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用栈实现队列
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…
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题型
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代码语言
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相关题
当前训练重点
简单 · 栈·状态
答案摘要
我们使用两个栈,其中栈 `stk1`用于入队,另一个栈 `stk2` 用于出队。 入队时,直接将元素入栈 `stk1`。时间复杂度 。
Interview AiBoxInterview AiBox 实时 AI 助手,陪你讲清 栈·状态 题型思路
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。
解题思路
方法一:双栈
我们使用两个栈,其中栈 stk1用于入队,另一个栈 stk2 用于出队。
入队时,直接将元素入栈 stk1。时间复杂度 。
出队时,先判断栈 stk2 是否为空,如果为空,则将栈 stk1 中的元素全部出栈并入栈 stk2,然后再从栈 stk2 中出栈一个元素。如果栈 stk2 不为空,则直接从栈 stk2 中出栈一个元素。均摊时间复杂度 。
获取队首元素时,先判断栈 stk2 是否为空,如果为空,则将栈 stk1 中的元素全部出栈并入栈 stk2,然后再从栈 stk2 中获取栈顶元素。如果栈 stk2 不为空,则直接从栈 stk2 中获取栈顶元素。均摊时间复杂度 。
判断队列是否为空时,只要判断两个栈是否都为空即可。时间复杂度 。
class MyQueue:
def __init__(self):
self.stk1 = []
self.stk2 = []
def push(self, x: int) -> None:
self.stk1.append(x)
def pop(self) -> int:
self.move()
return self.stk2.pop()
def peek(self) -> int:
self.move()
return self.stk2[-1]
def empty(self) -> bool:
return not self.stk1 and not self.stk2
def move(self):
if not self.stk2:
while self.stk1:
self.stk2.append(self.stk1.pop())
# Your MyQueue object will be instantiated and called as such:
# obj = MyQueue()
# obj.push(x)
# param_2 = obj.pop()
# param_3 = obj.peek()
# param_4 = obj.empty()
复杂度分析
| 指标 | 值 |
|---|---|
| 时间 | complexity is amortized O(1) per operation, since elements are moved between the two stacks at most once. Space complexity depends on the number of elements in the queue, which in the worst case is O(n), where n is the number of elements stored in the queue at any given time. |
| 空间 | Depends on the final approach |
面试官常问的追问
外企场景- question_mark
Candidate understands stack-based state management.
- question_mark
Candidate is aware of amortized time complexity in queue implementations.
- question_mark
Candidate can articulate how to maintain FIFO order using two stacks.
常见陷阱
外企场景- error
Not handling the case where elements need to be transferred from one stack to another.
- error
Misunderstanding the amortized time complexity, thinking that transferring elements every time leads to O(n) complexity per operation.
- error
Overcomplicating the solution by adding unnecessary data structures or operations beyond the two stacks.
进阶变体
外企场景- arrow_right_alt
Implementing the queue using only one stack.
- arrow_right_alt
Designing a thread-safe queue using two stacks.
- arrow_right_alt
Handling dynamic resizing of stacks based on queue size.