当前位置: 首页 > news >正文

力扣(用队列实现栈)

解析 LeetCode 225. 用队列实现栈:单队列的巧妙运用

一、题目分析

在这里插入图片描述

(一)功能需求

实现 MyStack 类,支持栈的四种操作:

  • push(int x):将元素压入栈顶。
  • pop():移除并返回栈顶元素。
  • top():返回栈顶元素。
  • empty():判断栈是否为空。
    需用队列(本题代码用单队列 )模拟栈的 LIFO 特性。

(二)核心挑战

队列是先进先出(FIFO )结构,而栈是后入先出(LIFO )结构,如何通过队列操作模拟栈的“栈顶操作”是关键。

二、算法思想:单队列的反转操作

(一)核心思路

利用单队列,在每次 push 操作时,通过“将新元素入队后,把队列中之前的所有元素依次出队再入队”,让新元素移动到队列头部,从而模拟栈的“栈顶”位置。这样,队列的头部始终对应栈的栈顶,后续 poptop 操作可直接操作队列头部。

(二)操作逻辑

  • push 操作
    1. 新元素入队。
    2. 将队列中除新元素外的所有元素依次出队并重新入队。这样,新元素会被“移到”队列头部,成为栈顶。
  • pop 操作:直接弹出队列头部元素(对应栈顶 )。
  • top 操作:返回队列头部元素(对应栈顶 )。
  • empty 操作:判断队列是否为空。

三、代码实现与详细解析

class MyStack {// 用于模拟栈的队列,选择 LinkedList 实现队列(支持高效的入队、出队)Queue<Integer> queue; public MyStack() {// 初始化队列queue = new LinkedList<>(); }public void push(int x) {// 新元素入队queue.offer(x); int size = 0;// 遍历队列中除新元素外的所有元素(新元素是最后入队的,所以循环 size < 队列长度 - 1 次)while (size < queue.size() - 1) { // 队首元素出队,重新入队到队尾queue.offer(queue.poll()); size++;}}public int pop() {// 队列头部是栈顶,直接弹出return queue.poll(); }public int top() {// 队列头部是栈顶,直接返回return queue.peek(); }public boolean empty() {// 判断队列是否为空return queue.isEmpty(); }
}

(一)代码流程拆解

  1. 初始化queueLinkedList 实现(因 LinkedListQueue 接口的常用实现,支持高效的 offerpollpeek 操作 )。
  2. push 操作
    • 新元素 x 入队(queue.offer(x) )。
    • 循环 size < queue.size() - 1 次(size 初始为 0 ):每次将队首元素出队(queue.poll() )并重新入队(queue.offer(...) )。此操作让新元素前的所有元素“绕到”队列尾部,新元素成为队首,模拟栈顶。
  3. pop 操作:调用 queue.poll() 弹出队首元素(即栈顶 )。
  4. top 操作:调用 queue.peek() 返回队首元素(即栈顶 )。
  5. empty 操作:调用 queue.isEmpty() 判断队列是否为空,即栈是否为空。

(二)关键逻辑解析

  • push 操作的反转技巧:通过将新元素入队后,把之前的元素循环“出队再入队”,让新元素移动到队首。例如,队列原是 [a, b, c],入队 d 后变为 [a, b, c, d],循环 3 次(size < 4 - 1 ):
    • 第一次:a 出队入队 → [b, c, d, a]
    • 第二次:b 出队入队 → [c, d, a, b]
    • 第三次:c 出队入队 → [d, a, b, c]
      最终新元素 d 成为队首,对应栈顶。
  • 单队列的优势:相比双队列实现(一个队列存元素,一个队列辅助 ),单队列通过反转操作,减少了队列数量,代码更简洁,利用队列自身操作完成模拟。
  • 时间复杂度分析push 操作的时间复杂度为 O(n)n 是当前队列长度,需循环 n - 1 次 );poptopempty 操作的时间复杂度为 O(1)

四、复杂度分析

(一)时间复杂度

  • pushO(n)O(n)O(n)n 是当前栈中元素个数(需移动 n - 1 个元素 )。
  • popO(1)O(1)O(1) ,直接弹出队首。
  • topO(1)O(1)O(1) ,直接访问队首。
  • emptyO(1)O(1)O(1) ,直接判断队列是否为空。

(二)空间复杂度

所有操作仅使用一个队列,空间复杂度为 O(n)O(n)O(n)n 是栈中元素最大数量 )。

http://www.dtcms.com/a/350433.html

相关文章:

  • STL——vector的使用(快速入门详细)
  • c++26新功能—带原因说明的删除函数
  • 用 PyTorch 从零实现 MNIST 手写数字识别
  • 微论-神经网络中记忆的演变
  • volatile关键字:防止寄存器操作被优化
  • Java设计模式-装饰器模式:从“咖啡加料”到Java架构
  • 动态线程池核心解密:从 Nacos 到 Pub/Sub 架构的实现与对比
  • 使用百度统计来统计浏览量
  • 网易算法岗位--面试真题分析
  • 江苏安全员 A 证 “安全生产管理” 核心考点
  • 【笔记】Roop 之 NSFW 检测屏蔽测试
  • 电池分选机:破解电池性能一致性难题的自动化方案|深圳比斯特
  • 【车载开发系列】ParaSoft集成测试环境配置(五)
  • Seaborn数据可视化实战:Seaborn数据可视化实战入门
  • 我的小灶坑
  • 使用 gemini 来分析 github 项目
  • 【Day 33】Linux-Mysql日志
  • Linux 系统内存不足导致服务崩溃的排查方法
  • 跨站脚本攻击(XSS)分类介绍及解决办法
  • 单北斗变形监测系统应用维护指南
  • 59 C++ 现代C++编程艺术8-智能指针
  • 探索量子计算的新前沿
  • 深度学习之第三课PyTorch( MNIST 手写数字识别神经网络模型)
  • Telematics Control Unit(TCU)的系统化梳理
  • 从零开始学习单片机14
  • Fory序列化与反序列化
  • 以正确方式构建AI Agents:Agentic AI的设计原则
  • 技术速递|使用 AI 应用模板扩展创建一个 .NET AI 应用与自定义数据进行对话
  • 【Hadoop】HDFS 分布式存储系统
  • Nuxt.js@4 中管理 HTML <head> 标签