アルゴリズム図: 2 つのスタックを持つキューを実装するにはどうすればよいでしょうか?

アルゴリズム図: 2 つのスタックを持つキューを実装するにはどうすればよいでしょうか?

[[348375]]

この記事はWeChatの公開アカウント「Java Chinese Community」から転載したもので、著者はLei Geです。この記事を転載する場合は、Java Chinese Community 公式アカウントにお問い合わせください。

この記事は、https://github.com/vipstone/algorithm の「アルゴリズム グラフィックス」シリーズに含まれています。

キューとスタックは、コンピューターの 2 つの非常に重要なデータ構造です。以前の研究 (「キュー」、「スタック」) により、それぞれの特性がわかっています。キューは先入れ先出し (FIFO) で、スタックは先入れ後出し (FILO) です。では、スタックを使用してキューを実装するにはどうすればよいでしょうか。これは面接でよく聞かれる質問なので、この記事で実装してみましょう。

正式に始める前に、スタックとキューの一般的なメソッドを確認しましょう。

スタックの一般的な方法は次のとおりです。

  • push(): スタックメソッド、スタックの先頭に要素を追加します。
  • pop(): Pop メソッド。スタックの先頭の要素を削除し、その要素を返します。
  • peek(): スタックの一番上の要素を照会し、要素を削除しません。

キューの一般的な方法は次のとおりです。

  • offer(): キューの末尾に要素を追加する Enqueue メソッド。
  • poll(): デキューメソッド。キューの先頭から要素を削除して返します。
  • peek(): キューの先頭要素を照会し、要素を削除しません。

これらの前提知識を踏まえて、今日のトピックを見てみましょう。

タイトル説明

2 つのスタックを使用してキューを実装します。キューの宣言は次のとおりです。キューの末尾に整数を挿入し、キューの先頭から整数を削除するには、appendTail と deleteHead という 2 つの関数を実装してください。キューに要素がない場合、deleteHead 操作は -1 を返します。

例1:

  1. 入力:
  2. [ "CQueue" "appendTail" "deleteHead" "deleteHead" ]
  3. [[],[3],[],[]]
  4. 出力: [ null , null ,3,-1]

例2:

  1. 入力:
  2. [ "CQueue" "deleteHead" "appendTail" "appendTail" "deleteHead" "deleteHead" ]
  3. [[],[],[5],[2],[],[]]
  4. 出力: [ null ,-1, null , null ,5,2]

ヒント:

  1. 1 <=<= 10000
  2. appendTailとdeleteHeadの呼び出しは最大10,000回行われます。
  3. リートコード: https://leetcode-cn.com/problems/yong-liang-ge-zhan-shi-xian-dui-lie-lcof/

問題解決

この問題の意味は実は非常に分かりやすく、先入後出スタックを先入先出キューに変更することです。実際、この問題には「2 つのスタックを使用してキューを実装する」というヒントも示されています。この問題の核となる考え方は、「2 つの負の数は 1 つの正の数に等しい」というものです。まずスタックを使用して要素を格納し (最初に入力された要素はスタックの一番下にあります)、次に最初のスタック内の要素を新しいスタックに移動します。このとき、最初に入力された要素はスタックの一番上にあります。次に、2 番目のスタックを使用して要素をポップすると、全体の実行順序は先入れ先出しになります。

次に、グラフィカルなアプローチを使用してプロセス全体を実装します。

ステップ1

まず、次の図に示すように、要素を最初のスタックにプッシュします。

ステップ2

次に示すように、最初のスタック内のすべての要素を 2 番目のスタックに移動します。


ステップ3

以下に示すように、すべての要素が 2 番目のスタックからポップされます。

まとめ

上の図からわかるように、要素が追加される順序は 1、2、3 であり、2 つのスタックを通過した後でポップされる順序も 1、2、3 です。このようにして、2 つのスタックを介したキュー (先入れ先出し) を実装しました。

実装コード

次に、コードを使用して上記のアイデアを実装します。

  1. クラスCQueue {
  2. Stack< Integer > inputStack; // スタックにプッシュされるコンテナ(追加時の操作)
  3. Stack< Integer > outputStack; // ポップとクエリのためのスタックコンテナ
  4.  
  5. パブリックCQueue() {
  6. 入力Stack = 新しいStack();
  7. 出力スタック = 新しいスタック();
  8. }
  9.  
  10. // 操作を追加
  11. パブリックvoid appendTail( int値) {
  12. inputStack.push(値);
  13. }
  14.  
  15. // 削除操作
  16. 公共  int削除ヘッド() {
  17. 出力スタックが空の場合(!出力スタックが空の場合){
  18. // ポップスタックコンテナは空ではありません
  19. outputStack.pop()を返します
  20. }それ以外の場合は (!inputStack.isEmpty()) {
  21. // スタック全体がスタックに転送されます
  22. (!inputStack.isEmpty()) の間 {
  23. 出力スタックをプッシュします(入力スタックをポップします)。
  24. }
  25. }
  26. outputStack.isEmpty()を返します? -1 : outputStack.pop();
  27. }
  28. }

上記のテストコードをLeetCodeで送信すると、実行結果は次のようになります。

予防

実装プロセス全体において、特別な注意が必要な 2 つの小さな詳細があります。

最初のスタックはプッシュ(一時的なデータ保存)のみを担当し、2 番目のスタックはポップ(最終的なキュー実行順序)のみを担当します。

スタック 2 がポップされるたびに、スタック 1 から新しいデータを追加 (追加) する前に、すべての要素をポップする必要があります。スタック 2 のすべてのデータがポップされていない場合、スタック 1 の要素をスタック 2 にプッシュすることができず、要素の実行順序が乱れることになります。

要約する

この記事では、2 つの先入後出スタックと「負は正に等しい」という考え方を使用して、キューの先入先出機能を実装します。ただし、ポップ コンテナーである 2 番目のスタックが空でない場合は、プログラムの実行順序の混乱を避けるために、最初のスタックの要素を 2 番目のスタックに追加できないことに注意してください。

オリジナルリンク: https://mp.weixin.qq.com/s/18GdYCCaaltx4ZMVkPsptg

<<:  人工知能はビッグデータの保存と管理の効率をどのように向上させるのでしょうか?

>>:  ああはは、それだ!人気の機械学習アルゴリズムの 4 つの「なるほど!」という瞬間

ブログ    
ブログ    
ブログ    

推薦する

脳コンピューター知能はますます熱を帯びており、AIは将来重要な役割を果たす可能性がある

アメリカのSF大作では、脳の記憶を読んだり、脳を通じて他人をコントロールしたりすることがよく行われて...

シャンダイノベーション研究所とソゴウ研究者:自然言語処理の応用

【TechWeb Report】6月26日、山大創新研究所検索テーマ研究所研究員の賈文傑氏と捜狗自然...

ロボットはすべてレンガを動かしているのでしょうか?人工知能は失業の波を引き起こすでしょうか?

今日、私は突然、食べたり飲んだり休んだりすることなく、1時間で200個のレンガを積むことができるレン...

GPT時代の学習アルゴリズム、線形モデルを実装するPytorchフレームワーク

今日は線形回帰モデルの実装を続けます。ただし、今回はすべての関数を自分で実装するのではなく、Pyto...

ChatGPT が作成した履歴書が人事部の心を動かし、彼は卒業後すぐに夢のオファーを獲得しました。

こんにちは、最近卒業した人が ChatGPT を使用してカバーレターを作成し、数分で履歴書のスクリー...

...

ガートナー:持続可能性とデジタル主権がパブリッククラウドベースのAIサービスを選択する際の最重要基準となる

ガートナーは、2027 年までに、生成型人工知能 (生成型 AI) を導入する企業の 70% が、持...

携帯電話の顔認識は、単に顔を見せることだけだと思っていませんか?あまりにもナイーブだ!女の子は注意しなければならない

今日は古い知識を学んだのですが、普段私たちが使っている携帯電話の顔認識は顔の部分だけを認識するもので...

人工知能のサイバーセキュリティにおける7つの落とし穴

あなたの会社ではすでに人工知能 (AI) の活用が始まっていますが、AI に伴うリスクを効果的に管理...

...

ディープラーニングの未来: ニューラル進化

この記事では主に、ニューロエボリューションがディープラーニングの未来であるという点と、進化的計算手法...

ディープラーニングとニューラルネットワーク: 複雑なタスクのための AI モデル

人工知能の分野では、ディープラーニングとニューラルネットワークが最も注目を集める技術の一つとなってい...

生成 AI 規制: 「ディープフェイク技術」は大規模言語モデルの自由意志を実証するか?

特定のスタイルの生成 AI プロンプトを与えるということは、AI に想像力を働かせてほしいということ...

...