本文详细介绍了栈这种数据结构及其在计算机运算、子程序调用、递归处理、表达式求值、二叉树遍历等方面的应用。通过实例展示了如何使用栈实现中缀表达式转后缀表达式、计算逆波兰表达式以及中缀表达式,并提供了相关代码实现。

1、栈的一个需求

在这里插入图片描述
请问:计算机底层是如何运算得到结果的?注意不是简单的把算式列出运算,因为我们看这个算式722-5,但是计算机怎么理解这个算式的(对计算机而言,它接收到的就是一个字符串),我们讨论的是这个问题。->栈

2、栈的介绍

1)栈的英文为(stack)
2)栈是一个先入后出(FILO-FirstInLastOut)的有序列表。
3)栈(stack)是限制线性表中元素的插入和删除只能在线性表的同一端进行的一种特殊线性表。允许插入和删除的一端,为变化的一端,称为栈顶(Top),另一端为固定的一端,称为栈底(Bottom)。
4)根据栈的定义可知,最先放入栈中元素在栈底,最后放入的元素在栈顶,而删除元素刚好相反,最后放入的元素最先删除,最先放入的元素最后删除
5)图解方式说明出栈(pop)和入栈(push)的概念
在这里插入图片描述

3、栈的应用场景

1)子程序的调用:在跳往子程序前,会先将下个指令的地址存到堆栈中,直到子程序执行完后再将地址取出,以回到原来的程序中。
2)处理递归调用:和子程序的调用类似,只是除了储存下一个指令的地址外,也将参数、区域变量等数据存入堆栈中。
3)表达式的转换[中缀表达式转后缀表达式]与求值(实际解决)。
4)二叉树的遍历。
5)图形的深度优先(depth一first)搜索法。

4、栈的快速入门

1)用数组模拟栈的使用,由于栈是一种有序列表,当然可以使用数组的结构来储存栈的数据内容,下面我们就用数组模拟栈的出栈,入栈等操作。
2)实现思路分析,并画出示意图
在这里插入图片描述
代码实现:

package com.xu.stack;

import java.util.Scanner;

public class ArrayStackDemo {
    public static void main(String[] args) {
        ArrayStack stack = new ArrayStack(4);
        String key = "";
        //控制是否退出菜单
        boolean loop = true;
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);

        while (loop) {
            System.out.println("show:表示显示栈");
            System.out.println("exit:退出程序");
            System.out.println("push:表示添加数据到栈(入栈)");
            System.out.println("pop:表示从栈取出数据(出栈)");
            System.out.println("请输入你的选择");
            key = scanner.next();
            switch (key) {
                case "show":
                    try {
                        stack.list();
                    } catch (Exception e) {
                        System.out.println(e.getMessage());
                    }
                    break;
                case "push":
                    System.out.println("请输入一个数");
                    int value = scanner.nextInt();
                    stack.push(value);
                    break;
                case "pop":
                    try {
                        int res = stack.pop();
                        System.out.printf("出栈的数据是%d\n", res);
                    } catch (Exception e) {
                        System.out.println(e.getMessage());
                    }
                    break;
                case "exit":
                    scanner.close();
                    loop = false;
                    break;
                default:
                    break;
            }
        }
        System.out.println("程序退出");
    }
}

class ArrayStack {
    private int maxSize; //栈的大小
    private int[] stack; //数组,模拟栈,数据就放在该数组
    private int top = -1; //top表示栈顶,初始化-1

    public ArrayStack(int maxSize) {
        this.maxSize = maxSize;
        stack=new int[this.maxSize];
    }

    //栈满
    public boolean isFull() {
        return top == maxSize - 1;
    }

    //栈空
    public boolean isEmpty() {
        return top == -1;
    }

    //入栈 push
    public void push(int value) {
        //先判断栈是否满
        if (isFull()) {
            System.out.println("栈满");
            return;
        }
        top++;
        stack[top] = value;
    }

    //出栈 pop
    public int pop() {
        //先判断是否为空
        if (isEmpty()) {
            throw new RuntimeException("栈空,没有数据");
        }
        int value = stack[top];
        top--;
        return value;
    }

    //显示栈的情况,遍历栈,从栈顶显示数据
    public void list() {
        if (isEmpty()) {
            throw new RuntimeException("栈空,没有数据");
        }
        //需要从栈顶开始显示数据
        for (int i = top; i >= 0; i--) {
            System.out.printf("stack[%d]=%d\n", i, stack[i]);
        }
    }
}

5、栈实现综合计算器(中缀表达式)

  • 使用栈来实现综合计算器
    在这里插入图片描述
  • 思路分析(图解)
    在这里插入图片描述
    代码实现
package com.xu.stack;

public class Calculator {
    public static void main(String[] args) {
        String expression = "7*2*2-5+1+8/2-5+3-4";
        //创建两个栈,数栈,一个符号栈
        ArrayStack2 numStack = new ArrayStack2(10);
        ArrayStack2 operStack = new ArrayStack2(10);
        //定义需要的相关变量
        int index = 0;//用于扫描
        int num1 = 0;
        int num2 = 0;
        int oper = 0;
        int res = 0;
        char ch = ' ';//将每次扫描得到char保存到ch
        String keepNum = "";//用于拼接 多位数
        //开始while循环的扫描expression
        while (true) {
            //依次得到expression的每一个字符
            ch = expression.substring(index, index + 1).charAt(0);
            //判断ch是什么,然后做相应的处理
            if (operStack.isOper(ch)) {//如果是运算符
                //判断当前的符号栈是否为空
                if (!operStack.isEmpty()) {
                    //如果符号栈有操作符,就进行比较,如果当前的操作符的优先级小于或者等于栈中的操作符,就需要从数栈中pop出两个数,
                    //在从符号栈中pop出一个符号,进行运算,将得到结果,入数栈,然后将当前的操作符入符号栈
                    if (operStack.priority(ch) <= operStack.priority(operStack.peek())) {
                        num1 = numStack.pop();
                        num2 = numStack.pop();
                        oper = operStack.pop();
                        res = numStack.cal(num1, num2, oper);
                        //把运算的结果入数栈
                        numStack.push(res);
                        //然后将当前的操作符入符号栈
                        operStack.push(ch);
                    } else {
                        //如果当前的操作符的优先级大于栈中的操作符,就直接入符号栈
                        operStack.push(ch);
                    }
                } else {
                    //如果为空直接入符号栈
                    operStack.push(ch);
                }
            } else {//如果是数,则直接入数栈
                //1.当处理多位数时,不能发现是一个数就立即入栈,因为他可能是多位数
                //2.在处理数,需要向expression的表达式的index后再看一位,如果是数就进行扫描,如果是符号才入栈
                //3.因此我们需要定义一个变量字符串,用于拼接
                keepNum += ch;
                //如果ch已经是expression的最后一位,就直接入栈
                if (index == expression.length() - 1) {
                    numStack.push(Integer.parseInt(keepNum));
                } else {
                    //判断下一个字符是不是数字,如果是数字,就继续扫描,如果是运算符,则入栈
                    //注意是看后一位,不是index++
                    if (operStack.isOper(expression.substring(index + 1, index + 2).charAt(0))) {
                        //如果后一位是运算符,则入栈keepNum="1"或者"123"
                        numStack.push(Integer.parseInt(keepNum));
                        keepNum = "";
                    }
                }
            }
            //让index+1,并判断是否扫描到expression最后
            index++;
            if (index >= expression.length()) {
                break;
            }
        }

        //当表达式扫描完毕,就顺序的从数栈和符号栈中pop出相应的数和符号,并运行
        while (true) {
            //如果符号栈为空,则计算到最后的结果,数栈中只有一个数字【结果】
            if (operStack.isEmpty()) {
                break;
            }
            num1 = numStack.pop();
            num2 = numStack.pop();
            oper = operStack.pop();
            res = numStack.cal(num1, num2, oper);
            numStack.push(res);
        }
        //将数栈的最后数,pop出,就是结果
        int res2 = numStack.pop();
        System.out.printf("表达式%s=%d", expression, res2);
    }
}

class ArrayStack2 {
    private int maxSize; //栈的大小
    private int[] stack; //数组,模拟栈,数据就放在该数组
    private int top = -1; //top表示栈顶,初始化-1

    public ArrayStack2(int maxSize) {
        this.maxSize = maxSize;
        stack = new int[this.maxSize];
    }

    //增加一个方法,可以返回当前栈顶的值,但是不是真正的pop
    public int peek() {
        return stack[top];
    }

    //返回运算符的优先级,优先级是程序员来确定,优先级使用数字表示
    public int priority(int oper) {
        if (oper == '*' || oper == '/') {
            return 1;
        } else if (oper == '+' || oper == '-') {
            return 0;
        } else {
            return -1;
        }
    }

    //判断是不是一个运算符
    public boolean isOper(char val) {
        return val == '+' || val == '-' || val == '*' || val == '/';
    }

    //计算方法
    public int cal(int num1, int num2, int oper) {
        //res用于存放计算的结果
        int res = 0;
        switch (oper) {
            case '+':
                res = num1 + num2;
                break;
            case '-':
                res = num2 - num1;
                break;
            case '*':
                res = num1 * num2;
                break;
            case '/':
                res = num2 / num1;
                break;
            default:
                break;
        }
        return res;
    }

    //栈满
    public boolean isFull() {
        return top == maxSize - 1;
    }

    //栈空
    public boolean isEmpty() {
        return top == -1;
    }

    //入栈 push
    public void push(int value) {
        //先判断栈是否满
        if (isFull()) {
            System.out.println("栈满");
            return;
        }
        top++;
        stack[top] = value;
    }

    //出栈 pop
    public int pop() {
        //先判断是否为空
        if (isEmpty()) {
            throw new RuntimeException("栈空,没有数据");
        }
        int value = stack[top];
        top--;
        return value;
    }

    //显示栈的情况,遍历栈,从栈顶显示数据
    public void list() {
        if (isEmpty()) {
            throw new RuntimeException("栈空,没有数据");
        }
        //需要从栈顶开始显示数据
        for (int i = top; i >= 0; i--) {
            System.out.printf("stack[%d]=%d\n", i, stack[i]);
        }
    }
}

6、逆波兰计算器

我们完成一个逆波兰计算器,要求完成如下任务:
1)输入一个逆波兰表达式(后缀表达式),使用栈(Stack),计算其结果
2)支持小括号和多位数整数,因为这里我们主要讲的是数据结构,因此计算器进行简化,只支持对整数的计算。
3)思路分析
例如:(3+4)×5-6对应的后缀表达式就是3 4 + 5 × 6 -,针对后缀表达式求值步骤如下:
1.从左至右扫描,将3和4压入堆栈;
2.遇到+运算符,因此弹出4和3(4为栈顶元素,3为次顶元素),计算出3+4的值,得7,再将7入栈;
3.将5入栈;
4.接下来是×运算符,因此弹出5和7,计算出7×5=35,将35入栈;
5.将6入栈;
6.最后是-运算符,计算出35-6的值,即29,由此得出最终结果
4)代码完成

package com.xu.stack;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;

public class PolandNotation {
    public static void main(String[] args) {
        //先定义给逆波兰表达式
        //(30+4)×5-6=>30 4 + 5 × 6 -=>164
        // 4*5-8+60+8/2=>4 5 * 8 - 60 + 8 2 / +
        //说明为了方便,逆波兰表达式的数字和符号使用空格隔开
        String suffixExpression = "30 4 + 5 * 6 -";
//        String suffixExpression="4 5 * 8 - 60 + 8 2 / +";//76

        //1.先将"30 4 + 5 * 6 -"=>放到ArrayList中
        //2.将ArrayList传递给一个方法,遍历ArrayList配合栈完成计算
        List<String> list = getListString(suffixExpression);
        System.out.println("rpnList=" + list);
        int res = calculate(list);
        System.out.println("计算的结果是=" + res);
    }

    //将一个逆波兰表达式,依次将数据和运算符放入到ArrayList中
    public static List<String> getListString(String suffixExpression) {
        //将suffixExpression分割
        String[] split = suffixExpression.split(" ");
        List<String> list = new ArrayList<>();
        for (String ele : split) {
            list.add(ele);
        }
        return list;
    }

    //完成对逆波兰表达式的运算

    /**
     * 1)从左至右扫描,将3和4压入堆栈;
     * 2)遇到+运算符,因此弹出4和3(4为栈顶元素,3为次顶元素),计算出3+4的值,得7,再将7入栈;
     * 3)将5入栈;
     * 4)接下来是×运算符,因此弹出5和7,计算出7×5=35,将35入栈;
     * 5)将6入栈;
     * 6)最后是-运算符,计算出35-6的值,即29,由此得出最终结果
     */
    public static int calculate(List<String> ls) {
        //创建给栈,只需要一个栈即可
        Stack<String> stack = new Stack<>();
        for (String item : ls) {
            //这里使用正则表达式来取出数
            if (item.matches("\\d+")) {//匹配的是多位数
                stack.push(item);
            } else {
                //pop出两个数,并运算,再入栈
                int num2 = Integer.parseInt(stack.pop());
                int num1 = Integer.parseInt(stack.pop());
                int res = 0;
                if (item.equals("+")) {
                    res = num1 + num2;
                } else if (item.equals("-")) {
                    res = num1 - num2;
                } else if (item.equals("*")) {
                    res = num1 * num2;
                } else if (item.equals("/")) {
                    res = num1 / num2;
                } else {
                    throw new RuntimeException("运算符有误");
                }
                stack.push("" + res);
            }
        }
        return Integer.parseInt(stack.pop());
    }
}

7、中缀表达式转换为后缀表达式

大家看到,后缀表达式适合计算式进行运算,但是人却不太容易写出来,尤其是表达式很长的情况下,因此在开发中,我们需要将中缀表达式转成后缀表达式。

7.1、具体步骤

  1. 初始化两个栈:运算符栈s1和储存中间结果的栈s2;
  2. 从左至右扫描中缀表达式;
  3. 遇到操作数时,将其压s2;
  4. 遇到运算符时,比较其与s1栈顶运算符的优先级:
    (1).如果s1为空,或栈顶运算符为左括号“(”,则直接将此运算符入栈;
    (2).否则,若优先级比栈顶运算符的高,也将运算符压入s1;
    (3).否则,将s1栈顶的运算符弹出并压入到s2中,再次转到(4-1)与s1中新的栈顶运算符相比较
  5. 遇到括号时:
    (1).)如果是左括号“(”,则直接压入s1
    (2).如果是右括号“)”,则依次弹出s1栈顶的运算符,并压入s2,直到遇到左括号为止,此时将这一对括号丢弃
  6. 重复步骤2至5,直到表达式的最右边
  7. 将s1中剩余的运算符依次弹出并压入s2
  8. 依次弹出s2中的元素并输出,结果的逆序即为中缀表达式对应的后缀表达式

7.2、举例说明

将中缀表达式“1+((2+3)×4)-5”转换为后缀表达式的过程如下
因此结果为:“1 2 3 + 4 × + 5 -”
在这里插入图片描述

7.3、代码实现

  • 思路分析
    在这里插入图片描述
  • 代码实现
package com.xu.stack;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;

public class InfixTOSuffix {
    public static void main(String[] args) {
        //1.1+((2+3)×4)-5=>转成 1 2 3 + 4 × + 5 –
        //2.因为直接对str进行操作,不方便,
        // 因此先将"1+((2+3)×4)-5"=》中缀的表达式对应的List
        //即"1+((2+3)×4)-5"=>ArrayList[1,+,(,(,2,+,3,),*,4,),-,5]
        //3.将得到的中缀表达式对应的List=>后缀表达式对应的List
        //即ArrayList[1,+,(,(,2,+,3,),*,4,),-,5]=》ArrayList[1,2,3,+,4,*,+,5,–]

        String expression = "1+((2+3)*4)-5";//注意表达式
        List<String> infixExpressionList = toInfixExpressionList(expression);
        //ArrayList[1,+,(,(,2,+,3,),*,4,),-,5]
        System.out.println("中缀表达式对应的 List= " + infixExpressionList);
        List<String> suffixExpresionList = parseSuffixExpresionList(infixExpressionList);
        //ArrayList[1,2,3,+,4,*,+,5,–]
        System.out.println("后缀表达式对应的List" + suffixExpresionList);
    }

    //即ArrayList[1,+,(,(,2,+,3,),*,4,),-,5]=》ArrayList[1,2,3,+,4,*,+,5,–]
    //方法:将得到的中缀表达式对应的List=>后缀表达式对应的List
    public static List<String> parseSuffixExpresionList(List<String> ls) {
        //符号栈
        Stack<String> s1 = new Stack<>();
        //说明:因为s2这个栈,在整个转换过程中,没有pop操作,而且后面我们还需要逆序输出
        //因此比较麻烦,这里我们就不用Stack<String>直接使用List<String>s2
        List<String> s2 = new ArrayList<>();//储存中间结果的List s2
        for (String item : ls) {
            //如果是一个数,加入s2
            if (item.matches("\\d+")) {
                s2.add(item);
            } else if (item.equals("(")) {
                s1.push(item);
            } else if (item.equals(")")) {
                //如果是右括号“)”,则依次弹出s1栈顶的运算符,并压入s2,直到遇到左括号为止,此时将这一对括号丢弃
                while (!s1.peek().equals("(")) {
                    s2.add(s1.pop());
                }
                s1.pop(); //将(弹出s1栈,消除小括号
            } else {
                //当item的优先级小于等于s1栈顶运算符,将s1栈顶的运算符弹出并加入到s2中,
                // 再次转到(4.1)与s1中新的栈顶运算符相比较
                while (s1.size() != 0 && Operation.getValue(s1.peek()) >= Operation.getValue(item)) {
                    s2.add(s1.pop());
                }
                s1.push(item);
            }
        }

        //将s1中剩余的运算符依次弹出并加入s2
        while (s1.size() != 0) {
            s2.add(s1.pop());
        }
        //注意因为是存放到List,因此按顺序输出就是对应的后缀表达式对应的List
        return s2;
    }

    //方法:将中缀表达式转成对应的List
    public static List<String> toInfixExpressionList(String s) {
        //定义一个List,存放中缀表达式对应的内容
        List<String> ls = new ArrayList<>();
        //定义一个指针,用于遍历中缀表达式字符串
        int i = 0;
        //对多位数的拼接
        String str;
        //每遍历到一个字符,就放入到c
        char c;
        do {
            //如果c是一个非数字,我需要加入到ls
            if ((c = s.charAt(i)) < 48 || (c = s.charAt(i)) > 57) {
                ls.add("" + c);
                i++;
            } else {//如果是一个数,需要考虑多位数
                str = "";//先将str置成""'0'[48]->'9'[57]
                while (i < s.length() && (c = s.charAt(i)) >= 48 && (c = s.charAt(i)) <= 57) {
                    str += c;
                    i++;
                }
                ls.add(str);
            }
        } while (i < s.length());
        return ls;
    }
}

//编写一个类Operation可以返回一个运算符对应的优先级
class Operation {
    private static int ADD = 1;
    private static int SUB = 1;
    private static int MUL = 2;
    private static int DIV = 2;

    //写一个方法,返回对应的优先级数字
    public static int getValue(String operation) {
        int result = 0;
        switch (operation) {
            case "+":
                result = ADD;
                break;
            case "-":
                result = SUB;
                break;
            case "*":
                result = MUL;
                break;
            case "/":
                result = DIV;
                break;
            default:
                System.out.println("不存在该运算符");
                break;
        }
        return result;
    }
}

<think>好的,用户想了解如何实现颠倒的操作。首先,我需要回忆一下数据结构的基本性质。是后进先出(FILO)的结构,颠倒意味着将中的元素顺序完全反转,比如原来的顶元素变成底,底变成顶。 根据引用[4]提到的思路,最简单的方法是使用一个辅助。比如,原1,先创建一个2。然后依次将1的元素弹出并压入2,这样2中的元素顺序就是原的逆序。不过,这样做的话,2就成了颠倒后的,而原1会被清空。可能用户的需求是要在原上进行颠倒,而不仅仅是将元素转移到另一个。这时候可能需要更多的辅助或者其他的方法。 不过,引用[4]提到的方法可能需要两个辅助。假设我们想颠倒1,可以先将1的元素全部移到2,此时2的元素顺序与原相反。然后再将2的元素移到3,这样3的顺序就和原1相同。接着再次将3的元素移回1,这样1就恢复了原来的顺序,这显然没有颠倒。这说明直接使用一个辅助可能无法直接实现颠倒,需要更多的步骤。 或许正确的方法是,使用两个辅助。例如,首先将1的元素依次弹出到2,此时2中的元素是逆序的。然后再将2的元素弹出到3,这时3的元素顺序和原1相同。这时候如果再将3的元素压回1,顺序还是不变。所以这种方法行不通。 或者,可能需要使用递归。的递归特性可以用来反转元素。比如,每次弹出顶元素,递归地颠倒剩下的,然后将弹出的元素插入到底。这种方法可能更高效,但需要更多的步骤。例如,颠倒的函数可以递归地处理,直到为空,然后在返回的过程中将每个元素插入到底。这需要另一个辅助函数来在底插入元素。 例如,颠倒的步骤可能如下: 1. 如果不为空,弹出顶元素。 2. 递归颠倒剩下的。 3. 将弹出的元素插入到底。 插入到底的过程也需要辅助递归。比如,当为空时,压入元素,否则弹出顶,递归插入到底,然后压回弹出的元素。 这样,整个颠倒过程通过递归实现,不需要额外的,但需要系统调用的支持。不过这种方法可能在空间复杂度上较高,因为递归深度为的大小。 此外,引用[5]提到了递归工作的应用,每层递归都会压入信息。这可能与递归方法颠倒有关联,但需要具体分析。 总结可能的实现方法: 1. 使用两个辅助,依次转移元素,最后再倒回原。 2. 使用递归方法,逐个将顶元素插入到底部。 现在需要具体分析这两种方法的步骤,并给出代码示例。例如,对于使用辅助的方法,具体步骤可能是: - 创建两个临时。 - 将原元素依次弹出到第一个临时,此时第一个临时的元素顺序与原相反。 - 再将第一个临时的元素弹出到第二个临时,此时第二个临时的元素顺序与原相同。 - 最后将第二个临时的元素弹出回原,此时原的顺序与原顺序相反?或者可能中间步骤需要调整。 或者可能,原元素依次弹出到辅助1,此时辅助1的顺序是逆序的。然后将辅助1的元素弹出到辅助2,此时辅助2的顺序与原相同。然后再将辅助2的元素弹出回原,这样原恢复原样。显然,这里有问题,说明之前的思路可能不正确。 正确的步骤应该是:原的元素弹出到辅助1,此时辅助1中的元素是原的逆序。如果要将原颠倒,那么直接使用辅助1的元素即可,但原已经被清空。如果用户需要将原本身反转,可能需要将辅助1的元素再转移回原,这样原的顺序会和辅助1相同,即原的逆序。但这样只需要一个辅助即可。例如: 步骤: 1. 创建一个辅助。 2. 将原的元素依次弹出并压入辅助。 3. 此时辅助中的元素是原的逆序。 4. 将辅助的元素依次弹出并压回原。 5. 此时原中的元素顺序与辅助相同,即原的逆序? 但这样的话,原的顺序会被颠倒两次。例如,原是1,2,3(顶是1),弹出到辅助变成3,2,1(顶是3),再压回原,原变成3,2,1,顶是3,即原顺序被反转了?或者原弹出到辅助的顺序是1,2,3依次弹出,压入辅助的顺序是1→2→3,所以辅助的顺序是1(顶),2,3(底)?这时候辅助的顺序与原相同? 这显然不对。因为当原元素依次弹出时,弹出的顺序是顶到底。例如原元素为3(顶)、2、1(底)。弹出顺序是3、2、1。压入辅助的顺序是3先被压入,然后是2压到3上面,再是1压到2上面。此时辅助顶是1,中间是2,底是3。这样,辅助的元素顺序是1,2,3,而原是空的。然后将辅助的元素弹出并压回原,此时原会得到1(顶)、2、3(底),而原原来的顺序是3、2、1。这样,原的顺序并没有被反转,反而变成了正序? 这说明,使用一个辅助无法直接反转原,因为弹出的顺序和压入辅助的顺序会导致辅助的元素顺序与原相反,但再压回原时又会恢复原来的顺序。因此,需要两个辅助才能实现反转? 或者我的理解有误。例如,原是1,2,3,顶是1。弹出顺序是1、2、3。压入辅助的顺序是1→2→3,此时辅助中的元素是1(顶)、2、3(底)。然后辅助弹出顺序是1、2、3,再压回原的话,原变成3、2、1(顶是3)。这时候原就被反转了? 这时候,原原来的顺序是1→2→3(顶到底),经过弹出到辅助后,辅助中的顺序是1→2→3(顶到底)。然后辅助弹出顺序是1、2、3,压回原的顺序是1→2→3,所以原变成3→2→1(顶是3),这样原就被颠倒了。 哦,原来如此。所以正确的方法是只需要一个辅助: 步骤: 1. 将原的所有元素弹出,并依次压入辅助。 - 原弹出顺序是顶到底,例如原是A→B→C(A是顶),则弹出顺序是A、B、C,压入辅助后的顺序是A(顶)、B、C(底)。 2. 此时辅助中的元素顺序与原相同。 3. 需要再将辅助的元素弹出并压入另一个辅助,这样第二个辅助的元素顺序会是原的逆序。 4. 或者,可能我在这里搞错了,因为原弹出后压入辅助,辅助的顺序与原相同。这时候,如果直接使用这个辅助,其顺序和原相同,所以需要另一个步骤。 或者,更仔细地分析: 假设原S的元素为3(顶)、2、1(底)。即,顶是3,弹出顺序是3→2→1。此时,将这些元素压入辅助tempStack,顺序是3→2→1,所以tempStack的顶是3,然后是2,最后是1。现在,将tempStack的元素弹出并压回原S,弹出顺序是3→2→1,压入S的顺序是3→2→1,这样S中的元素变为1(顶)、2、3(底),对吗? 不对,因为的压入顺序是,先压入3,此时底是3;然后压入2,顶是2;然后压入1,顶是1。所以原S此时是1→2→3,顶是1,底是3。而原来的S是3→2→1(顶到底)。所以这并没有颠倒原的顺序,反而变成了正序? 这时候我意识到我的分析可能有错误。原来的S的元素顺序是3→2→1,也就是顶元素是3,弹出顺序是3、2、1。当这些元素被压入tempStack时,tempStack中的顺序是3(先压入)、然后是2,然后是1。此时tempStack中的元素顺序是3→2→1,顶是3。然后将tempStack的元素弹出,顺序是3、2、1,并压回原S。此时,原S压入的顺序是3→2→1,所以S的元素是1→2→3,顶是1,底是3。这时候,原S的顺序被反转了吗? 原原来的顺序是3→2→1(顶到底),经过处理后变成1→2→3,所以确实是被颠倒了。因为原来的顶3现在变成了底,底1变成了顶。所以这个过程确实颠倒了的顺序。 那这样的话,只需要一个辅助就可以实现颠倒。具体步骤是: 1. 创建一个临时tempStack。 2. 将原中的元素依次弹出,并压入tempStack。 - 原弹出顺序是顶到底,压入tempStack后,tempStack中的元素顺序与原相同。 3. 此时,原为空,tempStack中的元素顺序与原相同。 4. 再创建一个临时tempStack2。 5. 将tempStack中的元素弹出并压入tempStack2。 - tempStack弹出顺序是顶到底,即原的顺序,压入tempStack2后,tempStack2中的元素顺序与原相反。 6. 最后将tempStack2的元素弹出并压回原。 - 此时原中的元素顺序与tempStack2相同,即与原相反。 或者,可能不需要两个辅助。根据之前的分析,当原元素弹出到tempStack后,tempStack中的元素顺序与原相同。此时如果将tempStack的元素再弹出压回原,原的元素顺序就会与原相反? 比如,原S是3→2→1(顶到底)。弹出到tempStack后,tempStack是3→2→1。然后将tempStack弹出,顺序是3→2→1,压回原,原变成3→2→1?这显然没有变化。所以之前的思路有错误。 那这说明,仅使用一个辅助无法颠倒的顺序,必须使用两个辅助。或者,是否需要另一个方法? 或者,正确的做法是: 原S: [A, B, C](A是顶) 步骤: 1. 弹出A,压入temp1 → temp1: [A] 2. 弹出B,压入temp1 → temp1: [B, A] 3. 弹出C,压入temp1 → temp1: [C, B, A] 此时,temp1中的顺序是C→B→A,顶是C。然后将temp1中的元素依次弹出并压回原S: 1. 弹出C,压入S → S: [C] 2. 弹出B,压入S → S: [B, C] 3. 弹出A,压入S → S: [A, B, C] 此时原S的顺序是A→B→C,顶是A,而原顺序是A→B→C(假设原是A→B→C)。这显然不对。 或者原假设是C→B→A(顶是C,底是A)。弹出到temp1的顺序是C→B→A,压入temp1的顺序是C、B、A,所以temp1中的元素是C→B→A。然后将temp1弹出,顺序是C→B→A,压回原,原变成C→B→A,即与原相同。这显然没有颠倒。 这说明,仅使用一个辅助无法实现的颠倒,必须使用两个辅助。 正确的方法应该是: 原S: [A, B, C](顶是A) 步骤: 1. 将S的元素弹出到temp1 → temp1: [A, B, C] 2. 将temp1的元素弹出到 temp2 → temp2: [C, B, A] 3. 将temp2的元素弹出并压回S → S: [C, B, A] 此时原S的顺序被颠倒了。 但是这样需要两个辅助。或者,是否可以通过递归的方式,不使用额外的,而是利用系统来实现? 例如,函数reverse_stack(Stack S): 如果不为空,弹出顶元素,递归反转剩余,然后将该元素插入到底。 这样,每次递归调用处理的剩余部分,最后将元素插入到底部,最终的顺序就被反转了。 例如,假设是A→B→C(顶是A)。 第一次调用reverse_stack,弹出A,递归处理B→C。 递归调用reverse_stack处理B→C,弹出B,递归处理C。 递归调用reverse_stack处理C,弹出C,递归处理空。返回后,需要将C插入到底。此时是空的,所以插入后是[C]。 返回上一层递归,处理B,此时是空的,需要插入B到底,变成[B]。 然后将之前弹出的B插入到底,但此时是[B],插入B到底的话,变成[B]?或者需要另一个函数来插入到底? 可能需要一个辅助函数,将元素插入到底。例如: insert_at_bottom(Stack S, element): 如果为空,压入元素。 否则,弹出顶元素,递归调用insert_at_bottom,然后将弹出的元素压回。 这样,insert_at_bottom会将元素插入到底。 所以,颠倒的步骤是: 1. 如果不为空,弹出顶元素x。 2. 递归颠倒剩下的。 3. 将x插入到底。 例如,原是A→B→C。 步骤: reverse_stack(S): 弹出A,剩下B→C,递归reverse_stack(S)。 弹出B,剩下C,递归reverse_stack(S). 弹出C,空,递归结束。然后insert_at_bottom(S, C),变成[C]. 返回上一层,将B插入到底,此时是[C],插入B到底部,变成[C→B]. 返回上一层,将A插入到底,此时是[C→B],插入A到底部,变成[C→B→A]. 这样,原被反转了。 这种方法的时间复杂度是O(n²),因为每次插入到底需要O(n)时间,总共有n个元素。空间复杂度是O(n)由于递归调用。 这样,这种方法不需要额外的辅助,而是利用递归的系统来实现。 现在需要将这两种方法(辅助和递归)的步骤详细解释,并给出代码示例。 例如,使用辅助的方法: 方法一:双辅助法 步骤: 1. 创建两个临时temp1和temp2。 2. 将原的所有元素依次弹出并压入temp1。 3. 将temp1的所有元素依次弹出并压入temp2。 4. 将temp2的所有元素依次弹出并压回原。 5. 此时原中的元素顺序被颠倒。 或者,可能temp1和temp2的顺序如何? 例如,原S是A→B→C(顶到底)。 步骤1-2:弹出A→B→C,压入temp1,temp1是A→B→C(顶到底)。 步骤3:弹出temp1的A→B→C,压入temp2,temp2是C→B→A(因为temp1弹出顺序是A→B→C,压入temp2的顺序是A先压入,然后是B,最后C,所以temp2的顶是A,中间B,底C?这似乎不对。或者,当弹出temp1的元素时,顺序是A→B→C,压入temp2的顺序是A先压入temp2,此时temp2是A;然后压入B,temp2是B→A;然后压入C,temp2是C→B→A。这样,temp2中的元素顺序是C→B→A,顶是C。 然后将temp2的元素弹出并压回原S。弹出顺序是C→B→A,压入S的顺序是C→B→A,所以S中的元素变成A→B→C,顶是C。这样S的顺序是C→B→A,顶是C,这确实是原的逆序。 但原原来的顺序是A→B→C,颠倒后是C→B→A。所以,使用两个辅助的方法是可行的。 但可能步骤中的描述是否正确? 或者,可能中间步骤是否有误? 或者,是否只需要一个辅助? 例如: 方法二:单辅助法 步骤: 1. 创建临时temp。 2. 将原的元素弹出并压入temp。 - 原弹出顺序是A→B→C,压入temp的顺序是A→B→C,所以temp中的顺序是A→B→C。 3. 此时,temp中的元素顺序与原相同。 4. 将temp的元素弹出并压回原。 - 弹出顺序是A→B→C,压入原后,原的顺序是C→B→A,因为每次压入都是在顶,所以顺序会被反转。 例如,原是A→B→C,压入temp后,temp是A→B→C。然后将temp弹出顺序是A→B→C,压入原的顺序是A→B→C,变成C→B→A? 这似乎矛盾。比如: 原S: A(顶), B, C(底) 弹出所有元素到temp,temp的元素是A→B→C(顶到底)。然后将temp的元素弹出,顺序是A→B→C,压入原的顺序是A先压入(此时S是A),然后B压入(S是B→A),然后C压入(S是C→B→A)。这样,原的顺序变为C→B→A,即与原顺序相反。所以,仅使用一个辅助即可实现颠倒。 哦,原来如此!我之前分析的时候搞错了。正确的方法是,当将原的元素弹出并压入辅助后,辅助中的元素顺序与原相同。然后将辅助的元素弹出并压回原,此时原中的元素顺序会被反转。例如,原是A→B→C,辅助是A→B→C。将辅助的元素弹出顺序是A→B→C,压回原的顺序是A→B→C,导致原变成C→B→A。这样,原就被颠倒了。 那这样,只需要一个辅助即可实现颠倒。这似乎更简单。 那步骤是: 1. 创建一个辅助temp。 2. 将原S的元素全部弹出,并压入temp。 3. 将temp的元素全部弹出,并压回原S。 4. 此时,原S的元素顺序被颠倒。 例如,原S是1→2→3(顶是1),压入temp后,temp是1→2→3。然后将temp的元素弹出并压回S,顺序是1→2→3,压入S后,S变成3→2→1。这确实颠倒了顺序。 那这样的话,只需要一个辅助,步骤如下: 代码实现(伪代码): function reverse_stack(stack S): create temporary stack temp while S is not empty: temp.push(S.pop()) while temp is not empty: S.push(temp.pop()) 但这样似乎不会颠倒顺序。例如,原S弹出元素到temp的顺序是1→2→3,temp中的元素是1→2→3。然后将temp弹出顺序是1→2→3,压回S的顺序是1→2→3,导致S中的元素是3→2→1? 不,等一下,当S弹出元素到temp时,假设原S是[1,2,3],其中1是顶。弹出顺序是1、2、3。压入temp的顺序是1→2→3,所以temp顶是1,然后是2,然后是3。然后将temp弹出顺序是1、2、3,压回S的顺序是1→2→3,此时S中的元素是3→2→1?或者原压入顺序是1先被压入,成为底,然后是2压入,顶是2,然后是3压入,顶是3。因此,S最终是3→2→1,即顺序被颠倒了? 例如,原S: 1 (顶), 2, 3 (底) 弹出到temp后,temp的元素是1→2→3(顶到底)。 然后将temp的元素依次弹出(1、2、3)并压回S: 第一次压入1,S变为1,顶是1。 第二次压入2,S变为2→1,顶是2。 第三次压入3,S变为3→2→1,顶是3。 这样,原的顺序从1→2→3变成了3→2→1,确实颠倒了。 所以,这种方法是可行的,仅需一个辅助。但这样原的顺序被颠倒了两次吗? 或者我的分析有误? 原S的初始顺序是1→2→3,顶是1,底是3。经过弹出到temp后,temp中的元素是1→2→3。然后将temp中的元素弹出顺序是1→2→3,压入S的顺序是1→2→3,导致S中的顺序是3→2→1。这是因为每次压入都是在顶。例如: 第一次压入1,S是 [1] 第二次压入2,S是 [2, 1] 第三次压入3,S是 [3, 2, 1] 这样,原的顺序就被颠倒了。因此,正确的方法是只需要一个辅助,将原的元素全部弹出到辅助,然后再将辅助的元素弹回原。这样原的顺序就被颠倒了。 但是,这似乎和之前的分析矛盾,因为原弹出到辅助的顺序和原相同,而弹回原的顺序也相同,导致原的顺序不变?显然这里出现了矛盾,这说明我的逻辑存在错误。 哦,这里的关键在于,原弹出到辅助时,辅助中的元素顺序与原相同。当辅助的元素被弹回原时,原中的元素顺序会与辅助相同,即与原相同,所以顺序不变。这显然不对,这说明我的分析有误。 例如,原S:1→2→3(顶是1,底是3)。弹出到辅助temp的顺序是1、2、3,压入temp的顺序是1→2→3(顶是1,底是3)。然后将temp的元素弹出顺序是1→2→3,压回S的顺序是1→2→3,导致S中的顺序是3→2→1?或者不是? 或者,当压回S时,每个弹出的元素被压入原顶。例如: temp弹出顺序是1→2→3。压入S时,顺序是1先被压入,成为S的顶,然后是2压入,成为新的顶,然后是3压入,成为新的顶。此时S中的顺序是3→2→1(顶到底),即原的顺序被颠倒了。 哦,对!因为temp的元素弹出顺序是1→2→3,而压入原的顺序是1、2、3,导致原顶变为3,接着是2,最后是1。所以原的顺序被反转了。 这样,使用一个辅助的方法是正确的,步骤是: 1. 将原所有元素弹出到辅助。 2. 将辅助所有元素弹出并压回原。 这会导致原的顺序被颠倒。例如,原是A→B→C,辅助在步骤1后是A→B→C。步骤2中,辅助弹出顺序是A→B→C,压入原后顺序是C→B→A。 因此,正确的实现方法是使用一个辅助,步骤如下: 代码示例(伪代码): void reverseStack(Stack S) { Stack temp; while (!S.isEmpty()) { temp.push(S.pop()); } while (!temp.isEmpty()) { S.push(temp.pop()); } } 但这样是否正确?例如,当temp弹出元素时,顺序是A→B→C,压入S的顺序是A、B、C,导致S中的顺序是C→B→A。因此,是的,正确。 那这样的话,用户的问题的答案应该是使用一个辅助,步骤如下: 步骤: 1. 创建临时。 2. 将原所有元素依次弹出并压入临时。 3. 再将临时的所有元素依次弹出并压回原。 4. 完成颠倒。 或者,用户可能更常见的实现方法,比如用两个,或者递归? 根据引用[4]提到,思路1是使用辅助2),每次1pop一个元素,2push相应的元素。然后2中的元素顺序是逆序的。可能原问题中的引用[4]提到的方法是否指这种方法? 例如,引用[4]的描述是:“思路1,也就是最简单的想法,基于的后入先出的性质。可以设计另一个辅助2),每次1pop一个元素,2中push相应的元素。” 但这样可能只是将元素转移到另一个,导致2的顺序是原的逆序。例如,原1是A→B→C,弹出后压入2的顺序是A→B→C,导致2的顺序是C→B→A。所以2是原的逆序。此时,如果想将原1颠倒,可以将2的元素压回1,这样1的顺序就是C→B→A。因此,这种方法是可行的,只需一个辅助,将原的元素弹出到辅助,然后再压回原。 所以,根据引用[4],正确的方法就是使用一个辅助,先将原的元素弹出到辅助,再压回原。这样原的顺序就被颠倒了。 现在需要确认这是否正确,例如: 原S: [1,2,3](顶是1) 步骤: 1. 弹出1,压入辅助 → 辅助: [1] 2. 弹出2,压入辅助 → 辅助: [2,1] 3. 弹出3,压入辅助 → 辅助: [3,2,1] 4. 现在原为空。 5. 弹出辅助的3,压回原 → 原: [3] 6. 弹出辅助的2,压回原 → 原: [2,3] 7. 弹出辅助的1,压回原 → 原: [1,2,3] 此时原的顺序又变回了原来的顺序,这说明我的分析有误。 哦,这说明当辅助的元素是原的逆序时,如果将辅助的元素压回原,原的顺序会恢复原样。例如,原弹出到辅助后,辅助是3→2→1(假设原是1→2→3),然后将辅助弹出并压回原,顺序是3→2→1,导致原变成1→2→3?或者原压入顺序是3→2→1,导致原中的顺序是1→2→3? 这显然矛盾,说明我的逻辑存在严重错误。我必须重新仔细分析。 原S初始顺序是1→2→3(顶是1,底是3)。将S的元素弹出到辅助temp,顺序是1→2→3。压入temp的顺序是1→2→3,所以temp中的顺序是1(顶)、2、3(底)。然后将temp的元素弹出,顺序是1→2→3,压回原的顺序是1→2→3,导致原中的顺序是3→2→1?或者变成1→2→3? 例如: 当原S弹出所有元素后为空。temp中的元素是1→2→3(顶到底是1,2,3)。 将temp的元素弹出顺序是1,然后2,然后3。压入原的顺序是1先被压入(原此时是[1]),然后是2被压入(原是[2,1]),然后是3被压入(原是[3,2,1])。这样,原的顺序变成了3→2→1,即与原顺序相反。因此,颠倒成功。 所以,正确的方法是: 1. 将原所有元素弹出到辅助temp。 2. 将temp的所有元素弹出并压回原。 3. 原的顺序被颠倒。 那为什么之前的例子中,原是1→2→3,经过步骤后变成3→2→1? 是的,这样确实颠倒了顺序。因此,只需要一个辅助,步骤如下: 代码示例: def reverse_stack(stack): temp = [] while stack: temp.append(stack.pop()) while temp: stack.append(temp.pop(0)) # 但这样在Python中,如果temp是列表,pop(0)是O(n)操作,效率不高。 哦,这里的问题。在Python中,列表实现的,pop()默认是弹出最后一个元素(顶)。如果原是[1,2,3],弹出顺序是3、2、1。所以当使用列表作为时,原的弹出顺序是3、2、1。压入temp后,temp是[3,2,1]。然后将temp的元素依次弹出(使用pop(0),即队列的方式)并压回原。此时原会变成[3,2,1],即顺序与原相同?或者,如果temp是另一个,应该弹出顺序是3、2、1,压回原的顺序是3→2→1,导致原变成1→2→3? 这说明我的分析在具体实现时可能因语言或数据结构的不同而产生差异。 或许问题出在如何实现结构。例如,在Python中,列表的append和pop()默认是结构,后进先出。 假设原用列表表示,stack = [1,2,3],其中顶是3(因为pop()会取出最后一个元素)。这不符合之前的例子。因此,必须明确顶的位置。 可能我的之前的例子中,原顶是第一个元素,但实际在代码中,顶通常是列表的末尾。例如,在Python中,stack = [1,2,3],顶是3,弹出顺序是3、2、1。此时,如果要将颠倒,新的顶应该是1,顺序是1、2、3。 例如: 原stack = [1,2,3](假设顶是1,这不符合Python的一般实现,可能需要用不同的方式管理)。 或者,应该将的顶部视为列表的末尾。例如,stack = [3,2,1],其中顶是1,弹出顺序是1、2、3。这时候,颠倒后的应该是[1,2,3],顶是3。 因此,在Python中,如果原是[3,2,1](顶是1),要颠倒为[1,2,3](顶是3),方法是将原弹出到temp,得到temp = [1,2,3],然后将temp弹出并压回原,得到原 = [1,2,3],即顺序颠倒了。 但根据Python的列表操作,原是[3,2,1],执行pop()得到1,压入temp得到[1]. 继续弹出2,temp变成[1,2]. 弹出3,temp变成[1,2,3]. 然后将temp的元素依次弹出(使用pop(),即从末尾弹出),得到3、2、1,压回原,原变成[3,2,1],即顺序没有变化。这说明,使用这种方法在Python中无法实现的颠倒,因为temp弹出顺序与原相同。 这说明,我的之前的分析存在错误,问题出在的实现方式上。 如果的顶部是列表的末尾,那么将原弹出到temp,temp中的元素顺序与原相同。将temp弹出并压回原,原的顺序不变。因此,使用一个辅助无法颠倒的顺序,必须使用其他方法。 这说明,之前的逻辑在特定实现中可能不成立,必须采用正确的方法。 因此,正确的实现方法应该是使用两个辅助,或者采用递归的方式。 回到之前的递归方法,该方法无论的实现方式如何,都能正确颠倒的顺序。例如,递归地将顶元素弹出,颠倒剩余,然后将该元素插入到底。 在Python中,可以用以下代码实现: def reverse_stack(stack): if not stack: return top = stack.pop() reverse_stack(stack) insert_at_bottom(stack, top) def insert_at_bottom(stack, item): if not stack: stack.append(item) else: top = stack.pop() insert_at_bottom(stack, item) stack.append(top) 例如,原是[1,2,3](顶是3): reverse_stack被调用时,弹出3,递归处理[1,2]. 弹出2,递归处理[1]. 弹出1,递归处理空。然后插入1到底(空变为[1])。返回后,插入2到底,变为[1,2]. 再插入3到底,变为[1,2,3]. 此时的顺序被颠倒了。 或者,原顶是3,颠倒后变成1→2→3,顶是1。这确实颠倒了顺序。 因此,递归方法是可行的,不依赖于的具体实现方式,只要支持弹出和压入操作。 总结,颠倒的两种方法: 方法一:使用一个辅助,但需要注意的实现方式。例如,在顶为列表末尾的情况下,这种方法可能无法工作,需采用两个辅助。 方法二:递归方法,利用系统,逐个将元素插入到底。 因此,在回答用户的问题时,需要说明这两种方法,并给出相应的实现步骤和代码示例。</think>### 如何实现颠倒 颠倒是指将中元素的顺序完全反转,例如原元素为$[A,B,C]$(顶为A),颠倒后变为$[C,B,A]$。以下是两种常用实现方法: --- #### 方法一:双辅助法(适用于所有实现) **步骤说明**: 1. **创建两个临时**:`temp1`和`temp2`。 2. **转移元素到temp1**:将原所有元素依次弹出并压入`temp1`,此时`temp1`元素顺序与原相同。 3. **转移元素到temp2**:将`temp1`所有元素依次弹出并压入`temp2`,此时`temp2`元素顺序与原相反。 4. **压回原**:将`temp2`所有元素依次弹出并压回原,完成颠倒。 **代码示例(Python)**: ```python def reverse_stack_two_temp(stack): temp1 = [] temp2 = [] # 转移到temp1(顺序相同) while stack: temp1.append(stack.pop()) # 转移到temp2(顺序反转) while temp1: temp2.append(temp1.pop()) # 压回原(完成颠倒) while temp2: stack.append(temp2.pop()) ``` --- #### 方法二:递归法(利用系统调用) **步骤说明**: 1. **递归弹出顶元素**:直到为空。 2. **插入到底**:在递归返回时,将弹出的元素插入到当前底。 **辅助函数**: ```python def insert_at_bottom(stack, item): if not stack: stack.append(item) else: # 递归弹出所有元素,插入item后再压回 top = stack.pop() insert_at_bottom(stack, item) stack.append(top) ``` **递归颠倒函数**: ```python def reverse_stack_recursive(stack): if not stack: return top = stack.pop() reverse_stack_recursive(stack) insert_at_bottom(stack, top) ``` **示例流程**: - 原:$[1,2,3]$(顶为1) - 递归弹出1、2、3后,依次插入到底: - 插入3 → 变为$[3]$ - 插入2 → 变为$[3,2]$ - 插入1 → 变为$[3,2,1]$,完成颠倒。 --- #### 方法对比 | 方法 | 时间复杂度 | 空间复杂度 | 适用场景 | |--------------|------------|------------|------------------------| | 双辅助法 | $O(n)$ | $O(n)$ | 显式使用额外空间 | | 递归法 | $O(n^2)$ | $O(n)$ | 深度受限时谨慎使用 | --- ###
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