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2024-02-20 16:59阅读: 27评论: 0推荐: 0

《hello-algo》栈与队列 —— 小记随笔

我们把堆叠元素的顶部称为“栈顶”,底部称为“栈底”。将把元素添加到栈顶的操作叫作“入栈”,删除栈顶元素的操作叫作“出栈”。

img

栈的常用操作

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/* 初始化栈 */
// 在 Go 中,推荐将 Slice 当作栈来使用
var stack []int
/* 元素入栈 */
stack = append(stack, 1)
stack = append(stack, 3)
stack = append(stack, 2)
stack = append(stack, 5)
stack = append(stack, 4)
/* 访问栈顶元素 */
peek := stack[len(stack)-1]
/* 元素出栈 */
pop := stack[len(stack)-1]
stack = stack[:len(stack)-1]
/* 获取栈的长度 */
size := len(stack)
/* 判断是否为空 */
isEmpty := len(stack) == 0

栈的实现

为了深入了解栈的运行机制,我们来尝试自己实现一个栈类。

栈遵循先入后出的原则,因此我们只能在栈顶添加或删除元素。然而,数组和链表都可以在任意位置添加和删除元素,因此栈可以视为一种受限制的数组或链表。换句话说,我们可以“屏蔽”数组或链表的部分无关操作,使其对外表现的逻辑符合栈的特性。

基于链表的实现

img

/* 基于链表实现的栈 */
type linkedListStack struct {
// 使用内置包 list 来实现栈
data *list.List
}
/* 初始化栈 */
func newLinkedListStack() *linkedListStack {
return &linkedListStack{
data: list.New(),
}
}
/* 入栈 */
func (s *linkedListStack) push(value int) {
s.data.PushBack(value)
}
/* 出栈 */
func (s *linkedListStack) pop() any {
if s.isEmpty() {
return nil
}
e := s.data.Back()
s.data.Remove(e)
return e.Value
}
/* 访问栈顶元素 */
func (s *linkedListStack) peek() any {
if s.isEmpty() {
return nil
}
e := s.data.Back()
return e.Value
}
/* 获取栈的长度 */
func (s *linkedListStack) size() int {
return s.data.Len()
}
/* 判断栈是否为空 */
func (s *linkedListStack) isEmpty() bool {
return s.data.Len() == 0
}
/* 获取 List 用于打印 */
func (s *linkedListStack) toList() *list.List {
return s.data
}

基于数组的实现

img

/* 基于数组实现的栈 */
type arrayStack struct {
data []int // 数据
}
/* 初始化栈 */
func newArrayStack() *arrayStack {
return &arrayStack{
// 设置栈的长度为 0,容量为 16
data: make([]int, 0, 16),
}
}
/* 栈的长度 */
func (s *arrayStack) size() int {
return len(s.data)
}
/* 栈是否为空 */
func (s *arrayStack) isEmpty() bool {
return s.size() == 0
}
/* 入栈 */
func (s *arrayStack) push(v int) {
// 切片会自动扩容
s.data = append(s.data, v)
}
/* 出栈 */
func (s *arrayStack) pop() any {
val := s.peek()
s.data = s.data[:len(s.data)-1]
return val
}
/* 获取栈顶元素 */
func (s *arrayStack) peek() any {
if s.isEmpty() {
return nil
}
val := s.data[len(s.data)-1]
return val
}
/* 获取 Slice 用于打印 */
func (s *arrayStack) toSlice() []int {
return s.data
}

两种实现对比

时间效率

  • 基于数组实现的栈在触发扩容时效率会降低,但由于扩容是低频操作,因此平均效率更高。
  • 基于链表实现的栈可以提供更加稳定的效率表现。

空间效率

在初始化列表时,系统会为列表分配“初始容量”,该容量可能超出实际需求;并且,扩容机制通常是按照特定倍率(例如 2 倍)进行扩容的,扩容后的容量也可能超出实际需求。因此,基于数组实现的栈可能造成一定的空间浪费。

然而,由于链表节点需要额外存储指针,因此链表节点占用的空间相对较大。

队列

「队列 queue」是一种遵循先入先出规则的线性数据结构。顾名思义,队列模拟了排队现象,即新来的人不断加入队列尾部,而位于队列头部的人逐个离开。

img

队列常用操作

img

/* 初始化队列 */
// 在 Go 中,将 list 作为队列来使用
queue := list.New()
/* 元素入队 */
queue.PushBack(1)
queue.PushBack(3)
queue.PushBack(2)
queue.PushBack(5)
queue.PushBack(4)
/* 访问队首元素 */
peek := queue.Front()
/* 元素出队 */
pop := queue.Front()
queue.Remove(pop)
/* 获取队列的长度 */
size := queue.Len()
/* 判断队列是否为空 */
isEmpty := queue.Len() == 0

队列实现

基于链表的实现

img

/* 基于链表实现的队列 */
type linkedListQueue struct {
// 使用内置包 list 来实现队列
data *list.List
}
/* 初始化队列 */
func newLinkedListQueue() *linkedListQueue {
return &linkedListQueue{
data: list.New(),
}
}
/* 入队 */
func (s *linkedListQueue) push(value any) {
s.data.PushBack(value)
}
/* 出队 */
func (s *linkedListQueue) pop() any {
if s.isEmpty() {
return nil
}
e := s.data.Front()
s.data.Remove(e)
return e.Value
}
/* 访问队首元素 */
func (s *linkedListQueue) peek() any {
if s.isEmpty() {
return nil
}
e := s.data.Front()
return e.Value
}
/* 获取队列的长度 */
func (s *linkedListQueue) size() int {
return s.data.Len()
}
/* 判断队列是否为空 */
func (s *linkedListQueue) isEmpty() bool {
return s.data.Len() == 0
}
/* 获取 List 用于打印 */
func (s *linkedListQueue) toList() *list.List {
return s.data
}

基于数组的实现

我们可以使用一个变量 front 指向队首元素的索引,并维护一个变量 size 用于记录队列长度。定义 rear = front + size ,这个公式计算出的 rear 指向队尾元素之后的下一个位置。

基于此设计,数组中包含元素的有效区间为 [front, rear - 1],各种操作的实现方法如图 5-6 所示。

入队操作:将输入元素赋值给 rear 索引处,并将 size 增加 1 。
出队操作:只需将 front 增加 1 ,并将 size 减少 1 。
可以看到,入队和出队操作都只需进行一次操作,时间复杂度均为 (O(1)) 。

img

你可能会发现一个问题:在不断进行入队和出队的过程中,front 和 rear 都在向右移动,当它们到达数组尾部时就无法继续移动了。为了解决此问题,我们可以将数组视为首尾相接的“环形数组”。

对于环形数组,我们需要让 front 或 rear 在越过数组尾部时,直接回到数组头部继续遍历。这种周期性规律可以通过“取余操作”来实现,代码如下所示:

/* 基于环形数组实现的队列 */
type arrayQueue struct {
nums []int // 用于存储队列元素的数组
front int // 队首指针,指向队首元素
queSize int // 队列长度
queCapacity int // 队列容量(即最大容纳元素数量)
}
/* 初始化队列 */
func newArrayQueue(queCapacity int) *arrayQueue {
return &arrayQueue{
nums: make([]int, queCapacity),
queCapacity: queCapacity,
front: 0,
queSize: 0,
}
}
/* 获取队列的长度 */
func (q *arrayQueue) size() int {
return q.queSize
}
/* 判断队列是否为空 */
func (q *arrayQueue) isEmpty() bool {
return q.queSize == 0
}
/* 入队 */
func (q *arrayQueue) push(num int) {
// 当 rear == queCapacity 表示队列已满
if q.queSize == q.queCapacity {
return
}
// 计算队尾指针,指向队尾索引 + 1
// 通过取余操作实现 rear 越过数组尾部后回到头部
rear := (q.front + q.queSize) % q.queCapacity
// 将 num 添加至队尾
q.nums[rear] = num
q.queSize++
}
/* 出队 */
func (q *arrayQueue) pop() any {
num := q.peek()
// 队首指针向后移动一位,若越过尾部,则返回到数组头部
q.front = (q.front + 1) % q.queCapacity
q.queSize--
return num
}
/* 访问队首元素 */
func (q *arrayQueue) peek() any {
if q.isEmpty() {
return nil
}
return q.nums[q.front]
}
/* 获取 Slice 用于打印 */
func (q *arrayQueue) toSlice() []int {
rear := (q.front + q.queSize)
if rear >= q.queCapacity {
rear %= q.queCapacity
return append(q.nums[q.front:], q.nums[:rear]...)
}
return q.nums[q.front:rear]
}

以上实现的队列仍然具有局限性:其长度不可变。然而,这个问题不难解决,我们可以将数组替换为动态数组,从而引入扩容机制。

双向队列

img

双向队列常用操作

img

/* 初始化双向队列 */
// 在 Go 中,将 list 作为双向队列使用
deque := list.New()
/* 元素入队 */
deque.PushBack(2) // 添加至队尾
deque.PushBack(5)
deque.PushBack(4)
deque.PushFront(3) // 添加至队首
deque.PushFront(1)
/* 访问元素 */
front := deque.Front() // 队首元素
rear := deque.Back() // 队尾元素
/* 元素出队 */
deque.Remove(front) // 队首元素出队
deque.Remove(rear) // 队尾元素出队
/* 获取双向队列的长度 */
size := deque.Len()
/* 判断双向队列是否为空 */
isEmpty := deque.Len() == 0

双向队列实现

基于双向链表的实现

img

/* 基于双向链表实现的双向队列 */
type linkedListDeque struct {
// 使用内置包 list
data *list.List
}
/* 初始化双端队列 */
func newLinkedListDeque() *linkedListDeque {
return &linkedListDeque{
data: list.New(),
}
}
/* 队首元素入队 */
func (s *linkedListDeque) pushFirst(value any) {
s.data.PushFront(value)
}
/* 队尾元素入队 */
func (s *linkedListDeque) pushLast(value any) {
s.data.PushBack(value)
}
/* 队首元素出队 */
func (s *linkedListDeque) popFirst() any {
if s.isEmpty() {
return nil
}
e := s.data.Front()
s.data.Remove(e)
return e.Value
}
/* 队尾元素出队 */
func (s *linkedListDeque) popLast() any {
if s.isEmpty() {
return nil
}
e := s.data.Back()
s.data.Remove(e)
return e.Value
}
/* 访问队首元素 */
func (s *linkedListDeque) peekFirst() any {
if s.isEmpty() {
return nil
}
e := s.data.Front()
return e.Value
}
/* 访问队尾元素 */
func (s *linkedListDeque) peekLast() any {
if s.isEmpty() {
return nil
}
e := s.data.Back()
return e.Value
}
/* 获取队列的长度 */
func (s *linkedListDeque) size() int {
return s.data.Len()
}
/* 判断队列是否为空 */
func (s *linkedListDeque) isEmpty() bool {
return s.data.Len() == 0
}
/* 获取 List 用于打印 */
func (s *linkedListDeque) toList() *list.List {
return s.data
}

基于数组的实现

与基于数组实现队列类似,我们也可以使用环形数组来实现双向队列。

img

/* 基于环形数组实现的双向队列 */
type arrayDeque struct {
nums []int // 用于存储双向队列元素的数组
front int // 队首指针,指向队首元素
queSize int // 双向队列长度
queCapacity int // 队列容量(即最大容纳元素数量)
}
/* 初始化队列 */
func newArrayDeque(queCapacity int) *arrayDeque {
return &arrayDeque{
nums: make([]int, queCapacity),
queCapacity: queCapacity,
front: 0,
queSize: 0,
}
}
/* 获取双向队列的长度 */
func (q *arrayDeque) size() int {
return q.queSize
}
/* 判断双向队列是否为空 */
func (q *arrayDeque) isEmpty() bool {
return q.queSize == 0
}
/* 计算环形数组索引 */
func (q *arrayDeque) index(i int) int {
// 通过取余操作实现数组首尾相连
// 当 i 越过数组尾部后,回到头部
// 当 i 越过数组头部后,回到尾部
return (i + q.queCapacity) % q.queCapacity
}
/* 队首入队 */
func (q *arrayDeque) pushFirst(num int) {
if q.queSize == q.queCapacity {
fmt.Println("双向队列已满")
return
}
// 队首指针向左移动一位
// 通过取余操作实现 front 越过数组头部后回到尾部
q.front = q.index(q.front - 1)
// 将 num 添加至队首
q.nums[q.front] = num
q.queSize++
}
/* 队尾入队 */
func (q *arrayDeque) pushLast(num int) {
if q.queSize == q.queCapacity {
fmt.Println("双向队列已满")
return
}
// 计算队尾指针,指向队尾索引 + 1
rear := q.index(q.front + q.queSize)
// 将 num 添加至队首
q.nums[rear] = num
q.queSize++
}
/* 队首出队 */
func (q *arrayDeque) popFirst() any {
num := q.peekFirst()
// 队首指针向后移动一位
q.front = q.index(q.front + 1)
q.queSize--
return num
}
/* 队尾出队 */
func (q *arrayDeque) popLast() any {
num := q.peekLast()
q.queSize--
return num
}
/* 访问队首元素 */
func (q *arrayDeque) peekFirst() any {
if q.isEmpty() {
return nil
}
return q.nums[q.front]
}
/* 访问队尾元素 */
func (q *arrayDeque) peekLast() any {
if q.isEmpty() {
return nil
}
// 计算尾元素索引
last := q.index(q.front + q.queSize - 1)
return q.nums[last]
}
/* 获取 Slice 用于打印 */
func (q *arrayDeque) toSlice() []int {
// 仅转换有效长度范围内的列表元素
res := make([]int, q.queSize)
for i, j := 0, q.front; i < q.queSize; i++ {
res[i] = q.nums[q.index(j)]
j++
}
return res
}

双向队列应用

双向队列兼具栈与队列的逻辑,因此它可以实现这两者的所有应用场景,同时提供更高的自由度。

我们知道,软件的“撤销”功能通常使用栈来实现:系统将每次更改操作 push 到栈中,然后通过 pop 实现撤销。然而,考虑到系统资源的限制,软件通常会限制撤销的步数(例如仅允许保存 (50) 步)。当栈的长度超过 (50) 时,软件需要在栈底(队首)执行删除操作。但栈无法实现该功能,此时就需要使用双向队列来替代栈。请注意,“撤销”的核心逻辑仍然遵循栈的先入后出原则,只是双向队列能够更加灵活地实现一些额外逻辑。

本文作者:Blue Mountain

本文链接:https://www.cnblogs.com/BlueMountain-HaggenDazs/p/18023297

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