每日算法一练:剑指offer——栈与队列篇(1)
1.图书整理II
读者来到图书馆排队借还书,图书管理员使用两个书车来完成整理借还书的任务。书车中的书从下往上叠加存放,图书管理员每次只能拿取书车顶部的书。排队的读者会有两种操作:
push(bookID):把借阅的书籍还到图书馆。pop():从图书馆中借出书籍。
为了保持图书的顺序,图书管理员每次取出供读者借阅的书籍是 最早 归还到图书馆的书籍。你需要返回 每次读者借出书的值 。
如果没有归还的书可以取出,返回 -1 。
示例 1:
输入:
["BookQueue", "push", "push", "pop"]
[[], [1], [2], []]
输出:[null,null,null,1]
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.pop(); // return 1, queue is [2]
提示:
1 <= bookID <= 10000- 最多会对
push、pop进行10000次调用
用两个栈实现队列操作总结
题目通过两个栈的配合,实现队列的两大操作:队尾插入(appendTail)和队首删除(deleteHead)。以下是实现逻辑的详细总结。
核心思想
- 使用两个栈
A和B:- 栈 A:用于保存新插入的元素(队尾操作)。
- 栈 B:用于保存倒序的元素(队首操作)。
- 倒序逻辑:
- 当
B为空时,将A中所有元素出栈并入栈到B,使B中的顺序与队列的顺序一致。
- 当
- 操作分工:
appendTail(value):直接将元素压入栈A。deleteHead():- 若栈
B不为空,则弹出并返回B的栈顶元素。 - 若栈
B为空但栈A不为空,将栈A中所有元素转移到栈B,然后从B出栈。 - 若两个栈都为空,返回
-1。
- 若栈
代码实现
import java.util.LinkedList;class CQueue {private LinkedList<Integer> A; // 栈 Aprivate LinkedList<Integer> B; // 栈 B// 构造函数,初始化两个栈public CQueue() {A = new LinkedList<>();B = new LinkedList<>();}// 队尾插入操作public void appendTail(int value) {A.addLast(value); // 将元素压入栈 A}// 队首删除操作public int deleteHead() {if (!B.isEmpty()) {return B.removeLast(); // 栈 B 不为空时,弹出并返回栈顶元素}if (A.isEmpty()) {return -1; // 两个栈都为空时,返回 -1}// 将栈 A 中的所有元素转移到栈 Bwhile (!A.isEmpty()) {B.addLast(A.removeLast());}return B.removeLast(); // 返回栈 B 的栈顶元素}
}
操作示例
以输入和输出为例:
CQueue myQueue = new CQueue();
myQueue.appendTail(1); // 栈 A: [1], 栈 B: []
myQueue.appendTail(2); // 栈 A: [1, 2], 栈 B: []
System.out.println(myQueue.deleteHead()); // 输出: 1, 栈 A: [], 栈 B: [2]
复杂度分析
- 时间复杂度:
appendTail:仅对栈A操作,时间复杂度为 O(1)。deleteHead:- 栈
B不为空时,直接出栈操作,时间复杂度为 O(1)。 - 栈
B为空时,需要将栈A的所有元素转移到栈B,每个元素只转移一次,因此均摊复杂度为 O(1)。
- 栈
- 总体时间复杂度:O(1)(均摊)。
- 空间复杂度:两个栈最多存储 N 个元素,空间复杂度为 O(N)。
2.最小栈
请你设计一个 最小栈 。它提供 push ,pop ,top 操作,并能在常数时间内检索到最小元素的栈。
实现 MinStack 类:
MinStack()初始化堆栈对象。void push(int val)将元素val推入堆栈。void pop()删除堆栈顶部的元素。int top()获取堆栈顶部的元素。int getMin()获取堆栈中的最小元素。
示例 1:
输入:
["MinStack","push","push","push","getMin","pop","top","getMin"]
[[],[-2],[2],[-3],[],[],[],[]]输出:
[null,null,null,null,-3,null,2,-2]解释:
MinStack minStack = new MinStack();
minStack.push(-2);
minStack.push(2);
minStack.push(-3);
minStack.getMin(); --> 返回 -3.
minStack.pop();
minStack.top(); --> 返回 2.
minStack.getMin(); --> 返回 -2.
提示:
-231 <= val <= 231 - 1pop、top和getMin操作总是在 非空栈 上调用push、pop、top和getMin最多被调用3 * 104次
用两个栈实现支持获取最小值的栈
题目难点
普通栈的基本操作(push()、pop()、top())时间复杂度为 O(1)。但在获取最小值时,直接遍历栈会使 getMin() 的时间复杂度变为 O(N)。
目标是实现一个栈,并保证:
- 所有操作的时间复杂度为 O(1),包括
getMin()。
解题思路
利用两个栈来分别存储数据和辅助信息:
- 数据栈
A:- 存储所有压入的数据元素。
- 保证常规的栈操作(
push、pop、top)正常。
- 辅助栈
B:- 始终维护一个非严格降序子序列,即栈顶为当前栈的最小值。
- 每次压入或弹出时,保持与数据栈的最小值对应关系。
辅助栈的作用:
- 压入元素时:
- 如果栈为空或当前元素小于等于栈顶元素,将元素同步压入辅助栈。
- 弹出元素时:
- 如果弹出的元素等于辅助栈的栈顶元素,辅助栈同步弹出。
方法设计
push(x):- 数据栈
A添加元素x。 - 若
B为空或x ≤ B.peek(),将x压入辅助栈B。
- 数据栈
pop():- 从数据栈
A弹出一个元素,记为y。 - 若
y == B.peek(),从辅助栈B同步弹出。
- 从数据栈
top():- 返回数据栈
A的栈顶元素。
- 返回数据栈
getMin():- 返回辅助栈
B的栈顶元素,即当前栈的最小值。
- 返回辅助栈
代码实现
import java.util.Stack;class MinStack {private Stack<Integer> A; // 数据栈private Stack<Integer> B; // 辅助栈(存储最小值)// 初始化栈public MinStack() {A = new Stack<>();B = new Stack<>();}// 压入栈操作public void push(int x) {A.push(x); // 压入数据栈// 如果辅助栈为空或者当前元素 <= 辅助栈顶,则同步压入if (B.isEmpty() || x <= B.peek()) {B.push(x);}}// 弹出栈操作public void pop() {// 如果弹出的元素等于辅助栈栈顶元素,则辅助栈同步弹出if (A.pop().equals(B.peek())) {B.pop();}}// 获取栈顶元素public int top() {return A.peek();}// 获取最小值public int getMin() {return B.peek(); // 辅助栈顶始终存储当前栈的最小值}
}
操作示例
public class Main {public static void main(String[] args) {MinStack minStack = new MinStack();minStack.push(3); // 数据栈: [3], 辅助栈: [3]minStack.push(4); // 数据栈: [3, 4], 辅助栈: [3]minStack.push(2); // 数据栈: [3, 4, 2], 辅助栈: [3, 2]minStack.push(2); // 数据栈: [3, 4, 2, 2], 辅助栈: [3, 2, 2]minStack.push(5); // 数据栈: [3, 4, 2, 2, 5], 辅助栈: [3, 2, 2]System.out.println(minStack.getMin()); // 输出: 2minStack.pop(); // 数据栈: [3, 4, 2, 2], 辅助栈: [3, 2, 2]System.out.println(minStack.getMin()); // 输出: 2minStack.pop(); // 数据栈: [3, 4, 2], 辅助栈: [3, 2]System.out.println(minStack.getMin()); // 输出: 2}
}
复杂度分析
- 时间复杂度:
push()、pop()、top()和getMin()操作均为 O(1),因为每次只需操作一个或两个栈的栈顶元素。
- 空间复杂度:
- 最差情况下,所有元素都被压入辅助栈,空间复杂度为 O(N)。
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