q.front[len(q.front)-1]
    } else {
        return q.back[q.backOffset]
    }
}

func (q *IntQueue) PopFront() {
    if len(q.front) > 0 {
        q.front = q.front[:len(q.front)-1]
    } else {
        if len(q.back) > 0 {
            q.backOffset++
        } else {
            panic("Cannot pop front of empty queue.")
        }
    }
}

func (q *IntQueue) PushBack(v int) {
    if q.frontOffset > 0 {
        i := q.frontOffset - 1
        q.front[i] = v
        q.frontOffset = i
    } else {
        q.back = append(q.back, v)
    }
}

func (q *IntQueue) Back() int {
    if len(q.back) > 0 {
        return q.back[len(q.back)-1]
    } else {
        return q.front[q.frontOffset]
    }
}

func (q *IntQueue) PopBack() {
    if len(q.back) > 0 {
        q.back = q.back[:len(q.back)-1]
    } else {
        if len(q.front) > 0 {
            q.frontOffset++
        } else {
            panic("Cannot pop back of empty queue.")
        }
    }
}

有很多小函数,但6个函数中有3个只是另一个的镜像。

// 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();

        }
    }

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();
    }
}
public class QueueUsingStacks<T>
{
    private LinkedListStack<T> stack1;
    private LinkedListStack<T> stack2;

    public QueueUsingStacks()
    {
        stack1=new LinkedListStack<T>();
        stack2 = new LinkedListStack<T>();

    }
    public void Copy(LinkedListStack<T> source,LinkedListStack<T> dest )
    {
        while(source.Head!=null)
        {
            dest.Push(source.Head.Data);
            source.Head = source.Head.Next;
        }
    }
    public void Enqueue(T entry)
    {

       stack1.Push(entry);
    }
    public T Dequeue()
    {
        T obj;
        if (stack2 != null)
        {
            Copy(stack1, stack2);
             obj = stack2.Pop();
            Copy(stack2, stack1);
        }
        else
        {
            throw new Exception("Stack is empty");
        }
        return obj;
    }

    public void Display()
    {
        stack1.Display();
    }


}

对于每一个入队列操作,我们都将其添加到stack1的顶部。每次出队列时,我们都将stack1的内容清空到stack2中,并删除堆栈顶部的元素。出队列的时间复杂度是O(n),因为我们必须将stack1复制到stack2。队列的时间复杂度与常规堆栈相同

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"