题目

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的支持的所有操作(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。

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。

示例:

  1. 输入:
  2. ["MyQueue", "push", "push", "peek", "pop", "empty"]
  3. [[], [1], [2], [], [], []]
  4. 输出:
  5. [null, null, null, 1, 1, false]
  6. 解释:
  7. MyQueue myQueue = new MyQueue();
  8. myQueue.push(1); // queue is: [1]
  9. myQueue.push(2); // queue is: [1, 2] (leftmost is front of the queue)
  10. myQueue.peek(); // return 1
  11. myQueue.pop(); // return 1, queue is [2]
  12. 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)

思路

  • 即然是使用两个栈,那么一个栈就用来做辅助栈,一个栈用来存元素
  • 我们将栈顶作为队头,将栈底作为队尾,所以如果要push数据的话,先将stack1栈的数据暂时存到stack2辅助栈中,然后将要插入的数据push进入stack1,最后再将stack2的暂存的数据填回到stack1中(注意,回填元素时顺序不能乱)
  • pop时,就是将栈的元素最后一个pop出去,由于我们将队头做为栈顶,所以stack1的pop其实就是出队操作
  • empty:要判断队列是否为空,直接判断stack1是否为空即可
  • 由于栈是基于LinkedList实现的,peek时即查看的是栈顶的元素,所以直接peek就是查看队头的元素

代码实现

  1. import java.util.LinkedList;
  2. class MyQueue {
  3. LinkedList<Integer> stack1;
  4. LinkedList<Integer> stack2;
  5. public MyQueue() {
  6. stack1 = new LinkedList<>();
  7. stack2 = new LinkedList<>();
  8. }
  9. public void push(int x) {
  10. while (!stack1.isEmpty()) {
  11. stack2.push(stack1.pop());
  12. }
  13. stack1.push(x);
  14. while (!stack2.isEmpty()) {
  15. stack1.push(stack2.pop());
  16. }
  17. }
  18. public int pop() {
  19. return stack1.pop();
  20. }
  21. public int peek() {
  22. return stack1.peek();
  23. }
  24. public boolean empty() {
  25. return stack1.isEmpty();
  26. }
  27. }

复杂度分析

  • 时间复杂度:

    • push: \(O(N)\)
    • pop: \(O(1)\)
    • peek: \(O(1)\)
    • empty: \(O(1)\)
  • 空间复杂度:\(O(N)\)

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