您的位置:首页 > 理论基础 > 数据结构算法

数据结构与算法02 之栈与队列

2016-04-11 22:49 525 查看
本文为博主原创文章,转载请注明出处:/article/7552623.html

我们知道,在数组中,若知道数据项的下标,便可立即访问该数据项,或者通过顺序搜索数据项,访问到数组中的各个数据项。但是栈和队列不同,它们的访问是受限制的,即在特定时刻只有一个数据项可以被读取或者被删除。众所周知,栈是先进后出,只能访问栈顶的数据,队列是先进先出,只能访问头部数据。这里不再赘述。

栈的主要机制可以用数组来实现,也可以用链表来实现,下面用数组来实现栈的基本操作:

public class ArrayStack {
private long[] a;
private int size; //栈数组的大小
private int top; //栈顶

public ArrayStack(int maxSize) {
this.size = maxSize;
this.a = new long[size];
this.top = -1; //表示空栈
}

public void push(long value) {//入栈
if(isFull()) {
System.out.println("栈已满!");
return;
}
a[++top] = value;
}

public long peek() {//返回栈顶内容,但不删除
if(isEmpty()) {
System.out.println("栈中没有数据");
return 0;
}
return a[top];
}

public long pop() { //弹出栈顶内容,删除
if(isEmpty()) {
System.out.println("栈中没有数据!");
return 0;
}
return a[top--];
}

public int size() {
return top + 1;
}

public boolean isEmpty() {
return (top == -1);
}

public boolean isFull() {
return (top == size -1);
}

public void display() {
for(int i = top; i >= 0; i--) {
System.out.print(a[i] + " ");
}
System.out.println("");
}
}


数据项入栈和出栈的时间复杂度均为O(1)。这也就是说,栈操作所消耗的时间不依赖于栈中数据项的个数,因此操作时间很短。栈不需要比较和移动操作。

队列也可以用数组来实现,不过这里有个问题,当数组下标满了后就不能再添加了,但是数组前面由于已经删除队列头的数据了,导致空。所以队列我们可以用循环数组来实现,见下面的代码:

public class RoundQueue {
private long[] a;
private int size;	//数组大小
private int nItems; //实际存储数量
private int front;	//头
private int rear;	//尾

public RoundQueue(int maxSize) {
this.size = maxSize;
a = new long[size];
front = 0;
rear = -1;
nItems = 0;
}

public void insert(long value) {
if(isFull()){
System.out.println("队列已满");
return;
}
rear = ++rear % size;
a[rear] = value; //尾指针满了就循环到0处,这句相当于下面注释内容
nItems++;
/*		if(rear == size-1){
rear = -1;
}
a[++rear] = value;
*/
}

public long remove() {
if(isEmpty()) {
System.out.println("队列为空!");
return 0;
}
nItems--;
front = front % size;
return a[front++];
}

public void display() {
if(isEmpty()) {
System.out.println("队列为空!");
return;
}
int item = front;
for(int i = 0; i < nItems; i++) {
System.out.print(a[item++ % size] + " ");
}
System.out.println("");
}

public long peek() {
if(isEmpty()) {
System.out.println("队列为空!");
return 0;
}
return a[front];
}

public boolean isFull() {
return (nItems == size);
}

public boolean isEmpty() {
return (nItems == 0);
}

public int size() {
return nItems;
}
}


和栈一样,队列中插入数据项和删除数据项的时间复杂度均为O(1)。

还有个优先级队列,优先级队列是比栈和队列更专用的数据结构。优先级队列与上面普通的队列相比,主要区别在于队列中的元素是有序的,关键字最小(或者最大)的数据项总在队头。数据项插入的时候会按照顺序插入到合适的位置以确保队列的顺序。优先级队列的内部实现可以用数组或者一种特别的树——堆来实现。堆可参考第8节内容。这里用数组实现优先级队列。

public class PriorityQueue {
private long[] a;
private int size;
private int nItems;//元素个数

public PriorityQueue(int maxSize) {
size = maxSize;
nItems = 0;
a = new long[size];
}

public void insert(long value) {
if(isFull()){
System.out.println("队列已满!");
return;
}
int j;
if(nItems == 0) { //空队列直接添加
a[nItems++] = value;
}
else{//将数组中的数字依照下标按照从大到小排列
for(j = nItems-1; j >= 0; j--) {
if(value > a[j]){
a[j+1] = a[j];
}
else {
break;
}
}
a[j+1] = value;
nItems++;
}
}

public long remove() {
if(isEmpty()){
System.out.println("队列为空!");
return 0;
}
return a[--nItems];
}

public long peekMin() {
return a[nItems-1];
}

public boolean isFull() {
return (nItems == size);
}

public boolean isEmpty() {
return (nItems == 0);
}

public int size() {
return nItems;
}

public void display() {
for(int i = nItems-1; i >= 0; i--) {
System.out.print(a[i] + " ");
}
System.out.println(" ");
}
}
这里实现的优先级队列中,插入操作需要O(N)的时间,而删除操作则需要O(1)的时间。在第8节里将介绍堆来改进插入操作的时间。/article/7552619.html

栈和队列就讨论到这吧,如果有错误,欢迎留言指正~

_____________________________________________________________________________________________________________________________________________________

-----乐于分享,共同进步!

-----更多文章请看:http://blog.csdn.net/eson_15
内容来自用户分享和网络整理,不保证内容的准确性,如有侵权内容,可联系管理员处理 点击这里给我发消息
标签: