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C++ ----------- 栈和队列

article 2024/11/2 20:36:09

C++ ----------- 栈和队列

  • 1.Stack的使用
    • 1.1习题
    • 1.2 Stack 模拟实现（容器）
  • 2.queue队列使用
    • 2.1 练习
    • 2.2队列的模拟实现（容器）
  • 3.priority_queue的使用和介绍
    • 3.1 push_heap(插入堆)
    • 3.2 make_heap(建堆)
    • 3.3 pop_heap
    • 3.2 priority_queue 的使用
    • 3.3练习
    • 3.4 priority_queue模拟实现
  • 4 适配容器
    • 4.1 什么是适配器
    • 4.2 STL标准库中stack和queue的底层结构
    • 4.3 deque的简单介绍(了解)
    • 4.5 deque的缺陷
    • 4.6为什么选择dequeue作为queue或stack的底层默认容器
    • 4.7 STL标准库中对于stack和queue的模拟实现

1.Stack的使用

函数功能说明
stack()构造
empty()判空
size()返回stack中元素个数
top()返回栈顶元素
push()压栈
pop()出栈

1.1习题

最小栈

class MinStack {
public:
    MinStack() {}
    void push(int val) {
        x_stack.push(val);
        if (min_stack.empty() || min_stack.top() >= val) {
            min_stack.push(val);
        }
    }
    void pop() {
        //如果_min栈顶的元素等于出栈的元素，_min顶的元素要移除
        if (x_stack.top() == min_stack.top()) {
            min_stack.pop();
        }
        x_stack.pop();
    }
    int top() { return x_stack.top(); }
    int getMin() { return min_stack.top(); }

private:
    stack<int> x_stack;//保存入栈元素
    stack<int> min_stack;//保存最小元素
};

解题思想:建俩个栈，一个入数据，一个记录最小数据:
在这里插入图片描述

判断栈的弹出压入序

#include <stack>
class Solution {
public:
    bool IsPopOrder(vector<int>& pushV, vector<int>& popV) 
    {
        // write code here
        size_t pos=0;
        stack<int> s1;
        for(auto& e:pushV)
        {
            //入栈
            s1.push(e);
            //出栈
            while(!s1.empty()&&s1.top()== popV[pos])
            {
               s1.pop();
               pos++;
            }
        }
        return s1.empty();
    }
};

解题思想:
在这里插入图片描述

1.2 Stack 模拟实现（容器）

template<class T, class Container>//适配容器来实现栈
class StacK
{
public:
	void push_back(const T& x)
	{
		_con.push_back(x);//把尾当做栈顶
	}
	const T& top()
	{
		return _con.back();
	}
	void pop()
	{
		_con.pop_back();
	}

	size_t size() const
	{
		return _con.size();
	}
	bool empty()
	{
		return _con.empty();
	}
private:
	Container _con;//容器
};

在这里插入图片描述

用不同容器来实现栈，数组栈，链表栈…；

2.queue队列使用

函数功能说明
queue()构造
empty()判空
size()返回stack中元素个数
front()返回队列头元素
push()在队尾将元素入队列
pop()将对头出队列

2.1 练习

队列实现栈

class MyStack {
queue<int> in;
queue<int> out;
public:
    MyStack() {}
    
    void push(int x) 
    {
      in.push(x);
      while(!out.empty())
      {
        in.push(out.front());
        out.pop();
      }
      swap(in,out);
    }  
    int pop() {
        int s=out.front();
        out.pop();
        return s;
    }
    
    int top() {
        return out.front();
    }
    
    bool empty() {
        return out.empty();
    }
};

解题思想：

入栈队列q1，出栈q2q1入栈,如q2的值不为空，那么先要吧q2的值给q1，在把q1的值换给q2。这样才能保持栈的后进先出

2.2队列的模拟实现（容器）

	template<class T, class Container>//适配容器来实现栈
	class queue
	{
	public:
	    queue() {}
		void push(const T& x)
		{
			_con.push_back(x);
		}
		const T& front()
		{
			return _con.front();
		}
		const T& back()
		{
			return _con.back();
		}
		void pop()
		{
			_con.pop_back();
		}

		const size_t size()
		{
			return _con.size();
		}
		bool empty()
		{
			return _con.empty();
		}
	private:
		Container _con;//容器


	};

3.priority_queue的使用和介绍

 1. 优先队列是一种容器适配器，根据严格的弱排序标准，它的第一个元素总是它所包含的元素中最大的
 2. 此类似于堆，在堆中可以随时插入元素，并且只能检索最大堆元素(优先队列中位于顶部的元素)
 3. 优先队列被实现为容器适配器，容器适配器即将特定容器类封装作为其底层容器，
    queue提供一组特定的成员函数来访问其元素。元素从特定容器的“尾部”弹出，其称为优先队列的顶部。

4.底层容器可以是任何标准容器类模板，也可以是其他特定设计的容器类。容器应该可以通过
随机访问迭代器访问，并支持以下操作：
empty()：检测容器是否为空
size()：返回容器中有效元素个数
front()：返回容器中第一个元素的引用
push_back()：在容器尾部插入元素
pop_back()：删除容器尾部元素

 5.标准容器类vector和deque满足这些需求。默认情况下，如果没有为特定的priority_queue类实例化指定容器类，则使用vector。

6. 需要支持随机访问迭代器，以便始终在内部保持堆结构.
   容器适配器通过在需要时自动调用算法函数make_heap、push_heap和pop_heap来自动完成此操作。

在这里插入图片描述
提醒：push_heap,pop_heap,make_heap,都包含在algorithm里面
在这里插入图片描述

3.1 push_heap(插入堆)

//形式  
push_heap(随机迭代器1，随机迭代器2，仿函数)//调堆

//make_heap调堆
int myints[] = { 10,20,30,5,15 };
std::vector<int> v(myints, myints + 5);
v.push_back(99); std::push_heap(v.begin(), v.end());
std::cout << "max heap after push: " << v.front() << '\n';

3.2 make_heap(建堆)

int myints[] = { 10,20,30,5,15 };
std::vector<int> v(myints, myints + 5);
std::make_heap(v.begin(), v.end());
std::cout << "initial max heap   : " << v.front() << '\n';

在这里插入图片描述

3.3 pop_heap

int myints[] = { 10,20,30,5,15 };
std::vector<int> v(myints, myints + 5);
	std::pop_heap(v.begin(), v.end()); v.pop_back();
	std::cout << "max heap after pop : " << v.front() << '\n';

在这里插入图片描述

3.2 priority_queue 的使用

函数功能说明
priority_queue(),priority_queue(first,last)构造一个空的优先级队列
empty()检测优先级队列是否为空，是返回true，否则返回false
top()返回优先级队列中最大(最小元素)，即堆顶元素
push(x)在优先级队列中插入元素x
pop()删除优先级队列中最大(最小)元素，即堆顶元素

【注意】

1.默认情况下，priority_queue 是大堆
在这里插入图片描述
1.2如果要建小堆，那么要用仿函数来建 大或小堆
在这里插入图片描述

2.如果在priority_queue中放自定义类型的数据，用户需要在自定义类型中提供> 或者< 的重载。
在这里插入图片描述

using namespace std;
class Date
{
public:
	Date(int year=2000,int month=01,int data=01)
		:_year(year),
		_month(month),
		_data(data)
	{}
	bool operator<(const Date& x) const 
	{
		return (_year < x._year)
			||((_year==x._year)&&(_month < x._month))
			||((_month == x._month)&&(_data < x._data));
	}
	bool operator==(const Date& x) const 
	{
		return _year == x._year
			&& _month == x._month 
			&& _data == x._data;
	}
	friend ostream& operator<<(ostream& _cout, const Date& d)
	{
		_cout << d._year << "-" << d._month << "-" << d._data;
		return _cout;
	}
private:
	int _data;
	int _month;
	int _year;
};
void TestPriorityQueue()
{
	//自定义类型要支持<的比较
	priority_queue<Date> s;
	s.push(Date(2000, 2, 2));
	s.push(Date(2001, 2, 2));
	s.push(Date(2002, 2, 2));
	cout << s.top() << endl;
}

3.3练习

top_k问题

class Solution {
public:
    int findKthLargest(vector<int>& nums, int k) {
        priority_queue<int> s;
        for (auto e : nums) {
            s.push(e);
        }
        for (int i = 0; i < k - 1; ++i) {
            s.pop();
        }
        return s.top();
    }
};

解题思路：运用priority_queue,来解决top_k问题,priority_queue底层是堆。
1：先把nums数据建堆
2：再用for循环来遍历出第k最大个数

3.4 priority_queue模拟实现


     
template<class T>
struct compare
{
	bool operator()(const T& x, const T& y)
	{
		return x < y;
	}
};

	template<class T,class Container = vector<T>,class compare= compare<T>>
    class priority_queue//优先队列本质是个堆
	{
	public:
		void Adjust(size_t child)//向上调堆
		{
			compare com;
			size_t parent = (child-1)/2;
			while (child > 0)
			{
				if (com(_con[child],_con[parent]))
				{
				  swap(_con[child],_con[parent]);
				  child = parent;
				  parent = (child - 1) / 2;
				}
				else
				{
					break;
				}
				
			}

		}
		void Adjustdown(size_t parent)//向下调堆
		{

			size_t child = (parent * 2) + 1;
			compare com;
			while (child < _con.size())
			{
				if (child + 1 < _con.size() && com(_con[child + 1],_con[child]))
				{
					child = child + 1;
				}
				if (com(_con[child] , _con[parent]))
				{
					swap(_con[child],_con[parent]);
					parent = child;
					child = parent * 2 + 1;
				}
				else
				{
					break;
				}


			}
		}
		void push(const T& x)
		{
			//调堆
			_con.push_back(x);
			Adjust(_con.size() - 1);
		}

		void pop()
		{
			swap(_con[0], _con[_con.size() - 1]);
			_con.pop_back();
			Adjustdown(0);
		}
		const T& top()
		{
			return _con[0];

	    }
		size_t size() const
		{
			return _con.size();
		}
		bool empty() const
		{
			return _con.empty();
		}


	private:
	Container _con;
	};


 priority_queue底层是堆，而对于调堆如果不懂的话可以去看《数据结构》堆，
 再来这里看priority_queue模拟实现，这里不做解释。

4 适配容器

4.1 什么是适配器

适配器是一种设计模式(设计模式是一套被反复使用的、多数人知晓的、经过分类编目的、代码设计经验的总结)，该种模式是将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口。

相当于安卓，苹果，三星充电接口各有不同

在这里插入图片描述

4.2 STL标准库中stack和queue的底层结构

虽然stack和queue中也可以存放元素，但在STL中并没有将其划分在容器的行列，而是将其称为容器适配器，这是因为stack和队列只是对其他容器的接口进行了包装，STL中stack和queue默认使用deque，比如：

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

4.3 deque的简单介绍(了解)

 1:deque的原理介绍

deque(双端队列)：是一种双开口的"连续"空间的数据结构，双开口的含义是：可以在头尾两端进行插入和删除操作，且时间复杂度为O(1)，与vector比较，头插效率高，不需要搬移元素；与list比较，空间利用率比较高。

在这里插入图片描述

【注意】deque并不是真正连续的空间，而是由一段段连续的小空间拼接而成的，实际deque类似于一个动态的二维数组，其底层结构如下图所示：

在这里插入图片描述

deque并不是真正连续的空间，而是由一段段连续的小空间拼接而成的，实际deque类似于一个
动态的二维数组，其底层结构如下图所示：

在这里插入图片描述

双端队列底层是一段假象的连续空间，实际是分段连续的，为了维护其“整体连续”以及随机访问的假象，落在了deque的迭代器身上，因此deque的迭代器设计就比较复杂，如下图所示：
在这里插入图片描述
dequeue 迭代器有四个结点，cur ，first ，last，node。node指针指向中控器上的结点，firs指向buffer的第一个buffer第一个结点，而cur指向是有buffer有效结点的下一个结点，而last指向的是buffer最后一个结点

在这里插入图片描述

4.5 deque的缺陷

优势
1: 与vector比较，deque的优势是：头部插入和删除时，不需要搬移元素，效率特别高，而且在扩容时，也不需要搬移大量的元素，因此其效率是必vector高的。
2:与list比较，其底层是连续空间，空间利用率比较高，不需要存储额外字段。
缺点：
deque有一个致命缺陷：不适合遍历，因为在遍历时，deque的迭代器要频繁的去检测其是否移动到某段小空间的边界，导致效率低下，而序列式场景中，可能需要经常遍历，因此在实际中，需要线性结构时，大多数情况下优先考虑vector和list，deque的应用并不多，而目前能看到的一个应用就是，STL用其作为stack和queue的底层数据结构。

4.6为什么选择dequeue作为queue或stack的底层默认容器

stack是一种后进先出的特殊线性数据结构，因此只要具有push_back()和pop_back()操作的线性结构，都可以作为stack的底层容器，比如vector和list都可以；queue是先进先出的特殊线性数据结构，只要具有push_back和pop_front操作的线性结构，都可以作为queue的底层容器，比如: list
但是STL中对stack和queue默认选择deque作为其底层容器，主要是因为：

  1. stack和queue不需要遍历(因此stack和queue没有迭代器)，只需要在固定的一端或者两端进行操作。

  2.在stack中元素增长时，deque比vector的效率高(扩容时不需要搬移大量数据)；queue中的元素增长时，deque不仅效率高，而且内存使用率高。

4.7 STL标准库中对于stack和queue的模拟实现

Stack

#include<deque>
namespace bite
{
template<class T, class Con = deque<T>>
//template<class T, class Con = vector<T>>
//template<class T, class Con = list<T>>
class stack
{
public:
stack() {}
void push(const T& x) {_c.push_back(x);}
void pop() {_c.pop_back();}
T& top() {return _c.back();}
const T& top()const {return _c.back();}
size_t size()const {return _c.size();}
bool empty()const {return _c.empty();}
private:
Con _c;
};
}

queue

#include<deque>
#include <list>
namespace bite
{
template<class T, class Con = deque<T>>
//template<class T, class Con = list<T>>
class queue
{
public:
queue() {}
void push(const T& x) {_c.push_back(x);}
void pop() {_c.pop_front();}
T& back() {return _c.back();}
const T& back()const {return _c.back();}
T& front() {return _c.front();}
const T& front()const {return _c.front();}
size_t size()const {return _c.size();}
bool empty()const {return _c.empty();}
private:
Con _c;
};
}

http://www.kler.cn/a/376304.html

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