NC76 两个栈实现队列

双栈实现队列操作
最新推荐文章于 2022-01-02 20:35:35 发布
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该博客介绍了一种使用两个栈来模拟队列操作的方法。push操作直接入栈1，pop操作时如果栈2为空，则将栈1所有元素移到栈2，然后从栈2弹出元素，确保了队列的先进先出特性。

入队，正常入栈
出队，借助第二个栈，若第二个栈为空，将第一个栈全部移动到第二个栈；不为空，正常出栈

import java.util.Stack;

public class Solution {
    Stack<Integer> stack1 = new Stack<Integer>();
    Stack<Integer> stack2 = new Stack<Integer>();
    
    public void push(int node) {
        stack1.push(node);
    }
    
    public int pop() {
        if(stack2.isEmpty()){
            while(!stack1.isEmpty()){
                stack2.push(stack1.pop());
            }
        }
        return stack2.pop();
    }
}
32、动态数据结构：链表、栈与队列的实现与应用
cherry的博客
10-04 19
本文深入介绍了链表、栈和队列三种常见的动态数据结构，涵盖其基本概念、操作原理及C语言实现方法。通过详细示例展示了链表的插入与删除逻辑、栈的后进先出特性、队列的先进先出机制，并提供了完整的代码实现与流程图，帮助读者理解如何在实际编程中高效应用这些数据结构，同时强调内存管理与程序性能优化的重要性。
Linux性能调优之内核网络栈发包收包认知
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山河已无恙
10-08 102
99%的焦虑都来自于虚度时间和没有好好做事，所以唯一的解决办法就是行动起来，认真做完事情，战胜焦虑，战胜那些心里空荡荡的时刻，而不是选择逃避。不要站在原地想象困难，行动永远是改变现状的最佳方式。
用两个栈实现队列
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12-09 146
题目描述 用两个栈来实现一个队列，完成队列的Push和Pop操作。 队列中的元素为int类型 import java.util.Stack; public class Solution { Stack<Integer> stack1 = new Stack<Integer>(); Stack<Integer> stack2 = new Stack<Integer>(); public void push(int node) {
NC76 用两个栈实现队列
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12-18 372
class Solution { public: void push(int node) { ///s1进栈即可，s1相当于队首 stack1.push(node); } ///s2相当于队尾 int pop() { if(stack2.empty()){ ///先检查stack是否为空 while(!stack1.empty()){ ///如果
牛客NC76 两个栈实现队列
wjq3328的博客
03-30 285
牛客NC76 两个栈实现队列 题目描述 用两个栈来实现一个队列，完成队列的Push和Pop操作。 队列中的元素为int类型。 class Solution { public: void push(int node) { stack1.push(node); } int pop() { int temp; while(!stack1.empty()) { temp=stack1.to.
数据结构第五篇——栈和队列
qq_34028001的博客
08-02 821
目录 前言 一、栈的定义和特点 二、栈的逻辑结构以及基本操作 2.1 用抽象数据类型来定义栈的数据结构 2.2 顺序栈的定义及其特点 2.3 顺序存储结构对栈基本操作的实现 2.4 链栈的定义及其特点 2.5 链式存储结构对栈基本操作的实现 三、队列的定义和特点 四、队列的逻辑结构以及基本操作 4.1 用抽象数据类型来定义队列的数据结构 4.2顺序队列的定义及其特点 4.3顺序存储结构对队列基本操作的实现 4.4 链式队列的定义及其特点 4.5 链式存储结构对队列基本操..
NC5X多子表单据案例精解：从需求分析到实现全过程的深度解析
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TCP的blacklog之全连接队列与半连接队列的深入研究
Neo
01-02 8213
文章目录Linux内核探测工具systemtap的安装与使用backlog、半连接队列、全连接队列是什么半连接队列、全连接队列基本概念linux 内核是如何计算半连接队列、全连接队列的半连接队列的大小的计算模拟半连接队列占满全连接队列（Accept Queue）iprouter 库中的 ss 工具的原理是什么如何快速模拟半连接队列溢出，全连接队列溢出 说明： 以下所有实验均在Centos7上操作，内核版本为Linux version 3.10.0-957.el7.x86_64 你需要对三次握手过程要很熟悉
java-实战：栈模拟队列-用两个栈实现队列
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10-26 480
描述 用两个栈来实现一个队列，使用n个元素来完成 n 次在队列尾部插入整数(push)和n次在队列头部删除整数(pop)的功能。 队列中的元素为int类型。保证操作合法，即保证pop操作时队列内已有元素。 数据范围：n\le1000n≤1000 要求：存储n个元素的空间复杂度为O(n)O(n)，插入与删除的时间复杂度都是O(1)O(1) 示例1 输入： ["PSH1","PSH2","POP","POP"] 返回值： 1,2 说明： "PSH1":代表将1插入队...
NC-链表中环的入口节点
amalloc的博客
05-28 797
题目： 解决方法：快慢指针、哈希 1.快慢指针 存在假设，当快慢指针相遇时，快指针走的步数是慢指针的2倍，则有，2(a+b)=a+b+c+b,得出a=c，所以相遇时，一个从头节点向前走，一个从相遇节点继续走，再次相遇就是入口。 感谢牛客题解 public class Solution { public ListNode detectCycle(ListNode head) { ListNode slow = head; ListNode fast = head;
NC-合并两个有序的数组
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05-29 728
题目： 解决方法：数组+双指针，倒着存，数据的挪动会少一些 public class Solution { public void merge(int A[], int m, int B[], int n) { int tag = n + m - 1; int i = m-1; int j = n-1; while(i>=0 || j>=0){ if(i<0)
NC52 括号序列
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08-19 354
解法：使用stack，左进右匹配，利用后进先出的特性 import java.util.*; public class Solution { /** * * @param s string字符串 * @return bool布尔型 */ public boolean isValid (String s) { // write code here int len = s.length(); if(l
NC33 合并有序链表
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08-17 215
解法：选择其中一个链表加入虚表头，在该原列表里插入另一个列表 时间负责度O(n) 空间复杂度O(1) /* public class ListNode { int val; ListNode next = null; ListNode(int val) { this.val = val; } }*/ public class Solution { public ListNode Merge(ListNode list1,ListNode list2.
NC-大数相加
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06-06 190
题目： 解决：现将二者长度补充0至长度相等，模拟数据加法从尾部开始相加，并添加进位标志进位为多少，初始为0. int 转 char，char转int 代码： public String solve (String s, String t) { // write code here int len1 = s.length(); int len2 = t.length(); if(len1<len2) s =
分治 和小顶堆 怎么实现的
06-09
<think>首先，用户的问题是：“我想了解分治算法和小顶堆的实现方式请问分治算法实现方法小顶堆实现方式数据结构”。用户想了解分治算法和小顶堆的实现方式，以及相关的数据结构。用户还提供了几个引用，我需要参考这些引用，但系统指令说这些引用仅供参考，我应该更注重用户上一次的问题和我的回答。用户上一次的问题是在系统指令中给出的示例，但在这个对话中，这是第一个用户消息，所以没有“上一次的回答”。系统指令中提到：“请尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答”，但在这个上下文中，用户没有提供“上一次的问题”，所以我应该基于当前信息和引用。引用包括：-[^1]:关于堆的概念、算法题，如最小的K个数。-[^2]:分治法的概念，实验报告。-[^3]:分治法例子，如二分查找。-[^4]:小顶堆的构建代码（C语言）。-[^5]:Java中的小顶堆用于合并K个排序链表。用户特别问：“分治算法实现方法”和“小顶堆实现方式”，所以我的回答需要清晰结构化地解释这两部分。系统指令：-行内数学表达式用$...$。-独立公式用$$...$$。-使用中文回答。-生成相关问题。-回答中引用的段落末尾添加引用标识。-帮助用户逐步解决问题，保证真实可靠。回答结构：-由于用户问了两部分，我应该分节回答：先分治算法，再小顶堆。-每个部分包括实现方法、数据结构相关解释。-最后生成相关问题。-添加引用标识。分治算法实现方法：-分治策略包括：分解、解决、合并。-常见例子：归并排序、快速排序、二分查找。-从引用[^2]和[^3]中提到：分治将问题划分成更小的子问题，递归解决，合并结果。-实现方式：通常用递归或迭代。-示例：引用[^3]中的二分查找：将数组分成两半，递归地在相应半部搜索。-数学表达式：比如时间复杂度，二分查找是$O(\logn)$。-数据结构相关：分治算法依赖于问题，可能涉及数组、链表等。小顶堆实现方式：-小顶堆（min-heap）是一种堆数据结构，每个节点的值小于或等于子节点的值。-数据结构：通常用数组实现，因为堆是完全二叉树。-关键操作：插入（push）、删除最小（pop）、构建堆。-从引用[^1]和[^4]中提到：引用[^4]给出了C语言代码实现小顶堆的构建。-实现方式：数组表示，下标从1或0开始。对于索引i，父节点在i/2，左孩子在2i，右孩子在2i+1（假设从1开始）。-操作：-插入：添加到末尾，然后上浮（heapifyup）。-删除最小：移除根节点，用最后一个元素替换根，然后下沉（heapifydown）。-构建堆：从最后一个非叶子节点开始，依次heapifydown。-数学：时间复杂度，插入和删除是$O(\logn)$，构建堆是$O(n)$。数据结构相关：-堆是一种优先级队列的数据结构实现。-常用于排序、top-k问题等。-从引用[^1][^4][^5]。现在，整理回答结构：1.**分治算法实现方法**：-概念解释。-实现步骤：分解、解决、合并。-示例：如二分查找或归并排序。-参考引用。-数据结构：强调用于数组、链表等。2.**小顶堆实现方式**：-概念解释。-数据结构：数组表示。-关键操作：插入、删除、构建。-实现细节：如heapify函数。-示例代码片段（基于引用[^4]，但要简化或描述）。-参考引用。3.**生成相关问题**：系统指令要求生成相关问题，置于回答末尾。语言：使用中文。添加引用标识：-当引用具体部分时，在末尾加[^数字]。逐步解决问题：-先介绍分治算法。-然后小顶堆。-最后相关问题。大纲回答：-**分治算法**：-定义和原理。-实现方法：递归式实现。-例子：二分查找（从引用[^3]）。-时间复杂度。-数据结构相关。-**小顶堆**：-定义和原理。-数据结构：用数组。-实现方法：push、pop、heapify。-构建堆的步骤。-从引用[^4]中提取关键点。-例子应用：如最小的K个数（从引用[^1][^5]）。相关问题：-基于内容，如：1.分治算法的常见例子有哪些？2.小顶堆在大数据中的应用场景？3.如何优化分治算法的时间复杂度？4.小顶堆与二叉搜索树的区别？确保LaTeX语法正确。-例如，对于二分查找的时间复杂度：$O(\logn)$。-堆操作：插入$O(\logn)$，构建$O(n)$。</think> ### 分治算法实现方法 分治算法是一种递归式的问题解决策略，基于“分而治之”的思想。它将一个大问题分解成多个相似的子问题，递归地解决这些子问题，最后合并结果以得到原问题的解[^2]。以下是其实现方法的核心步骤和数据结构相关解释。 #### 关键步骤： 1. **分解**：将原问题划分为 $k$ 个规模较小的子问题（通常 $k=2$）。例如，在排序问题中，将数组分成两半。 2. **解决**：递归地求解子问题。如果子问题规模足够小（如只包含一个元素），直接求解；否则继续分解。 3. **合并**：将子问题的解合并成原问题的解。合并过程需要高效实现，以避免额外的计算开销。 时间复杂度通常遵循主定理（Master Theorem）分析。如果子问题规模相等，递归深度为 $O(\log n)$，合并时间复杂度为 $O(n)$，则总时间复杂度为 $O(n \log n)$[^2][^3]。 #### 实现方式示例：二分查找（折半查找） 二分查找是分治法的经典应用，用于在有序数组中查找元素。 - **数据结构**：使用数组实现，因为数组支持随机访问，便于分割。 - **算法步骤**： 1. **分解**：计算中点索引 $mid = \left\lfloor \frac{low + high}{2} \right\rfloor$。 2. **解决**：比较目标值 $x$ 与 $a[mid]$。 - 如果 $x = a[mid]$，返回 $mid$。 - 如果 $x < a[mid]$，在左半部 $a[low..mid-1]$ 递归搜索。 - 如果 $x > a[mid]$，在右半部 $a[mid+1..high]$ 递归搜索。 3. **合并**：无直接合并，因为查找结果直接返回。 - **伪代码**（使用递归）： ```python def binary_search(arr, low, high, x): if high < low: # 基本情况：未找到 return -1 mid = (low + high) // 2 if x == arr[mid]: return mid elif x < arr[mid]: return binary_search(arr, low, mid - 1, x) # 递归解决左半部 else: return binary_search(arr, mid + 1, high, x) # 递归解决右半部 ``` - **时间复杂度**：$O(\log n)$，因为每次递归减少问题规模一半[^3]。 其他常见分治算法包括归并排序（时间复杂度 $O(n \log n)$）和快速排序（平均 $O(n \log n)$）。它们都依赖于数组或链表数据结构，便于分割和合并。 #### 数据结构相关： - **适用结构**：数组、链表、树等，要求数据结构支持高效分割和合并。例如，归并排序使用数组的划分。 - **优点**：简化复杂问题，适合并行计算。 - **局限**：递归调用可能增加栈空间开销；合并过程复杂时，需谨慎设计以避免性能退化[^2][^3]。 ### 小顶堆实现方式 小顶堆是一种二叉树数据结构，其中每个父节点的值都小于或等于其子节点的值（最小堆性质）。它常用于实现优先级队列，支持高效插入、删除最小元素等操作[^1][^4]。 #### 数据结构 小顶堆通常用**数组**实现，因为堆是完全二叉树，可以用数组紧凑表示（索引从1开始便于计算）： - 对于索引 $i$： - 父节点：$\left\lfloor \frac{i}{2} \right\rfloor$ - 左孩子：$2i$ - 右孩子：$2i + 1$ - 例如，堆数组 `heap[0]` 可用于存储元素个数（引用[^4]示例）。 时间复杂度关键操作： - 插入（push）：$O(\log n)$ - 删除最小（pop）：$O(\log n)$ - 构建堆：$O(n)$ #### 实现方法 核心操作基于“heapify”（堆化）函数，维护堆性质。以下以引用[^4]的C语言代码为基础，解释关键步骤（确保语法正确）。 - **heapify 函数（下沉操作）**： - **作用**：调整节点 $i$ 使以 $i$ 为根的子树满足堆性质。 - **步骤**： 1. 比较节点 $i$ 与其左右孩子的值。 2. 如果节点 $i$ 的值大于任一孩子，与较小孩子交换。 3. 递归地对交换后的子树应用 heapify。 - **伪代码**（简化自[^4]）： ```c void heapify(int heap[], int i) { int smallest = i; // 假设当前最小 int left = 2 * i; int right = 2 * i + 1; int n = heap[0]; // 元素个数存储于 heap[0] // 比较左孩子 if (left <= n && heap[left] < heap[smallest]) { smallest = left; } // 比较右孩子 if (right <= n && heap[right] < heap[smallest]) { smallest = right; } // 如果最小值不是当前节点，交换并递归 heapify if (smallest != i) { swap(heap[i], heap[smallest]); // swap 函数需自行实现 heapify(heap, smallest); // 递归调整子树 } } ``` - **构建堆（build heap）**： - **步骤**：从最后一个非叶子节点（索引 $\left\lfloor \frac{n}{2} \right\rfloor$）开始，向前逐个调用 heapify。因为叶子节点已满足堆性质。 - **时间复杂度**：$O(n)$，因为多数节点位于下层。 - **代码示例**（基于[^4]）： ```c void build_heap(int heap[]) { int n = heap[0]; for (int i = n / 2; i >= 1; i--) { // 从后向前 heapify heapify(heap, i); } } ``` - **插入操作（push）**： - **步骤**： 1. 将新元素添加到数组末尾。 2. 从新元素位置向上调整（上浮），比较父节点，确保最小堆性质。 3. 上浮操作类似 heapify 但向上递归。 - **伪代码**： ```c void push(int heap[], int value) { int n = heap[0] + 1; heap[n] = value; // 添加到末尾 heap[0] = n; // 更新元素个数 // 上浮调整：从新位置向上比较 int i = n; while (i > 1 && heap[i] < heap[i/2]) { swap(heap[i], heap[i/2]); i = i / 2; } } ``` - **删除最小（pop）**： - **步骤**： 1. 取出根节点（最小值）。 2. 将最后一个元素移动到根位置。 3. 从根调用 heapify 下沉调整。 - **伪代码**： ```c int pop(int heap[]) { if (heap[0] == 0) return -1; // 空堆 int min = heap[1]; // 最小值 heap[1] = heap[heap[0]]; // 末尾元素移入根 heap[0]--; // 减少元素个数 heapify(heap, 1); // 从根下沉调整 return min; } ``` #### 数据结构相关： - **应用场景**：小顶堆常用于 top-k 问题（如寻找最小K个元素）、优先级队列实现（如引用[^5]的合并K个排序链表），因其每次pop取最小元素。 - **优点**：操作高效，支持动态数据。 - **局限**：内存开销较大；不适合随机访问。 - 参考引用[^1]中的算法题，例如“NC119 最小的K个数”可以通过小顶堆实现，时间复杂度 $O(n \log k)$。 ### 相关问题 1. 分治算法在排序（如归并排序）中的具体实现步骤是怎样的？[^2][^3] 2. 小顶堆和二叉搜索树在实现优先级队列时有什么区别和优缺点？[^1][^4] 3. 如何分析分治算法的时间复杂度（如使用主定理）？[^2] 4. 小顶堆在合并K个排序链表的应用如何实现（参考 Java 示例）？[^5]
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