从简单的线性数据结构开始:栈与队列 | 算法必看系列三十七

简介: 在计算机领域离不开算法和数据结构,而在数据结构中尤为重要与基础的便是两个线性数据结构:栈与队列,本文将简单的介绍栈(Stack)和队列(Queue)的实现。

原文链接

在计算机领域离不开算法和数据结构,而在数据结构中尤为重要与基础的便是两个线性数据结构:栈与队列,本文将简单的介绍栈(Stack)和队列(Queue)的实现。

栈与队列

  • 栈 (Stack)是一种后进先出(last in first off,LIFO)的数据结构
  • 队列(Queue)则是一种先进先出 (fisrt in first out,FIFO)的结构

动画如下:
111.gif

队列

111.gif

栈 (Stack)

栈是一种线性结构,与数组相比,栈对应的操作是数组的子集。

它只能从一端添加元素,也只能从一端取出元素(这一端称之为栈顶)。

Stack这种数据结构用途很广泛,在计算机的使用中,大量的运用了栈,比如编译器中的词法分析器、Java虚拟机、软件中的撤销操作(Undo)、浏览器中的回退操作,编译器中的函数调用实现等等。
image.png
说明:push和pop操作在最后面进行,有可能触发resize,但均摊来算是O(1)的。
如果你想了解更多时间复杂度的分析,欢迎关注笔者后续要更新的文章:O(n)说明的是什么问题?

栈的实现可以通过 数组 或者 链表 实现,在这里我们使用 数组来实现上述接口。

在栈的设计中,用户只关注栈顶元素存取和栈长度,因此设计代码如下:
1.jpg

读者可以使用 栈 这种数据结构去解决LeetCode上的第20号问题:有效的括号,也可以查看 每天一算:Valid Parentheses。

队列 Queue

队列也是一种线性数据结构,与数组相比,队列对应的操作是数组的子集。

只能从一端 (队尾) 添加元素,只能从另一端 (队首) 取出元素。

队列的应用可以在播放器上的播放列表,数据流对象,异步的数据传输结构(文件IO,管道通讯,套接字等)上体现,当然最直观的的就是排队了。
image.png
入队是从队尾开始,有可能触发resize,因此均摊下来是O(1)。出队是在队首,数组实现每次都要挪动所有元素,O(n)。
1.jpg

来源 | 五分钟学算法
作者 | 程序员小吴

相关文章
|
7月前
|
机器学习/深度学习 传感器 算法
【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)
【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)
465 2
|
8月前
|
传感器 算法 Python
【电机矢量控制算法】基于线性死区补偿的永磁同步电机矢量控制算法仿真
【电机矢量控制算法】基于线性死区补偿的永磁同步电机矢量控制算法仿真
212 3
|
8月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【多智能体编队】基于自适应控制算法非线性输入的多智能体系统编队控制研究(Matlab代码复现)
【多智能体编队】基于自适应控制算法非线性输入的多智能体系统编队控制研究(Matlab代码复现)
190 0
|
9月前
|
存储 监控 安全
企业上网监控系统中红黑树数据结构的 Python 算法实现与应用研究
企业上网监控系统需高效处理海量数据,传统数据结构存在性能瓶颈。红黑树通过自平衡机制,确保查找、插入、删除操作的时间复杂度稳定在 O(log n),适用于网络记录存储、设备信息维护及安全事件排序等场景。本文分析红黑树的理论基础、应用场景及 Python 实现,并探讨其在企业监控系统中的实践价值,提升系统性能与稳定性。
517 1
|
8月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据格式
MARS算法理论和Python代码实现:用分段回归解决非线性时间序列预测问题
本文将深入探讨MARS算法的核心原理,并详细阐述其在时间序列预测任务中的应用策略与技术实现。
383 0
|
9月前
|
存储 监控 算法
基于跳表数据结构的企业局域网监控异常连接实时检测 C++ 算法研究
跳表(Skip List)是一种基于概率的数据结构,适用于企业局域网监控中海量连接记录的高效处理。其通过多层索引机制实现快速查找、插入和删除操作,时间复杂度为 $O(\log n)$,优于链表和平衡树。跳表在异常连接识别、黑名单管理和历史记录溯源等场景中表现出色,具备实现简单、支持范围查询等优势,是企业网络监控中动态数据管理的理想选择。
233 0
|
存储 算法 Java
算法系列之数据结构-二叉树
树是一种重要的非线性数据结构,广泛应用于各种算法和应用中。本文介绍了树的基本概念、常见类型(如二叉树、满二叉树、完全二叉树、平衡二叉树、B树等)及其在Java中的实现。通过递归方法实现了二叉树的前序、中序、后序和层次遍历,并展示了具体的代码示例和运行结果。掌握树结构有助于提高编程能力,优化算法设计。
400 10
 算法系列之数据结构-二叉树
|
算法 Java
算法系列之数据结构-Huffman树
Huffman树(哈夫曼树)又称最优二叉树,是一种带权路径长度最短的二叉树,常用于信息传输、数据压缩等方面。它的构造基于字符出现的频率,通过将频率较低的字符组合在一起,最终形成一棵树。在Huffman树中,每个叶节点代表一个字符,而每个字符的编码则是从根节点到叶节点的路径所对应的二进制序列。
385 3
 算法系列之数据结构-Huffman树
|
12月前
|
存储 前端开发 Java
线性数据结构详解
本文介绍了线性数据结构中的核心概念——节点,以及基于节点构建的链表、队列和栈等重要数据结构。节点是计算机科学中基本的构建单元,包含数据和指向其他节点的链接。通过添加约束或行为,可以构建出单向链表、双向链表、队列和栈等复杂结构。
311 1
|
算法 Java
算法系列之数据结构-二叉搜索树
二叉查找树(Binary Search Tree,简称BST)是一种常用的数据结构,它能够高效地进行查找、插入和删除操作。二叉查找树的特点是,对于树中的每个节点,其左子树中的所有节点都小于该节点,而右子树中的所有节点都大于该节点。
542 22

热门文章

最新文章