牛客题解 | 栈的压入、弹出序列

题目

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题目的主要信息:
  • 给定两个序列,第一个表示入栈顺序,第二个表示出栈顺序
  • 序列中没有重复的数字
  • 判定第一个入栈顺序能否得到第二个出栈顺序
举一反三:

学习完本题的思路你可以解决如下题目:

JZ9. 用两个栈实现队列

JZ30. 包含min函数的栈

方法一:辅助栈(推荐使用)

知识点:栈

栈是一种仅支持在表尾进行插入和删除操作的线性表,这一端被称为栈顶,另一端被称为栈底。元素入栈指的是把新元素放到栈顶元素的上面,使之成为新的栈顶元素;元素出栈指的是从一个栈删除元素又称作出栈或退栈,它是把栈顶元素删除掉,使其相邻的元素成为新的栈顶元素。

思路:

题目要我们判断两个序列是否符合入栈出栈的次序,我们就可以用一个栈来模拟。对于入栈序列,只要栈为空,序列肯定要依次入栈。那什么时候出来呢?自然是遇到一个元素等于当前的出栈序列的元素,那我们就放弃入栈,让它先出来。

//入栈:栈为空或者栈顶不等于出栈数组
while(j < n && (s.isEmpty() || s.peek() != popA[i])){
    s.push(pushA[j]);
    j++;
}

如果能按照这个次序将两个序列都访问完,那说明是可以匹配入栈出栈次序的。

具体做法:

  • step 1:准备一个辅助栈,两个下标分别访问两个序列。
  • step 2:辅助栈为空或者栈顶不等于出栈数组当前元素,就持续将入栈数组加入栈中。
  • step 3:栈顶等于出栈数组当前元素就出栈。
  • step 4:当入栈数组访问完,出栈数组无法依次弹出,就是不匹配的,否则两个序列都访问完就是匹配的。

图示:

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Java实现代码:

import java.util.Stack;
public class Solution {
    public boolean IsPopOrder(int [] pushA,int [] popA) {
        int n = pushA.length;
        //辅助栈
        Stack<Integer> s = new Stack<>();
        //遍历入栈的下标
        int j = 0;
        //遍历出栈的数组
        for(int i = 0; i < n; i++){
            //入栈:栈为空或者栈顶不等于出栈数组
            while(j < n && (s.isEmpty() || s.peek() != popA[i])){
                s.push(pushA[j]);
                j++;
            }
            //栈顶等于出栈数组
            if(s.peek() == popA[i])
                s.pop();
            //不匹配序列
            else
                return false;
        }
        return true;
    }
}

C++实现代码:

class Solution {
public:
    bool IsPopOrder(vector<int> pushV,vector<int> popV) {
        int n = pushV.size();
        //辅助栈
        stack<int> s;
        //遍历入栈的下标
        int j = 0;
        //遍历出栈的数组
        for(int i = 0; i < n; i++){
            //入栈:栈为空或者栈顶不等于出栈数组
            while(j < n && (s.empty() || s.top() != popV[i])){
                s.push(pushV[j]);
                j++;
            }
            //栈顶等于出栈数组
            if(s.top() == popV[i])
                s.pop();
            //不匹配序列
            else
                return false;
        }
        return true;
    }
};

Python实现代码:

class Solution:
    def IsPopOrder(self , pushV: List[int], popV: List[int]) -> bool:
        n = len(pushV)
        #辅助栈
        s = []
        #遍历入栈的下标
        j = 0
        #遍历出栈的数组
        for i in range(n):
            #入栈:栈为空或者栈顶不等于出栈数组
            while j < n and (len(s) == 0 or s[-1] != popV[i]):
                s.append(pushV[j])
                j += 1
            #栈顶等于出栈数组
            if s[-1] == popV[i]:
                s.pop()
            #不匹配序列
            else:
                return False
        return True

复杂度分析:

  • 时间复杂度: O ( n ) O(n) O(n),其中 n n n为数组长度,最坏情况下需要遍历两个数组各一次
  • 空间复杂度: O ( n ) O(n) O(n),辅助栈空间最大为一个数组的长度
方法二:原地栈(扩展思路)

思路:

方法一我们使用了一个辅助栈来模拟,但是数组本来就很类似栈啊,用下标表示栈顶。在方法一种push数组前半部分入栈了,就没用了,这部分空间我们就可以用来当成栈。原理还是同方法一一样,只是这时我们遍历push数组的时候,用下标n表示栈空间,n的位置就是栈顶元素。

具体做法:

  • step 1:用下标n表示栈空间,用j表示出栈序列的下标。
  • step 2:遍历每一个待入栈的元素,加入栈顶,即push数组中n的位置,同时增加栈空间的大小,即n的大小。
  • step 3:当栈不为空即栈顶n大于等于0,且栈顶等于当前出栈序列,就出栈,同时缩小栈的空间,即减小n。
  • step 4:最后若是栈空间大小n为0,代表全部出栈完成,否则不匹配。

图示:

Java实现代码:

public class Solution {
    public boolean IsPopOrder(int [] pushA,int [] popA) {
        //表示栈空间的大小,初始化为0
        int n = 0;
        //出栈序列的下标
        int j = 0;
        //对于每个待入栈的元素
        for(int num : pushA){
            //加入栈顶
            pushA[n] = num;
            //当栈不为空且栈顶等于当前出栈序列
            while(n >= 0 && pushA[n] == popA[j]){
                //出栈,缩小栈空间
                j++;
                n--;
            }
            n++;
        }
        //最后的栈是否为空
        return n == 0;
    }
}

C++实现代码:

class Solution {
public:
    bool IsPopOrder(vector<int> pushV,vector<int> popV) {
        //表示栈空间的大小,初始化为0
        int n = 0;
        //出栈序列的下标
        int j = 0;
        //对于每个待入栈的元素
        for(int num : pushV){
            //加入栈顶
            pushV[n] = num;
            //当栈不为空且栈顶等于当前出栈序列
            while(n >= 0 && pushV[n] == popV[j]){
                //出栈,缩小栈空间
                j++;
                n--;
            }
            n++;
        }
        //最后的栈是否为空
        return n == 0;
    }
};

Python实现代码:

class Solution:
    def IsPopOrder(self , pushV: List[int], popV: List[int]) -> bool:
        #表示栈空间的大小,初始化为0
        n = 0
        #出栈序列的下标
        j = 0
        #对于每个待入栈的元素
        for num in pushV:
            #加入栈顶
            pushV[n] = num
            #当栈不为空且栈顶等于当前出栈序列
            while n >= 0 and pushV[n] == popV[j]:
                #出栈,缩小栈空间
                j += 1
                n -= 1
            n += 1
        #最后的栈是否为空
        return True if n == 0 else False

复杂度分析:

  • 时间复杂度: O ( n ) O(n) O(n),其中 n n n为数组长度,最坏还是遍历两个数组
  • 空间复杂度: O ( 1 ) O(1) O(1),常数级变量,无额外辅助空间
练习赛142是一场编程竞赛,通常包含多个算法题目,涵盖如数组、字符串、链表、动态规划等常见数据结构与算法知识点。针对这类比赛的解题思路方法,可以从以下几个方面进行分析: ### 题目类型与解题策略 1. **数组相关问题** - 常见的题目包括查找数组中现次数超过一半的数字、寻找缺失的数字、解最大子数组等。 - 解题方法包括使用哈希表统计频率、摩尔投票法(适用于多数元素问题)、双指针技巧或前缀优化。 2. **链表操作** - 链表题目可能涉及反转链表、判断链表是否有环、找两个链表的相交节点等。 - 例如,在找两个链表相交点的问题中,可以先计算各自长度,然后让长链表先走差值步数,再同步遍历比较节点地址[^3]。 3. **字符串处理** - 包括最长回文子串、无重复字符的最长子串等。 - 可采用滑动窗口、动态规划或中心扩展法等策略。 4. **树与图** - 树相关的题目可能涉及二叉树的遍历、路径、最近公共祖先等问题。 - 图论问题可能需要使用深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS)或拓扑排序等算法。 5. **动态规划** - 动态规划常用于解决背包问题、最长递增子序列、编辑距离等。 - 关键在于定义状态转移方程,并通过迭代或记忆化搜索进行解。 6. **贪心算法** - 适用于区间调度、活动选择、硬币找零等问题。 - 贪心策略的核心在于每一步都做局部最优选择。 ### 示例代码:摩尔投票法解决“多数元素”问题 ```python def majorityElement(nums): count = 0 candidate = None for num in nums: if count == 0: candidate = num count += (1 if num == candidate else -1) return candidate ``` 该算法时间复杂度为 O(n),空间复杂度为 O(1),非常适合处理大规模输的数据集[^2]。 ### 提升解题能力的建议 - **刷题积累经验**:在 LeetCode、Codeforces、AtCoder 等平台上持续练习,熟悉各种题型。 - **学习经典算法**:掌握常见的算法模板,如二分查找、归并排序、快速选择等。 - **阅读官方题解与讨论区**:了解不同解法的优劣,尤其是最优解的时间复杂度分析。 - **模拟比赛训练**:定期参加在线编程比赛,提升实战能力代码调试速度。 ---
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