Leetcode NO.255 Implement Stack Using Queues 使用队列实现栈

1.问题描述

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。

2.测试用例

示例 1

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

3.提示

  • 1 <= x <= 9
  • 最多调用100pushpoptopempty
  • 每次调用 poptop 都保证栈不为空

进阶:你能否实现每种操作的均摊时间复杂度为 O(1) 的栈?换句话说,执行 n 个操作的总时间复杂度 O(n) ,尽管其中某个操作可能需要比其他操作更长的时间。你可以使用两个以上的队列。

4.代码

1.两个队列实现
code
public class Mystack_With_DoubleQueue {

    private Queue<Integer> queueFirst;
    private Queue<Integer> queueSec;


    public Mystack_With_DoubleQueue() {
        queueFirst = new LinkedList<>();
        queueSec = new LinkedList<>();
    }

    public void push(int x) {
        queueSec.offer(x);
        while (!queueFirst.isEmpty()) {
            queueSec.offer(queueFirst.poll());
        }
        Queue tmp = queueFirst;
        queueFirst = queueSec;
        queueSec = tmp;
    }

    public int pop() {
        return queueFirst.poll();
    }

    public int top() {
        return queueFirst.peek();
    }

    public boolean empty() {
        return queueFirst.isEmpty();
    }
}

复杂度
1.时间
    push O(n)
    pop O(1)  top O(1) empty O(1)

2.空间 
    O(n)
2.单队列实现
code
public class Mystack_With_OneQueue {

    private Queue<Integer> queue;


    public Mystack_With_OneQueue() {
        queue = new LinkedList<>();
    }

    public void push(int x) {
        int size = queue.size();
        queue.offer(x);
        for (int i = 0; i < size; i++) {
            queue.offer(queue.poll());
        }
    }

    public int pop() {
        return queue.poll();
    }

    public int top() {
        return queue.peek();
    }

    public boolean empty() {
        return queue.isEmpty();
    }
}
复杂度
1.时间
    push O(n)
    pop O(1)  top O(1) empty O(1)

2.空间 
    O(n)
原文地址:https://www.cnblogs.com/worldline/p/15652487.html