代码随想录算法训练营day10|栈与队列day1

最新推荐文章于 2025-12-13 19:26:52 发布

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#算法 #数据结构

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232.用栈实现队列

需要用两个栈，入栈指定一个栈，但是出元素的时候，因为要满足先进先出，所以要将入栈的所有元素依次出站按顺序再入另一个栈，这样输出两次先进后出就转成先进先出了。

225.用队列实现栈
用一个队列也可以，两个队列也可以。
在使用两个队列的时候，其中一个队列只有插入元素的时候使用。
也是指定一个空队列先用来入队，之后将另一个队列中的元素都依次出队进入原本的空队列，之后两个队列交换，空队列又回归为空队列。
输出的时候就只输出有元素的队列。

总结

了解栈和队列主要是一些常用的数据结构和函数要背过。

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代码随想录算法训练营43期 | Day 10——栈与队列part1

当代优秀青年的学习博客

08-11

548

【代码】代码随想录算法训练营43期 | Day 10——栈与队列part1。

代码随想录算法训练营Day59 | Bellman_ford 队列优化算法、Bellman_ford之判断负权回路、Bellman_ford之单源有限最短路

Harryline的博客

02-25

617

代码随想录算法训练营Day59 | Bellman_ford 队列优化算法、Bellman_ford之判断负权回路、Bellman_ford之单源有限最短路

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代码随想录算法训练营Day10｜栈与队列Part1

Lspeak的博客

06-01

545

本文摘要：总结了栈与队列的基本概念及Python实现方式。栈(先进后出)可用list或deque实现，队列(先进先出)推荐使用deque以提高效率。通过LeetCode三道经典题目展示了栈与队列的应用场景：232题用双栈模拟队列操作，225题用双端队列实现栈功能，20题利用栈结构解决括号匹配问题。文中详细分析了各题解题思路，并提供了Python代码实现，特别注意了不同数据结构操作的时间复杂度差异。文章还介绍了Python列表切片操作技巧。

代码随想录算法训练营Day11 | 栈与队列 Part 2

m0_52918393的博客

08-02

1100

本文系统梳理了栈、队列和堆三种数据结构的核心特性与应用。栈（LIFO）适用于括号匹配、逆波兰表达式等回溯场景；队列（FIFO）用于滑动窗口、BFS等顺序处理问题；堆（优先级队列）则能高效解决TopK、中位数查找等最值维护问题。文章通过LeetCode经典题目（如150、239、347题）展示了具体实现方法，并总结了常见易错点（如空栈操作、边界处理等），同时提出数据结构选择的依据：根据问题特性（回溯/顺序/最值）选择对应结构。最后强调了多语言实现差异和性能优化技巧，为算法实践提供了系统性指导。

代码随想录算法训练营Day11｜栈与队列Part2

Lspeak的博客

06-09

296

遍历逆波兰表达式存储至栈，遇到运算符，则pop两个数值参与运算（先pop出的值放在运算符的后面参与运算），运算后的结果再存储至栈，循环以上操作。注意：当滑动窗口向后移动时，需要比较【单调队列中的首值】是否和【滑动窗口后移前的首值】相同，若相同，则需将单调队列中的首值popleft出。对元素出现的频率进行排序，可利用map（key存储元素，value存储元素出现次数）进行存储。比较，去除队列中比当前值小的值，保证队列永远是单减的。，大顶堆是根节点最大的元素，小顶堆是根节点最小的元素。数据结构，该类数据结构。

代码随想录算法训练营DAY10 | 栈与队列 (1)

weixin_51560545的博客

02-02

479

基础不牢，地动山摇@-@ 今天回顾了栈和队列的实现以及常用方法；感觉我的代码还有很大的优化空间，各位同志有改进建议的话，随时欢迎批评指正~思路：创建队列q1、q2，其中q1用来存储元素，q2辅助暂存；入栈时，先把q2中的元素清空并全部入q1队；出栈时，也先把q2中的元素清空，再把q1中元素依次入q2队，留下最后一个元素(q1队尾元素)即为栈顶元素；思路：使用两个栈stack1、stack2实现队列；stack1用来存储入队元素，stack2用于颠倒出栈顺序，从而借助栈的后进先出实现队列的先进先出；

代码随想录算法训练营day10|栈与队列01

2401_83162282的博客

01-15

143

栈：先入后出队列：先入先出遇到匹配问题可以使用栈。

代码随想录算法训练营day11|栈与队列02

gyuhyhui的博客

07-30

702

根据逆波兰表示法，求表达式的值。有效的运算符包括 + , - , * , /。每个运算对象可以是整数，也可以是另一个逆波兰表达式。说明：整数除法只保留整数部分。给定逆波兰表达式总是有效的。换句话说，表达式总会得出有效数值且不存在除数为 0 的情况。示例 3：输入: ["10", "6", "9", "3", "+", "-11", " * ", "/", " * ", "17", "+", "5", "+"]输出: 22逆波兰表达式：是一种后缀表达式，所谓后缀就是指运算符写在后面。

代码随想录算法训练营 Day10 | 栈与队列 Part 1

m0_52918393的博客

08-01

1305

本文系统梳理了栈与队列的核心概念及应用。栈（LIFO）与队列（FIFO）在实现上可通过数组或链表完成，二者可相互转换：栈实现队列需两个栈分别处理入队出队，队列实现栈则需重新入队操作。重点讲解了栈在解决括号匹配（LeetCode 20）和相邻重复项删除（LeetCode 1047）问题的应用思路，通过维护栈结构实现字符匹配与消除。文中提供了Python实现代码，并指出常见错误：如未处理空栈/队列、括号类型不匹配等边界情况。最后强调这些数据结构在函数调用、进程调度等系统级应用中的重要性，建议根据具体场景选择合适

代码随想录算法训练营Day10 | 栈与队列part01

EE_Bee的博客

01-10

588

一刷状态：通过。

代码随想录算法训练营Day10|| 栈与队列part1

DetouringSnail的博客

06-16

307

1047.删除字符串中相邻重复项：类似连连看，看到题目后立马有了思路，自己就写出来了！20.有效的括号：主要是思路，自己不一定想到最简洁的写法。写代码时注意return不要不小心写循环内了。这题还是比较简单的。先复习了一下队列和栈的基础语法。队列和栈的默认底层实现是deque（双端队列）。也可以用vector或者list实现。232.用栈实现队列：用两个栈实现一个队列，算是对栈理解和语法的考察。225.用队列实现栈：和上一题几乎类似。可以只用一个队列就实现栈。今天题目都很基础，算是熟悉了栈和队列的用法。

代码随想录算法训练营Day57 | 拓扑排序精讲、dijkstra（朴素版）精讲

Harryline的博客

02-18

384

代码随想录算法训练营Day57 | 拓扑排序精讲、dijkstra（朴素版）精讲

代码随想录算法训练营Day29 | 134. 加油站、 135. 分发糖果、860.柠檬水找零、406.根据身高重建队列

Harryline的博客

11-27

867

代码随想录算法训练营Day29 | 134. 加油站、 135. 分发糖果、860.柠檬水找零、406.根据身高重建队列

代码随想录算法训练营43期 | Day 13 —— 二叉树part01

当代优秀青年的学习博客

08-14

1084

int val;

Louvain 算法

FionaDong的博客

12-12

121

Louvain 是一种经典的图社区发现算法（Community Detection），由 Blondel 等人在 2008 年提出。核心目标：通过最大化 Modularity（模块度）来自动划分图中的社区（cluster）。它最大的特点是：✔ 速度非常快✔ 能处理百万级节点的大图✔ 结果相对稳定。

shardingsphere-jdbc分表实现案例和算法比对

Sunchaser的博客

12-08

873

本文档基于shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter 5.2.1版本验证分表能力，同时基于实际的业务场景对比几类分表策略和实现方案分库和分表是两个截然不同的功能，分表只要我们在Springboot中引入shardingsphere-jdbc这个依赖库即可，但是分库就要单独部署一个服务shardingsphere-proxy，其他服务连接shardingsphere-proxy，从而实现分库的功能

从零开始写算法——链表篇：相交链表 + 反转链表

m0_59624833的博客

12-09

566

leetcode hot100中链表的两个题

从0开始学算法——第十五天（滑动窗口）

最新发布

2401_84407045的博客

12-13

999

本文旨在通过实践展示滑动窗口技术的应用，特别是在处理数组或字符串时的高效查找和统计操作。主要包括在给定的数组或字符串中找到满足特定条件的连续子数组或子字符串，旨在提高算法的时间效率和理解窗口滑动的原理与实现。

二次规划（QP）算法

weixin_43156294的博客

12-10

551

二次规划的本质，是在一组线性约束条件下，求解一个二次函数的极值问题。其核心特征在于目标函数的二次性与约束条件的线性性，这种结构既保留了线性规划的求解高效性，又能处理更复杂的优化场景——例如实际系统中普遍存在的“最小能量”“最小方差”等目标，这类目标往往天然呈现二次形式。1.标准数学模型QP问题的标准形式通常分为“凸二次规划”与“非凸二次规划”两类，其中凸QP因具有全局最优解且求解难度可控，应用最为广泛。

代码随想录算法训练营Day20

03-08

### 代码随想录算法训练营 Day20 学习内容与作业 #### 动态规划专题深入探讨动态规划是一种通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式来求解复杂问题的方法[^1]。 #### 主要学习内容 - **背包问题系列** - 背包问题是典型的动态规划应用场景之一。这类题目通常涉及给定容量的背包以及一系列具有不同价值和重量的物品，目标是在不超过总容量的情况下最大化所选物品的价值。 - **状态转移方程构建技巧** - 构建合适的状态转移方程对于解决动态规划问题是至关重要的。这涉及到定义好dp数组（或表格），并找到从前一个状态到下一个状态之间的关系表达式[^2]。 - **优化空间复杂度方法** - 对于某些特定类型的DP问题，可以采用滚动数组等方式来减少所需的空间开销，从而提高程序效率[^3]。 #### 实战练习题解析 ##### 题目：零钱兑换 (Coin Change) 描述：给定不同面额的硬币 coins 和一个总金额 amount。编写函数来计算可以凑成总金额所需的最少的硬币个数。如果没有任何一种硬币组合能组成总金额，返回 `-1`。解决方案： ```python def coinChange(coins, amount): dp = [float('inf')] * (amount + 1) dp[0] = 0 for i in range(1, amount + 1): for coin in coins: if i >= coin and dp[i - coin] != float('inf'): dp[i] = min(dp[i], dp[i - coin] + 1) return dp[-1] if dp[-1] != float('inf') else -1 ``` 此段代码实现了基于自底向上的迭代方式解决问题，其中 `dp[i]` 表示达到金额 `i` 所需最小数量的硬币数目[^4]。 ##### 题目：完全平方数 (Perfect Squares) 描述：给出正整数 n ，找出若干个不同的完全平方数（比如 1, 4, 9 ...）使得它们的和等于n 。问至少需要几个这样的完全平方数？解答思路同上一题类似，只是这里的“硬币”变成了各个可能的完全平方数值。 ```python import math def numSquares(n): square_nums = set([i*i for i in range(int(math.sqrt(n))+1)]) dp = [float('inf')] *(n+1) dp[0] = 0 for i in range(1,n+1): for sq in square_nums: if i>=sq: dp[i]=min(dp[i],dp[i-sq]+1); return dp[n]; ``` 这段代码同样运用了动态规划的思想去寻找最优解路径，并利用集合存储所有小于等于输入值的最大平方根内的平方数作为候选集[^5]。