面试中算法(使用栈实现队列)

使用栈来模拟一个队列,要求实现队列的两个基本操作:入队、出队。

栈的特点:先入后出,出入元素都是在同一端(栈顶)。

 

队列的特点:先入先出,出入元素是在两端(队头和队尾)。 

 

分析:我们需要A,B两个栈,A栈为队列入口,负责插入新元素,B栈为队列出口,负责移除老元素。 

 

图解所示:

(1)元素3入队

 (2)元素5入队

 (3)元素1入队 

 

    让栈A中的所有元素按顺序出栈,再按照出栈顺序压入栈B。这样一来,元素从栈A弹出并压入栈B的顺序是1、5、3,和当初进入栈A的顺序3、5、1是相反的。

 (4) 元素3出队 

(5) 元素5出队  

  (6)元素4入队  

 (7) 元素1出队  

 (8)  元素4出队  

class StackToQueue:
    def __init__(self):
        self.sak_A=[]
        self.sak_B=[]
    #入队
    def in_queue(self,element):
        self.sak_A.append(element)

   #栈A出队的压入栈B
    def to_trans(self):
        #循环栈A大于0,则添加到栈B中的是(栈A出队的元素)
        while len(self.sak_A)>0:
            self.sak_B.append(self.sak_A.pop())
    #出队
    def de_queue(self):
        if len(self.sak_B)==0:
            if len(self.sak_A)==0:
                raise Exception('栈已空了!')
            self.to_trans() #调用方法
        return self.sak_B.pop()  #栈B出队

if __name__ == '__main__':
    sq=StackToQueue()
    sq.in_queue(3)
    sq.in_queue(5)
    sq.in_queue(1)
    #出队
    print(sq.de_queue())  #3
    print(sq.de_queue())  #5
    print("&"*20)
    #入队
    sq.in_queue(4)
    # 出队
    print(sq.de_queue())  #1
    print(sq.de_queue())  #4
    # print(sq.de_queue())  # 发生异常

     总之:入队操作的时间复杂度显然是O (1)。至于出队操作,如果涉及栈A和栈B的元 素迁移,那么一次出队的时间复杂度是o (n)﹔如果不用迁移,时间复杂度是O(1)。所以把时间均摊到每一次出队操作上面,其时间复杂度是O (1)

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/594030.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

ICode国际青少年编程竞赛- Python-1级训练场-for循环与变量

ICode国际青少年编程竞赛- Python-1级训练场-for循环与变量 1、 a 1 for i in range(4):Spaceship.step(a)Dev.step(2)Dev.step(-2)a a 12、 a 1 for i in range(4):Spaceship.step(a)Dev.step(3)Dev.step(-3)a a 13、 a 1 for i in range(4):Dev.turnLeft()Dev.step(…

【机器学习】Ctrl-Adapter:视频生成领域的革新者

Ctrl-Adapter:视频生成领域的革新者 一、ControlNets的挑战与Ctrl-Adapter的应运而生二、Ctrl-Adapter的技术原理与实现三、Ctrl-Adapter的应用实例与性能表现四、Ctrl-Adapter的意义与未来展望 随着人工智能技术的飞速发展,图像与视频生成领域正经历着前…

【电源专题】拿人体的循环系统与板级电源做个比较

一般人可能会觉得电源大概是电子设备里面比较容易搞定的门类。因为,只要线路没有接错,指示灯(如果有)能亮,电源都能工作。从这个方面说,好像是很容易。但是通过多年的经验和经历的坑,发现电源其实是一个很麻烦的东西,稍微有一点不完美就会有大问题出现。 如果将人体也当…

基于Springboot的水产养殖系统(有报告)。Javaee项目,springboot项目。

演示视频: 基于Springboot的水产养殖系统(有报告)。Javaee项目,springboot项目。 项目介绍: 采用M(model)V(view)C(controller)三层体系结构&…

ue引擎游戏开发笔记(30)——对角色移动进行优化:实现人物转向

1.需求分析: 当前我们只实现了通过控制器可使角色进行前后左右的移动,但角色移动时与动画不匹配,并不会进行转向,实现角色随移动转向。 2.操作实现: 1思路:利用反转换函数inverse transform direction获取…

GitHub Desktop安装与使用教程

GitHub Desktop 是GitHub公司推出的一款桌面应用程序,旨在帮助开发人员更轻松使用GitHub。它提供了一个直观的用户界面,允许用户通过图形化界面来执行常见的 Git 操作,如克隆仓库、创建分支、提交更改、合并代码等。 GitHub Desktop 的设计使…

mac自定义快捷键打开系统应用

最终效果是达成altg直接打开浏览器,解放双手、再也不需要移动鼠标双击打开应用啦!!!~ 1.commandspace输入自动操作 2.选择快速操作 3.选择使用工具、运行appleScrpit 4.输入打开浏览器代码 tell application "G…

Day31:单元测试、项目监控、项目部署、项目总结、常见面试题

单元测试 保证独立性。 Assert:断言,一般用来比较是否相等,比如 Assert.assertEquals 在JUnit测试框架中,BeforeClass,Before,After和AfterClass是四个常用的注解,它们的作用如下: …

FFmpeg学习记录(四)——SDL音视频渲染实战

1.SDL使用的基本步骤 SDL Init/sDL _Quit()SDL_CreateWindow()/SDL_DestoryWindow()SDL CreateRender() SDL_Windows *windows NULL;SDL_Init(SDL_INIT_VIDEO);window SDL_CreateWindow("SDL2 Windows",200,200, 640,480,SDL_WINDOW_SHOWN);if(!window) {printf(&…

手撕netty源码(四)- ServerBootstrap是如何监听事件的

文章目录 前言一、OP_ACCEPT事件注册1.1 bind 完成之后监听OP_ACCEPT1.2 register0注册完成之后监听OP_ACCEPT 二、事件处理在这里插入图片描述 三、总结 前言 文档中的图片如果不清晰可以直接在线看processOn processOn文档跳转 接上一篇:手撕netty源码&#xff0…

基于Springboot的校园疫情防控系统(有报告)。Javaee项目,springboot项目。

演示视频: 基于Springboot的校园疫情防控系统(有报告)。Javaee项目,springboot项目。 项目介绍: 采用M(model)V(view)C(controller)三层体系结构…

力扣每日一题112:路径总和

题目 简单 给你二叉树的根节点 root 和一个表示目标和的整数 targetSum 。判断该树中是否存在 根节点到叶子节点 的路径,这条路径上所有节点值相加等于目标和 targetSum 。如果存在,返回 true ;否则,返回 false 。 叶子节点 是…

FilterListener详解

文章目录 MVC模式和三层架构MVC模式三层架构MVC和三层架构 JavaWeb的三大组件Filter概述快速入门过滤器API介绍过滤器开发步骤配置过滤器俩种方式修改idea的过滤器模板 使用细节生命周期拦截路径过滤器链 案例统一解决全站乱码问题登录权限校验验 ServletContextServletContext…

多器官和多模态图像的通用异常检测模型-不受特定模型约束

文章目录 A Model-Agnostic Framework for Universal Anomaly Detection of Multi-organ and Multi-modal Images摘要方法实验结果 A Model-Agnostic Framework for Universal Anomaly Detection of Multi-organ and Multi-modal Images 摘要 背景与挑战:深度学习在…

Android Binder机制

一.简介 Binder是什么? Android系统中,涉及到多进程间的通信底层都是依赖于Binder IPC机制。 例如当进程A中的Activity要向进程B中的Service通信,这便需要依赖于Binder IPC。不仅于 此,整个Android系统架构中,大量采…

520表白代码

一、以下代码用html及css编写 代码用记事本打开可直接使用 二、效果如下 代码如下&#xff0c;以下代码复制记事本里面&#xff0c;文件名称后缀改成.html格式&#xff0c;即可运行 名称可在记事本里进行更改 文件名称更改后&#xff0c;文件会变成如下图所示的样式 <ht…

Initialize failed: invalid dom.

项目场景&#xff1a; 在vue中使用Echarts出现的错误 问题描述 提示&#xff1a;这里描述项目中遇到的问题&#xff1a; 例如&#xff1a;在vue中使用Echarts出现的错误 ERROR Initialize failed: invalid dom.at Module.init (webpack-internal:///./node_modules/echarts…

一对一WebRTC视频通话系列(四)——offer、answer、candidate信令实现

本篇博客主要讲解offer、answer、candidate信令实现&#xff0c;涵盖了媒体协商和网络协商相关实现。 本系列博客主要记录一对一WebRTC视频通话实现过程中的一些重点&#xff0c;代码全部进行了注释&#xff0c;便于理解WebRTC整体实现。 一对一WebRTC视频通话系列往期博客 一…

Cocos2d,一个能实现梦想的 Python 库

大家好&#xff01;我是爱摸鱼的小鸿&#xff0c;关注我&#xff0c;收看每期的编程干货。 一个简单的库&#xff0c;也许能够开启我们的智慧之门&#xff0c; 一个普通的方法&#xff0c;也许能在危急时刻挽救我们于水深火热&#xff0c; 一个新颖的思维方式&#xff0c;也许能…

神经网络之防止过拟合

今天我们来看一下神经网络中防止模型过拟合的方法 在机器学习和深度学习中&#xff0c;过拟合是指模型在训练数据上表现得非常好&#xff0c;但在新的、未见过的数据上表现不佳的现象。这是因为模型过于复杂&#xff0c;以至于它学习了训练数据中的噪声和细节&#xff0c;而不…