stack的介绍和使用

stack的介绍

stack的文档介绍j

stack的使用

155. 最小栈 - 力扣（LeetCode）

class MinStack { public: void push(int x) { // 只要是压栈，先将元素保存到_elem中 _elem.push(x); // 如果x小于_min中栈顶的元素，将x再压入_min中 if(_min.empty() || x <= _min.top()) _min.push(x); } 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(_min.top() == _elem.top()) _min.pop(); _elem.pop(); } int top(){return _elem.top();} int getMin(){return _min.top();} private: // 保存栈中的元素 std::stack<int> _elem; // 保存栈的最小值 std::stack<int> _min; };

栈的压入、弹出序列_牛客题霸_牛客网

class Solution { public: bool IsPopOrder(vector<int> pushV,vector<int> popV) { //入栈和出栈的元素个数必须相同 if(pushV.size() != popV.size()) return false; // 用s来模拟入栈与出栈的过程 int outIdx = 0; int inIdx = 0; stack<int> s; while(outIdx < popV.size()) { // 如果s是空，或者栈顶元素与出栈的元素不相等，就入栈 while(s.empty() || s.top() != popV[outIdx]) { if(inIdx < pushV.size()) s.push(pushV[inIdx++]); else return false; } // 栈顶元素与出栈的元素相等，出栈 s.pop(); outIdx++; } return true; } };

150. 逆波兰表达式求值 - 力扣（LeetCode）

class Solution { public: int evalRPN(vector<string>& tokens) { stack<int> s; for (size_t i = 0; i < tokens.size(); ++i) { string& str = tokens[i]; // str为数字 if (!("+" == str || "-" == str || "*" == str || "/" == str)) { s.push(atoi(str.c_str())); } else { // str为操作符 int right = s.top(); s.pop(); int left = s.top(); s.pop(); switch (str[0]) { case '+': s.push(left + right); break; case '-': s.push(left - right); break; case '*': s.push(left * right); break; case '/': // 题目说明了不存在除数为0的情况 s.push(left / right); break; } } } return s.top(); } };

232. 用栈实现队列 - 力扣（LeetCode）

stack的模拟实现

从栈的接口中可以看出，栈实际是一种特殊的vector，因此使用vector完全可以模拟实现stack。

#include<vector> namespace bite { template<class 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: std::vector<T> _c; }; }

queue的介绍和使用

queue的介绍

queue的文档介绍

1. 队列是一种容器适配器，专门用于在FIFO上下文(先进先出)中操作，其中从容器一端插入元素，另一端提取元素。
2. 队列作为容器适配器实现，容器适配器即将特定容器类封装作为其底层容器类，queue提供一组特定的成员函数来访问其元素。元素从队尾入队列，从队头出队列。
3. 底层容器可以是标准容器类模板之一，也可以是其他专门设计的容器类。该底层容器应至少支持以下操作:
   empty：检测队列是否为空
   size：返回队列中有效元素的个数
   front：返回队头元素的引用
   back：返回队尾元素的引用
   push_back：在队列尾部入队列
   pop_front：在队列头部出队列
4. 标准容器类deque和list满足了这些要求。默认情况下，如果没有为queue实例化指定容器类，则使用标准容器deque。
   

queue的使用

queue的模拟实现

因为queue的接口中存在头删和尾插，因此使用vector来封装效率太低，故可以借助list来模拟实现queue，具体如下

#include <list> namespace bite { template<class 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: std::list<T> _c; }; }

priority_queue的介绍和使用

priority_queue的介绍

cplusplus.com/reference/queue/priority_queue/

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. 此上下文类似于堆，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类，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。

priority_queue的使用

优先级队列默认使用vector作为其底层存储数据的容器，在vector上又使用了堆算法将vector中元素构造成堆的结构，因此priority_queue就是堆，所有需要用到堆的位置，都可以考虑使用priority_queue。注意：默认情况下priority_queue是大堆。

1. 默认情况下，priority_queue是大堆。

#include <vector> #include <queue> #include <functional> // greater算法的头文件 void TestPriorityQueue() { // 默认情况下，创建的是大堆，其底层按照小于号比较 vector<int> v{3,2,7,6,0,4,1,9,8,5}; priority_queue<int> q1; for (auto& e : v) q1.push(e); cout << q1.top() << endl; // 如果要创建小堆，将第三个模板参数换成greater比较方式 priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> q2(v.begin(), v.end()); cout << q2.top() << endl; }

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。

class Date { public: Date(int year = 1900, int month = 1, int day = 1) : _year(year) , _month(month) , _day(day) {} bool operator<(const Date& d)const { return (_year < d._year) || (_year == d._year && _month < d._month) || (_year == d._year && _month == d._month && _day < d._day); } bool operator>(const Date& d)const { return (_year > d._year) || (_year == d._year && _month > d._month) || (_year == d._year && _month == d._month && _day > d._day); } friend ostream& operator<<(ostream& _cout, const Date& d) { _cout << d._year << "-" << d._month << "-" << d._day; return _cout; } private: int _year; int _month; int _day; }; void TestPriorityQueue() { // 大堆，需要用户在自定义类型中提供<的重载 priority_queue<Date> q1; q1.push(Date(2018, 10, 29)); q1.push(Date(2018, 10, 28)); q1.push(Date(2018, 10, 30)); cout << q1.top() << endl; // 如果要创建小堆，需要用户提供>的重载 priority_queue<Date, vector<Date>, greater<Date>> q2; q2.push(Date(2018, 10, 29)); q2.push(Date(2018, 10, 28)); q2.push(Date(2018, 10, 30)); cout << q2.top() << endl; }

在OJ中的使用

215. 数组中的第K个最大元素 - 力扣（LeetCode）

class Solution { public: int findKthLargest(vector<int>& nums, int k) { // 将数组中的元素先放入优先级队列中 priority_queue<int> p(nums.begin(), nums.end()); // 将优先级队列中前k-1个元素删除掉 for(int i= 0; i < k-1; ++i) { p.pop(); } return p.top(); } };

priority_queue的模拟实现

通过对priority_queue的底层结构就是堆，因此此处只需对堆进行通用的封装即可。

#pragma once namespace bit { //template<class T, class Container = vector<T>> template<class T, class Container = vector<T>, class Compare = less<T>> class priority_queue { public: void adjust_up(int child) { Compare com; int parent = (child - 1) / 2; while (child > 0) { //if (_con[child] > _con[parent]) if (com(_con[parent], _con[child])) { swap(_con[child], _con[parent]); child = parent; parent = (child - 1) / 2; } else { break; } } } void adjust_down(int parent) { size_t child = parent * 2 + 1; Compare com; while (child < _con.size()) { //if (child + 1 < _con.size() && _con[child + 1] > _con[child]) if (child + 1 < _con.size() && com(_con[child], _con[child + 1])) { ++child; } //if (_con[child] > _con[parent]) if (com(_con[parent], _con[child])) { swap(_con[child], _con[parent]); parent = child; child = parent * 2 + 1; } else { break; } } } void push(const T& x) { _con.push_back(x); adjust_up(_con.size() - 1); } void pop() { swap(_con[0], _con[_con.size() - 1]); _con.pop_back(); adjust_down(0); } const T& top() { return _con[0]; } size_t size() { return _con.size(); } bool empty() { return _con.empty(); } private: Container _con; }; }

容器适配器

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。

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：

deque的简单介绍

• vector
  优点：
  1、下标随机访问
  2、缓存命中
  物理结构连续存储的优势
  缺点：
  1、前面部分插入删除效率低
  2、扩容有消耗
• list
  优点：
  1、任意位置插入删除效率高
  2、按需申请释放
  缺点：
  1、不支持下标随机访问
  2、缓存命中率低
  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。
  

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：

• 优势：
  头插头删，尾插尾删很不错
• 不足：
  随机访问，如何计算？
  访问第 i 个值，【假设保持每个 buff 一样大，都是 10】
  如果第一个 buff 不是从头开始的，不在第一个 buff，那么 i←第一个 buff 的数据个数
  第 i/10 个 buff 中
  在这个 buff 的第 i%10 位置
  中间插入删除如何实现
  如要保持每个 buff 一样大，只能挪动数据
  如果不需要保持每个 buff 一样大，可以对当前 buff，扩容或者挪动数据
• 结论：
  1、下标随机访问，效率不错，但是跟 vector 仍有差距
  2、中间插入删除，效率挺差
  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：
  

那deque是如何借助其迭代器维护其假想连续的结构呢？

class deque { iterator start; // 指向第一个buff, cur指向这个buff的第一个数据 iterator finish; // 指向最后一个buff, cur指向这个buff的最后一个数据的下一个位置 };

iterator it = begin(); while(it!= end()) { *it; ++it; }

• first 指向一个 buff 的开始
• last 指向一个 buff 的结束
• cur 指向 buff 中一个数据
• node 指向存储当前 buff 指针的中控位置
  deque的缺陷
  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。
  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。
  但是，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。

为什么选择deque作为stack和queue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。
   结合了deque的优点，而完美的避开了其缺陷

STL标准库中对于stack和queue的模拟实现

stack的模拟实现

#pragma once namespace bit { //template<class T> //class stack //{ // // ... //private: // T* _a; // size_t _top; // size_t _capacity; //}; template<class T, class Container = deque<T>> class stack { public: void push(const T& x) { _con.push_back(x); } void pop() { _con.pop_back(); } const T& top() { return _con.back(); } size_t size() { return _con.size(); } bool empty() { return _con.empty(); } private: Container _con; }; }

queue的模拟实现

#pragma once namespace bit { template<class T, class Container = deque<T>> class queue { public: void push(const T& x) { _con.push_back(x); } void pop() { _con.pop_front(); } const T& front() { return _con.front(); } const T& back() { return _con.back(); } size_t size() { return _con.size(); } bool empty() { return _con.empty(); } private: Container _con; }; }

test.cpp

#include<iostream> #include<stack> #include<queue> #include<vector> #include<list> using namespace std; #include"stack.h" #include"queue.h" //int main() //{ // bit::stack<int, vector<int>> s; // //bit::stack<int, list<int>> s; // //bit::stack<int, deque<int>> s; // //bit::stack<int> s; // // s.push(1); // s.push(2); // s.push(3); // s.push(4); // // while (!s.empty()) // { // cout << s.top() << " "; // s.pop(); // } // cout << endl; // // return 0; //} //int main() //{ // //bit::queue<int> q; // // // // vector不能适配 // //bit::queue<int, vector<int>> q; // bit::queue<int, list<int>> q; // // q.push(1); // q.push(2); // q.push(3); // q.push(4); // // while (!q.empty()) // { // cout << q.front() << " "; // q.pop(); // } // cout << endl; // // return 0; //} //仿函数/函数对象 namespace bit { template<class T> class less { public: bool operator()(const T& x, const T& y) { return x < y; } }; template<class T> class greater { public: bool operator()(const T& x, const T& y) { return x > y; } }; } template<class Comapre> class A { public: void func(int xx, int yy) { Comapre com; cout << "void func(int xx, int yy)" << com(xx, yy) << endl;; } }; int main() { A<bit::less<int>> aa1; aa1.func(1, 2); A<bit::greater<int>> aa2; aa2.func(1, 2); /*bit::less lessFunc; cout << lessFunc(1, 2) << endl; cout << lessFunc.operator()(1, 2) << endl;*/ // 默认是大堆，大的优先级高 //bit::priority_queue<int> pq; ////priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> pq; //pq.push(1); //pq.push(2); //pq.push(6); //pq.push(2); //pq.push(3); //while (!pq.empty()) //{ // cout << pq.top() << " "; // pq.pop(); //} //cout << endl; return 0; } //1. 函数指针类型写起来相对复杂 //2. 只能通过函数参数来传递 //bool lessfc(int x, int y) //{ // return x < y; //} // //bool greaterfc(int x, int y) //{ // return x > y; //} // //// A这个类要回调 //class A //{ //public: // A(bool(*pf)(int, int)) // :_pf(pf) // {} // // void func(int xx, int yy) // { // cout << "void func(int xx, int yy)" << _pf(xx, yy) << endl;; // } // // bool(*_pf)(int, int); //}; // //int main() //{ // A aa1(lessfc); // aa1.func(1, 2); // // A aa2(greaterfc); // aa2.func(1, 2); //}