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news 2025/10/24 2:48:38

贵阳建网站公司,我的世界做指令的网站,搭建自己的网站需要什么,企业黄页顺企网解析 LeetCode 225. 用队列实现栈：单队列的巧妙运用一、题目分析（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()：…

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 pop、top 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

初始化：queue 用 LinkedList 实现（因 LinkedList 是 Queue 接口的常用实现，支持高效的 offer、poll、peek 操作）。
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。
pop 操作：调用 queue.poll() 弹出队首元素（即栈顶）。
top 操作：调用 queue.peek() 返回队首元素（即栈顶）。
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）；pop、top、empty 操作的时间复杂度为 O(1) 。