假设我们有两个堆栈，没有其他临时变量。
是否有可能“构造”一个队列数据结构只使用两个堆栈?
当前回答
使用O(1) dequeue()，这与pythonquick的答案相同:
// time: O(n), space: O(n)
enqueue(x):
if stack.isEmpty():
stack.push(x)
return
temp = stack.pop()
enqueue(x)
stack.push(temp)
// time: O(1)
x dequeue():
return stack.pop()
使用O(1) enqueue()(这在本文中没有提到，所以这个答案)，它也使用回溯来冒泡并返回最底部的项。
// O(1)
enqueue(x):
stack.push(x)
// time: O(n), space: O(n)
x dequeue():
temp = stack.pop()
if stack.isEmpty():
x = temp
else:
x = dequeue()
stack.push(temp)
return x
显然，这是一个很好的编码练习，因为它效率很低，但仍然很优雅。
其他回答
您必须从第一个堆栈中取出所有元素来获取底部元素。然后在每次“出队列”操作时将它们都放回第二个堆栈。
保持2个堆栈，让我们称之为收件箱和发件箱。
排队:
将新元素推到收件箱上
出列:
如果发件箱为空，则通过弹出收件箱中的每个元素并将其推入发件箱来重新填充它 弹出并返回发件箱中的顶部元素
使用这种方法，每个元素只在每个堆栈中存在一次——这意味着每个元素将被压入两次，弹出两次，从而给出平摊常数时间操作。
下面是Java中的实现:
public class Queue<E>
{
private Stack<E> inbox = new Stack<E>();
private Stack<E> outbox = new Stack<E>();
public void queue(E item) {
inbox.push(item);
}
public E dequeue() {
if (outbox.isEmpty()) {
while (!inbox.isEmpty()) {
outbox.push(inbox.pop());
}
}
return outbox.pop();
}
}
使用堆栈实现队列的以下操作。
push(x)——将元素x推到队列的后面。
pop()——从队列前面移除元素。
peek()——获取前端元素。
empty()——返回队列是否为空。
class MyQueue {
Stack<Integer> input;
Stack<Integer> output;
/** Initialize your data structure here. */
public MyQueue() {
input = new Stack<Integer>();
output = new Stack<Integer>();
}
/** Push element x to the back of queue. */
public void push(int x) {
input.push(x);
}
/** Removes the element from in front of queue and returns that element. */
public int pop() {
peek();
return output.pop();
}
/** Get the front element. */
public int peek() {
if(output.isEmpty()) {
while(!input.isEmpty()) {
output.push(input.pop());
}
}
return output.peek();
}
/** Returns whether the queue is empty. */
public boolean empty() {
return input.isEmpty() && output.isEmpty();
}
}
我将在Go中回答这个问题，因为Go在其标准库中没有丰富的集合。
由于堆栈真的很容易实现，我想我应该尝试使用两个堆栈来完成一个双端队列。为了更好地理解我是如何得到我的答案的，我将实现分为两部分，第一部分希望更容易理解，但它是不完整的。
type IntQueue struct {
front []int
back []int
}
func (q *IntQueue) PushFront(v int) {
q.front = append(q.front, v)
}
func (q *IntQueue) Front() int {
if len(q.front) > 0 {
return q.front[len(q.front)-1]
} else {
return q.back[0]
}
}
func (q *IntQueue) PopFront() {
if len(q.front) > 0 {
q.front = q.front[:len(q.front)-1]
} else {
q.back = q.back[1:]
}
}
func (q *IntQueue) PushBack(v int) {
q.back = append(q.back, v)
}
func (q *IntQueue) Back() int {
if len(q.back) > 0 {
return q.back[len(q.back)-1]
} else {
return q.front[0]
}
}
func (q *IntQueue) PopBack() {
if len(q.back) > 0 {
q.back = q.back[:len(q.back)-1]
} else {
q.front = q.front[1:]
}
}
它基本上是两个堆栈，我们允许堆栈的底部相互操纵。我还使用了STL命名约定，其中堆栈的传统push、pop、peek操作都有一个front/back前缀，无论它们是指队列的前面还是后面。
上面代码的问题是它没有非常有效地使用内存。事实上，它会不断增长，直到空间耗尽。这太糟糕了。解决这个问题的方法是尽可能重用堆栈空间的底部。我们必须引入一个偏移量来跟踪这一点，因为围棋中的切片一旦收缩就不能在前面生长。
type IntQueue struct {
front []int
frontOffset int
back []int
backOffset int
}
func (q *IntQueue) PushFront(v int) {
if q.backOffset > 0 {
i := q.backOffset - 1
q.back[i] = v
q.backOffset = i
} else {
q.front = append(q.front, v)
}
}
func (q *IntQueue) Front() int {
if len(q.front) > 0 {
return q.front[len(q.front)-1]
} else {
return q.back[q.backOffset]
}
}
func (q *IntQueue) PopFront() {
if len(q.front) > 0 {
q.front = q.front[:len(q.front)-1]
} else {
if len(q.back) > 0 {
q.backOffset++
} else {
panic("Cannot pop front of empty queue.")
}
}
}
func (q *IntQueue) PushBack(v int) {
if q.frontOffset > 0 {
i := q.frontOffset - 1
q.front[i] = v
q.frontOffset = i
} else {
q.back = append(q.back, v)
}
}
func (q *IntQueue) Back() int {
if len(q.back) > 0 {
return q.back[len(q.back)-1]
} else {
return q.front[q.frontOffset]
}
}
func (q *IntQueue) PopBack() {
if len(q.back) > 0 {
q.back = q.back[:len(q.back)-1]
} else {
if len(q.front) > 0 {
q.frontOffset++
} else {
panic("Cannot pop back of empty queue.")
}
}
}
有很多小函数，但6个函数中有3个只是另一个的镜像。
public class QueueUsingStacks<T>
{
private LinkedListStack<T> stack1;
private LinkedListStack<T> stack2;
public QueueUsingStacks()
{
stack1=new LinkedListStack<T>();
stack2 = new LinkedListStack<T>();
}
public void Copy(LinkedListStack<T> source,LinkedListStack<T> dest )
{
while(source.Head!=null)
{
dest.Push(source.Head.Data);
source.Head = source.Head.Next;
}
}
public void Enqueue(T entry)
{
stack1.Push(entry);
}
public T Dequeue()
{
T obj;
if (stack2 != null)
{
Copy(stack1, stack2);
obj = stack2.Pop();
Copy(stack2, stack1);
}
else
{
throw new Exception("Stack is empty");
}
return obj;
}
public void Display()
{
stack1.Display();
}
}
对于每一个入队列操作，我们都将其添加到stack1的顶部。每次出队列时，我们都将stack1的内容清空到stack2中，并删除堆栈顶部的元素。出队列的时间复杂度是O(n)，因为我们必须将stack1复制到stack2。队列的时间复杂度与常规堆栈相同
