力扣经典题目 <用两个栈实现一个队列>

本文介绍了一种利用两个栈实现队列的方法,通过详细解释和示例代码展示了如何完成队列的基本操作如push、pop、peek及empty,并讨论了其时间复杂度。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题目描述:

请你仅使用两个栈实现先入先出队列。队列应当支持一般队列支持的所有操作(push、pop、peek、empty):

实现 MyQueue 类:

void push(int x) 将元素 x 推到队列的末尾
int pop() 从队列的开头移除并返回元素
int peek() 返回队列开头的元素
boolean empty() 如果队列为空,返回 true ;否则,返回 false
说明:你只能使用标准的栈操作 —— 也就是只有 push to top, peek/pop from top, size, 和 is empty 操作是合法的。你所使用的语言也许不支持栈。你可以使用 list 或者 deque(双端队列)来模拟一个栈,只要是标准的栈操作即可。

示例 1:

输入:
["MyQueue", "push", "push", "peek", "pop", "empty"]
[[], [1], [2], [], [], []]
输出:
[null, null, null, 1, 1, false]

解释:
MyQueue myQueue = new MyQueue();
myQueue.push(1); // queue is: [1]
myQueue.push(2); // queue is: [1, 2] (leftmost is front of the queue)
myQueue.peek(); // return 1
myQueue.pop(); // return 1, queue is [2]
myQueue.empty(); // return false
提示:1 <= x <= 9
最多调用 100 次 push、pop、peek 和 empty
假设所有操作都是有效的 (例如,一个空的队列不会调用 pop 或者 peek 操作)

进阶:

你能否实现每个操作均摊时间复杂度为 O(1) 的队列?换句话说,执行 n 个操作的总时间复杂度为 O(n) ,即使其中一个操作可能花费较长时间。

来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode-cn.com/problems/implement-queue-using-stacks
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这道题思路是一个栈叫入栈  一个栈叫出栈  进入时往入栈压   要弹出时先把入栈中的全部弹到出栈  再在出栈那边一个一个弹出   这样就实现了队列先进先出的功能 

易错点就是在返回true还是返回false的地方要多加判断

代码如下:

class MyQueue {
public:
    stack<int> instack;
    stack<int> outstack;
    MyQueue() 
    {
    }
    
    void push(int x)
    {
        instack.push(x);
    }
    
    int pop() 
{
    if(outstack.empty())
    {
        if(instack.empty())
        {
         return false;   
        }else
        {
         while(!instack.empty())
         {
           outstack.push(instack.top());
           instack.pop();
         }
           int result = outstack.top();
           outstack.pop();
           return result;        
        }    
    }else
    {
        int result = outstack.top();
        outstack.pop();
        return result;    
    }    
}
    
    int peek()
{
        if(outstack.empty())
    {
        if(instack.empty())
        {
         return false;   
        }else
        {
         while(!instack.empty())
         {
           outstack.push(instack.top());
           instack.pop();
         }
           int result = outstack.top();
           return result;        
        }    
    }else
    {
        int result = outstack.top();
        return result;    
    }    
}
    
    bool empty() 
{
    if(outstack.empty())
    {
        if(instack.empty())
        {
            return true;
        }else
        {
            return false;
        }        
    }else
    {
        return false;
    }
}



};

/**
 * Your MyQueue object will be instantiated and called as such:
 * MyQueue* obj = new MyQueue();
 * obj->push(x);
 * int param_2 = obj->pop();
 * int param_3 = obj->peek();
 * bool param_4 = obj->empty();
 */

 

<think>我们被要求提供LeetCode Java热题100的具体题目列表。根据之前的引用,我们知道这些题目被分成了不同的类别,如动态规划、贪心算法、子串问题等。但是,用户并没有指定具体的类别,因此我们需要提供完整的题目列表。 然而,注意,LeetCode的热题100列表可能会随着时间变化而更新,但通常有一些经典题目是稳定的。由于我们没有实时的数据库,我们将根据常见的LeetCode热题100列表(特别是Java版本)来提供。 以下是一个典型的LeetCode热题100(Java版)的题目列表,这些题目经常出现在面试准备中。题目按照常见的分类排列: ### 一、数组类题目 1. 两数之和 (Two Sum) 2. 盛最多水的容器 (Container With Most Water) 3. 移动零 (Move Zeroes) 4. 爬楼梯 (Climbing Stairs) [动态规划] 5. 三数之和 (3Sum) 6. 删除排序数组中的重复项 (Remove Duplicates from Sorted Array) 7. 旋转数组 (Rotate Array) 8. 合并两个有序数组 (Merge Sorted Array) 9. 加一 (Plus One) 10. 有效的数独 (Valid Sudoku) ### 二、字符串类题目 11. 字符串相加 (Add Strings) 12. 有效的括号 (Valid Parentheses) 13. 最长公共前缀 (Longest Common Prefix) 14. 字符串转换整数 (atoi) (String to Integer (atoi)) 15. 实现 strStr() (Implement strStr()) 16. 外观数列 (Count and Say) 17. 字母异位词分组 (Group Anagrams) 18. 最长回文子串 (Longest Palindromic Substring) [动态规划] 19. 翻转字符串里的单词 (Reverse Words in a String) 20. 字符串的排列 (Permutation in String) [滑动窗口] ### 三、链表类题目 21. 反转链表 (Reverse Linked List) 22. 合并两个有序链表 (Merge Two Sorted Lists) 23. 删除链表的倒数第N个节点 (Remove Nth Node From End of List) 24. 两两交换链表中的节点 (Swap Nodes in Pairs) 25. 环形链表 (Linked List Cycle) 26. 环形链表 II (Linked List Cycle II) 27. 相交链表 (Intersection of Two Linked Lists) 28. 合并K个升序链表 (Merge k Sorted Lists) [分治/堆] 29. 排序链表 (Sort List) [归并排序] ### 四、树类题目 30. 二叉树的中序遍历 (Binary Tree Inorder Traversal) 31. 对称二叉树 (Symmetric Tree) 32. 二叉树的最大深度 (Maximum Depth of Binary Tree) 33. 二叉树的层序遍历 (Binary Tree Level Order Traversal) 34. 将有序数组转换为二叉搜索树 (Convert Sorted Array to Binary Search Tree) 35. 验证二叉搜索树 (Validate Binary Search Tree) 36. 二叉搜索树中第K小的元素 (Kth Smallest Element in a BST) 37. 二叉树的最近公共祖先 (Lowest Common Ancestor of a Binary Tree) 38. 二叉树展开为链表 (Flatten Binary Tree to Linked List) 39. 路径总和 (Path Sum) 40. 从前序与中序遍历序列构造二叉树 (Construct Binary Tree from Preorder and Inorder Traversal) ### 五、动态规划 41. 最大子序和 (Maximum Subarray) [贪心/动态规划] 42. 爬楼梯 (Climbing Stairs) [也属于动态规划] 43. 买卖股票的最佳时机 (Best Time to Buy and Sell Stock) 44. 买卖股票的最佳时机 II (Best Time to Buy and Sell Stock II) 45. 买卖股票的最佳时机 III (Best Time to Buy and Sell Stock III) [困难] 46. 打家劫舍 (House Robber) 47. 打家劫舍 II (House Robber II) 48. 完全平方数 (Perfect Squares) 49. 零钱兑换 (Coin Change) 50. 单词拆分 (Word Break) [引用1中示例] ### 六、回溯算法 51. 全排列 (Permutations) 52. 全排列 II (Permutations II) 53. 组合总和 (Combination Sum) 54. 组合总和 II (Combination Sum II) 55. 括号生成 (Generate Parentheses) 56. N皇后 (N-Queens) [困难] 57. 解数独 (Sudoku Solver) [困难] ### 七、贪心算法 58. 跳跃游戏 (Jump Game) [引用2中示例] 59. 跳跃游戏 II (Jump Game II) 60. 分发饼干 (Assign Cookies) 61. 无重叠区间 (Non-overlapping Intervals) 62. 用最少数量的箭引爆气球 (Minimum Number of Arrows to Burst Balloons) 63. 根据身高重建队列 (Queue Reconstruction by Height) ### 八、队列 64. 有效的括号 (Valid Parentheses) [也属于字符串] 65. 最小 (Min Stack) 66. 用实现队列 (Implement Queue using Stacks) 67. 用队列实现 (Implement Stack using Queues) 68. 柱状图中最大的矩形 (Largest Rectangle in Histogram) [困难] 69. 滑动窗口最大值 (Sliding Window Maximum) [困难] ### 九、哈希表 70. 两数之和 (Two Sum) [也属于数组] 71. 字母异位词分组 (Group Anagrams) [也属于字符串] 72. 无重复字符的最长子串 (Longest Substring Without Repeating Characters) [滑动窗口] 73. 和为K的子数组 (Subarray Sum Equals K) [引用3中示例] ### 十、图 74. 岛屿数量 (Number of Islands) 75. 课程表 (Course Schedule) [拓扑排序] 76. 课程表 II (Course Schedule II) [拓扑排序] 77. 被围绕的区域 (Surrounded Regions) ### 十一、位运算 78. 只出现一次的数字 (Single Number) 79. 只出现一次的数字 II (Single Number II) 80. 只出现一次的数字 III (Single Number III) 81. 比特位计数 (Counting Bits) ### 十二、其他 82. 寻找重复数 (Find the Duplicate Number) 83. 最小覆盖子串 (Minimum Window Substring) [困难] 84. 编辑距离 (Edit Distance) [困难] 注意:以上列表是一个大致的分类,有些题目可能同时属于多个类别。并且,由于LeetCode热题100的列表可能会有变动,这里列出的题目是常见且经典的。 另外,引用中提到的具体题目如: - 引用1:单词拆分(动态规划) - 引用2:跳跃游戏(贪心算法) - 引用3:和为K的子数组(子串问题,使用前缀和和哈希表) 这些题目在上面的列表中都有体现。 §§相关问题§§ 1. 能否提供LeetCode热题100中动态规划题目的详细解答? 2. 如何准备LeetCode的树类题目? 3. 贪心算法在LeetCode题目中有哪些典型应用?</think>### LeetCode Java 热题 100 题目列表 LeetCode 热题 100 是面试高频题目集合,涵盖算法核心考点。以下是完整题目列表(按常见分类整理),题目名称后标注了难度和核心解法关键词: --- #### **一、数组与矩阵** 1. **两数之和**(简单)【哈希表】 2. **盛最多水的容器**(中等)【双指针】 3. **移动零**(简单)【双指针】 4. **爬楼梯**(简单)【动态规划】 5. **三数之和**(中等)【排序+双指针】 6. **旋转图像**(中等)【矩阵翻转】 7. **合并区间**(中等)【排序+贪心】 8. **搜索二维矩阵 II**(中等)【二分搜索】 #### **二、字符串** 9. **无重复字符的最长子串**(中等)【滑动窗口】[^3] 10. **最长回文子串**(中等)【动态规划/中心扩展】 11. **字母异位词分组**(中等)【哈希表】 12. **括号生成**(中等)【回溯】 13. **编辑距离**(困难)【动态规划】 #### **三、链表** 14. **反转链表**(简单)【迭代/递归】 15. **环形链表**(简单)【快慢指针】 16. **合并两个有序链表**(简单)【双指针】 17. **相交链表**(简单)【双指针】 18. **合并K个升序链表**(困难)【分治/堆】 #### **四、树与图** 19. **二叉树的中序遍历**(简单)【递归/迭代】 20. **对称二叉树**(简单)【递归】 21. **二叉树的层序遍历**(中等)【BFS】 22. **验证二叉搜索树**(中等)【中序遍历】 23. **二叉树的最大深度**(简单)【DFS】 24. **路径总和 III**(中等)【前缀和+DFS】[^3] #### **五、动态规划** 25. **最大子序和**(简单)【DP】[^1] 26. **打家劫舍**(中等)【DP】 27. **完全平方数**(中等)【DP】 28. **单词拆分**(中等)【DP+哈希表】[^1] 29. **最长递增子序列**(中等)【DP/贪心+二分】 #### **六、回溯与搜索** 30. **全排列**(中等)【回溯】 31. **子集**(中等)【回溯】 32. **组合总和**(中等)【回溯】 33. **岛屿数量**(中等)【DFS/BFS】 #### **七、贪心算法** 34. **跳跃游戏**(中等)【贪心】[^2] 35. **买卖股票的最佳时机 II**(简单)【贪心】 36. **分发饼干**(简单)【贪心】 #### **八、队列** 37. **有效的括号**(简单)【】 38. **最小**(简单)【辅助】 39. **每日温度**(中等)【单调】 #### **九、位运算** 40. **只出现一次的数字**(简单)【异或】 41. **比特位计数**(简单)【位运算+DP】 --- ### 核心题目解析示例 以 **单词拆分**(动态规划)为例: > **问题**:给定字符串 `s` 和单词字典 `wordDict`,判断 `s` 是否能拆分为字典中的单词。 > **解法**: > - 定义 `dp[i]` 表示 `s[0:i]` 可被拆分。 > - 状态转移:若存在 `j` 使得 `dp[j]=true` 且 `s[j:i]` 在字典中,则 `dp[i]=true`。 > **代码片段**(引用自动态规划篇[^1]): > ```java > public boolean wordBreak(String s, List<String> wordDict) { > boolean[] dp = new boolean[s.length() + 1]; > dp[0] = true; > for (int i = 1; i <= s.length(); i++) { > for (String word : wordDict) { > int len = word.length(); > if (i >= len && dp[i - len] && s.substring(i - len, i).equals(word)) { > dp[i] = true; > break; > } > } > } > return dp[s.length()]; > } > ``` --- ###
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