时间:2022-10-06 12:00:12 | 栏目:JAVA代码 | 点击:次
栈和队列:都是线性表,都是基于List基础上的实现
线性表:数组,链表,字符串,栈,队列
元素按照一条“直线”排列,线性表这个结构中,一次添加单个元素
一种特殊的线性表,其只允许在固定的一端进行插入和删除元素操作。进行数据插入和删除操作的一端称为栈顶,另一端称为栈底。栈中的数据元素遵守后进先出LIFO(Last In First Out)的原则。
栈是一种线性表,所以实现它即可使用数组,也可以使用链表
在数组尾部进行删除和插入的时间复杂度为O(1),所以用数组实现栈是我们的首选
实现代码:
//基于数组实现的栈 public class MyStack<E> { private int size;//数组长度 //实际存储数据的动态数组 private List<E> data = new ArrayList<>(); //入栈,默认尾插 public void push(E val){ data.add(val); size ++; } //弹出栈顶元素,返回栈顶的值 public E pop(){ if(isEmpty()){ //栈为空 throw new NoSuchElementException("stack is empty!cannot pop!"); } //删元素 E val = data.remove(size-1); size--; return val; //上面三句等同于return data.remove(size-1); } //返回栈顶元素,但不出栈 public E peek(){ if(isEmpty()){ throw new NoSuchElementException("stack is empty!cannot peek"); } return data.get(size-1); } // 判断当前栈是否为空 public boolean isEmpty() { return size == 0; } public String toString() { StringBuilder sb = new StringBuilder(); sb.append("["); for (int i = 0; i < size; i++) { sb.append(data.get(i)); if (i != size - 1) { // 此时还没到栈顶,还没到数组末尾 sb.append(", "); } } sb.append("] top"); return sb.toString(); } } //-------------------------- //测试类· public class StackTest { public static void main(String[] args) { MyStack<Integer> myStack = new MyStack<>(); myStack.push(1); myStack.push(3); myStack.push(5); System.out.println(myStack); System.out.println(myStack.pop());//删除栈顶 System.out.println(myStack.peek());//输出栈顶,此时栈顶为3 System.out.println(myStack.isEmpty()); } }
//输出结果:
[1, 3, 5] top
5
3
false
只允许在一端进行插入数据操作,在另一端进行删除数据操作的特殊线性表,队列遵循先进先出FIFO(First In First Out)的原则 :进行插入操作的一端称为队尾(Tail/Rear) 出队列:进行删除操作的一端称为队头
其实队列的定义很简单,就相当于我们现实生活的排队购物,先排队的人先结账,也就先离开
队列的子类比栈要复杂一些,它有:
由于队列是从队尾插入,队首出队,而在数组头部删除的时间复杂度为O(n),此时我们用链表会更好一些。而且无论实现哪种队列都需要覆写三个基本操作,因此我们将队列设计为接口
实现代码:
public interface Queue<E> { // 入队 void offer(E val); // 出队 E poll(); // 返回队首元素 E peek(); // 判断队列是否为空 boolean isEmpty(); } //基于链表实现的基础队列 public class MyQueue<E> implements Queue<E> { // 链表的每个节点 // ------------------------------ //内部类 private class Node { E val; Node next; public Node(E val) { this.val = val; } } // ------------------------------ // 当前队列中的元素个数 private int size; // 队首 private Node head; // 队尾 private Node tail; @Override public void offer(E val) { Node node = new Node(val); if (head == null) { // 此时链表为空 head = tail = node; }else { tail.next = node; tail = node; } size ++; } @Override public E poll() { if (isEmpty()) { throw new NoSuchElementException("queue is empty!cannot poll!"); } E val = head.val; Node node = head; head = head.next; // 将原来头节点脱钩 node.next = null; size --; return val; } @Override public E peek() { if (isEmpty()) { throw new NoSuchElementException("queue is empty!cannot peek!"); } return head.val; } @Override public boolean isEmpty() { return size == 0; } @Override public String toString() { StringBuilder sb = new StringBuilder(); sb.append("front ["); // 链表的遍历 for (Node x = head;x != null;x = x.next) { sb.append(x.val); if (x.next != null) { // 还没走到链表尾部 sb.append(", "); } } sb.append("]"); return sb.toString(); } } //测试类 public class QueueTest { public static void main(String[] args) { Queue<Integer> queue = new MyQueue<>(); queue.offer(1); queue.offer(3); queue.offer(5); System.out.println(queue); } }
作为初学者,我们不能小瞧任何简单的数据结构与算法,基础的数据结构往往作为高阶数据结构的一部分来应用,万丈高楼平地起,平时要多加练习,我们一起加油!