【数据结构与算法】001—栈与队列（Python）

栈与队列

1.栈(stacks)是一种只能通过访问其一端来实现数据存储与检索的线性数据结构，具有后进先出(last in first out，LIFO)的特征

2.队列(queue)是一种具有先进先出特征的线性数据结构，元素的增加只能在一端进行，元素的删除只能在另一端进行。能够增加元素的队列一端称为队尾，可以删除元素的队列一端则称为队首。

栈(stacks)

stack = [3, 4, 5]
stack.append(2)
stack.append(6)
print(stack)
stack.pop()
print(stack)
stack.pop()
print(stack)

[3, 4, 5, 2, 6]
[3, 4, 5, 2]
[3, 4, 5]

队列(queue)

from collections import deque
queue = deque(["Eric", "John", "Michael"])
print(queue)
queue.append("Terry")           # Terry arrives
queue.append("Graham")          # Graham arrives
print(queue)
queue.popleft()                 # The first to arrive now leaves
queue.popleft()                 # The second to arrive now leaves
deque(['Michael', 'Terry', 'Graham'])
print(queue)

deque(['Eric', 'John', 'Michael'])
deque(['Eric', 'John', 'Michael', 'Terry', 'Graham'])
deque(['Michael', 'Terry', 'Graham'])

使用队列实现栈

创建两个栈stack1和stack2，使用两个“先进后出”的栈实现一个“先进先出”的队列。

我们通过一个具体的例子分析往该队列插入和删除元素的过程。首先插入一个元素a，不妨先把它插入到stack1，此时stack1中的元素有{a}，stack2为空。再压入两个元素b和c，还是插入到stack1中，此时stack1的元素有{a,b,c}，其中c位于栈顶，而stack2仍然是空的。

这个时候我们试着从队列中删除一个元素。按照先入先出的规则，由于a比b、c先插入队列中，最先删除的元素应该是a。元素a存储在stack1中，但并不在栈顶，因此不能直接进行删除操作。注意stack2我们一直没有使用过，现在是让stack2发挥作用的时候了。如果我们把stack1中的元素逐个弹出压入stack2，元素在stack2中的顺序正好和原来在stack1中的顺序相反。因此经过3次弹出stack1和要入stack2操作之后，stack1为空，而stack2中的元素是{c,b,a}，这个时候就可以弹出stack2的栈顶a了。此时的stack1为空，而stack2的元素为{b,a}，其中b在栈顶。

因此我们的思路是：当stack2中不为空时，在stack2中的栈顶元素是最先进入队列的元素，可以弹出。如果stack2为空时，我们把stack1中的元素逐个弹出并压入stack2。由于先进入队列的元素被压倒stack1的栈底，经过弹出和压入之后就处于stack2的栈顶，有可以直接弹出。如果有新元素d插入，我们直接把它压入stack1即可。

class Solution:
def __init__(self):
self.stack1 = []
self.stack2 = []
self.result = []
def push(self, node):
# write code here
self.stack1.append(node)
self.result = self.stack1 + self.stack2
def pop(self):
# return xx
if len(self.stack2) == 0:
while self.stack1:
self.stack2.append(self.stack1.pop())
self.result = self.stack2
return self.stack2.pop()

a = Solution()
a.push(1)
a.push(2)
a.push(3)
a.push(4)
print(a.result)
a.pop()
print(a.result)
a.pop()
print(a.result)

[1, 2, 3, 4]
[4, 3, 2]
[4, 3]

转载于:https://www.cnblogs.com/xianeri/p/10176225.html

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