LeetCode No.225 用队列实现栈

Posted 2022-08-28 AI算法攻城狮

一、题目描述

请你仅使用两个队列实现一个后入先出（LIFO）的栈，并支持普通栈的全部四种操作（push、top、pop 和 empty）。

实现 MyStack 类：

void push(int x) 将元素 x 压入栈顶。
int pop() 移除并返回栈顶元素。
int top() 返回栈顶元素。
boolean empty() 如果栈是空的，返回 true ；否则，返回 false 。
 

注意：

你只能使用队列的基本操作 —— 也就是 push to back、peek/pop from front、size 和 is empty 这些操作。
你所使用的语言也许不支持队列。 你可以使用 list （列表）或者 deque（双端队列）来模拟一个队列 , 只要是标准的队列操作即可。

示例：

输入：
["MyStack", "push", "push", "top", "pop", "empty"]
[[], [1], [2], [], [], []]
输出：
[null, null, null, 2, 2, false]

解释：
MyStack myStack = new MyStack();
myStack.push(1);
myStack.push(2);
myStack.top(); // 返回 2
myStack.pop(); // 返回 2
myStack.empty(); // 返回 False
 

提示：

1 <= x <= 9
最多调用100 次 push、pop、top 和 empty
每次调用 pop 和 top 都保证栈不为空

二、解题思路

这道题目是为初级读者准备的，题目涉及到栈和队列两种数据结构。

栈是一种后进先出的数据结构，元素从顶端入栈，然后从顶端出栈。

队列是一种先进先出的数据结构，元素从后端入队，然后从前端出队。

方法：两个队列

为了满足栈的特性，即最后入栈的元素最先出栈，在使用队列实现栈时，应满足队列前端的元素是最后入栈的元素。可以使用两个队列实现栈的操作，其中 queue1用于存储栈内的元素，queue2
作为入栈操作的辅助队列。入栈操作时，首先将元素入队到queue2，然后将 queue1的全部元素依次出队并入队到 queue2，此时 queue2的前端的元素即为新入栈的元素，再将queue1和queue2
互换，queue1的元素即为栈内的元素，queue1的前端和后端分别对应栈顶和栈底。

由于每次入栈操作都确保queue1的前端元素为栈顶元素，因此出栈操作和获得栈顶元素操作都可以简单实现。
出栈操作只需要移除queue1的前端元素并返回即可，获得栈顶元素操作只需要获得queue1的前端元素并返回即可（不移除元素）。

由于queue1用于存储栈内的元素，判断栈是否为空时，只需要判断queue1是否为空即可。

三、代码

class MyStack:

    def __init__(self):
        """
        Initialize your data structure here.
        """
        self.queue1 = collections.deque()
        self.queue2 = collections.deque()


    def push(self, x: int) -> None:
        """
        Push element x onto stack.
        """
        self.queue2.append(x)
        while self.queue1:
            self.queue2.append(self.queue1.popleft())
        self.queue1, self.queue2 = self.queue2, self.queue1


    def pop(self) -> int:
        """
        Removes the element on top of the stack and returns that element.
        """
        return self.queue1.popleft()


    def top(self) -> int:
        """
        Get the top element.
        """
        return self.queue1[0]


    def empty(self) -> bool:
        """
        Returns whether the stack is empty.
        """
        return not self.queue1

四、复杂度分析

时间复杂度：入栈操作 O(n)，其余操作都是 O(1)，其中 n是栈内的元素个数。
入栈操作需要将 queue1中的 n 个元素出队，并入队 n+1个元素到 queue2，共有 2n+1 次操作，每次出队和入队操作的时间复杂度都是 O(1)，因此入栈操作的时间复杂度是O(n)。
出栈操作对应将queue1的前端元素出队，时间复杂度是O(1)。
获得栈顶元素操作对应获得 queue1的前端元素，时间复杂度是O(1)。
判断栈是否为空操作只需要判断queue1是否为空，时间复杂度是O(1)。

空间复杂度：O(n)，其中 n 是栈内的元素个数。需要使用两个队列存储栈内的元素。