`

算法大全（2）栈和队列

算法JavaScriptGoogleJ# 
阅读更多

声明，本文所有9道算法题目，覆盖了基本上所有常见的栈/队列问题，全都用C#实现，并测试通过，代码下载：StackAndQueue.zip

目录：

1.设计含min函数的栈，要求min、push和pop的时间复杂度都是o(1)。

2.设计含min函数的栈的另解

3.用两个栈实现队列

4.用两个队列实现栈 

5.栈的push、pop序列是否一致

6.递归反转一个栈，要求不得重新申请一个同样的栈，空间复杂度o(1)

7.给栈排个序

8..如何用一个数组实现两个栈

9..如何用一个数组实现三个栈

 

1.设计含min函数的栈，要求min、push和pop的时间复杂度都是o(1)。

　　算法思想：需要设计一个辅助栈，用来存储当前栈中元素的最小值。网上有人说存储当前栈中元素的最小值的所在位置，虽然能节省空间，这其实是不对的，因为我在调用Min函数的时候，只能得到位置，还要对存储元素的栈不断的pop，才能得到最小值——时间复杂度o(1)。

　　所以，还是在辅助栈中存储元素吧。

　　此外，还要额外注意Push操作，第一个元素不用比较，自动成为最小值入栈。其它元素每次都要和栈顶元素比较，小的那个放到栈顶。 

public class NewStack
{
    private Stack dataStack;
    private Stack mindataStack;

    public NewStack()
    {
        dataStack = new Stack();
        mindataStack = new Stack();
    }

    public void Push(int element)
    {
        dataStack.Push(element);

        if (mindataStack.Count == 0)
            mindataStack.Push(element);
        else if (element <= (int)mindataStack.Peek())
            mindataStack.Push(element);
        else //(element > mindataStack.Peek)
            mindataStack.Push(mindataStack.Peek());
    }
    
    public int Pop()
    {
        if (dataStack.Count == 0)
            throw new Exception("The stack is empty");
        
        mindataStack.Pop();
        return (int)dataStack.Pop();
    }

    public int Min()
    {
        if (dataStack.Count == 0)
            throw new Exception("The stack is empty");
        
        return (int)mindataStack.Peek();
    }
}

  

2.设计含min函数的栈的另解

　　话说，和青菜脸呆久了，就沾染了上海小市民意识，再加上原本我就很抠门儿，于是对于上一题目，我把一个栈当成两个用，就是说，每次push，先入站当前元素，然后入栈当前栈中最小元素；pop则每次弹出2个元素。

　　算法代码如下所示（这里最小元素位于当前元素之上，为了下次比较方便）：

public class NewStack
{
    private Stack stack;

    public NewStack()
    {
        stack = new Stack();
    }

    public void Push(int element)
    {
        if (stack.Count == 0)
        {
            stack.Push(element);
            stack.Push(element);
        }
        else if (element <= (int)stack.Peek())
        {
            stack.Push(element);
            stack.Push(element);
        }
        else //(element > stack.Peek)
        {
            object min = stack.Peek();
            stack.Push(element);
            stack.Push(min);            
        }
    }

    public int Pop()
    {
        if (stack.Count == 0)
            throw new Exception("The stack is empty");

        stack.Pop();
        return (int)stack.Pop();
    }

    public int Min()
    {
        if (stack.Count == 0)
            throw new Exception("The stack is empty");

        return (int)stack.Peek();
    }
}  

　　之所以说我这个算法比较叩门，是因为我只使用了一个栈，空间复杂度o(N)，节省了一半的空间（算法1的空间复杂度o(2N)）。

 

 

3.用两个栈实现队列

　　实现队列，就要实现它的3个方法：Enqueue（入队）、Dequeue（出队）和Peek（队头）。

1）stack1存的是每次进来的元素，所以Enqueue就是把进来的元素push到stack1中。

2）而对于Dequeue，一开始stack2是空的，所以我们把stack1中的元素全都pop到stack2中，这样stack2的栈顶就是队头。只要stack2不为空，那么每次出队，就相当于stack2的pop。

3）接下来，每入队一个元素，仍然push到stack1中。每出队一个元素，如果stack2不为空，就从stack2中pop一个元素；如果stack2为空，就重复上面的操作——把stack1中的元素全都pop到stack2中。

4）Peek操作，类似于Dequeue，只是不需要出队，所以我们调用stack2的Peek操作。当然，如果stack2为空，就把stack1中的元素全都pop到stack2中。

5）注意边界的处理，如果stack2和stack1都为空，才等于队列为空，此时不能进行Peek和Dequeue操作。

　　按照上述分析，算法实现如下：

public class NewQueue
{
    private Stack stack1;
    private Stack stack2;

    public NewQueue()
    {
        stack1 = new Stack();
        stack2 = new Stack();
    }

    public void Enqueue(int element)
    {
        stack1.Push(element);
    }

    public int Dequeue()
    {
        if (stack2.Count == 0)
        {
            if (stack1.Count == 0)
                throw new Exception("The queue is empty");
            else
                while (stack1.Count > 0)
                    stack2.Push(stack1.Pop());
        }

        return (int)stack2.Pop();
    }

    public int Peek()
    {
        if (stack2.Count == 0)
        {
            if (stack1.Count == 0)
                throw new Exception("The queue is empty");
            else
                while (stack1.Count > 0)
                    stack2.Push(stack1.Pop());
        }

        return (int)stack2.Peek();
    }
} 

 

4.用两个队列实现栈

　　这个嘛，就要queue1和queue2轮流存储数据了。这个“轮流”发生在Pop和Peek的时候，假设此时我们把所有数据存在queue1中（此时queue2为空），我们把queue1的n-1个元素放到queue2中，queue中最后一个元素就是我们想要pop的元素，此时queue2存有n-1个元素（queue1为空）。

　　至于Peek，则是每次转移n个数据，再转移最后一个元素的时候，将其计下并返回。

　　那么Push的操作，则需要判断当前queue1和queue2哪个为空，将新元素放到不为空的队列中。

public class NewStack
{
    private Queue queue1;
    private Queue queue2;

    public NewStack()
    {
        queue1 = new Queue();
        queue2 = new Queue();
    }

    public void Push(int element)
    {
        if (queue1.Count == 0)
            queue2.Enqueue(element);
        else
            queue1.Enqueue(element);
    }

    public int Pop()
    {
        if (queue1.Count == 0 && queue2.Count == 0)
            throw new Exception("The stack is empty");

        if (queue1.Count > 0)
        {
            while (queue1.Count > 1)
            {
                queue2.Enqueue(queue1.Dequeue());
            }

            //还剩一个
            return (int)queue1.Dequeue();
        }
        else  //queue2.Count > 0
        {
            while (queue2.Count > 1)
            {
                queue1.Enqueue(queue2.Dequeue());
            }

            //还剩一个
            return (int)queue2.Dequeue();
        }
    }

    public int Peek()
    {
        if (queue1.Count == 0 && queue2.Count == 0)
            throw new Exception("The stack is empty");

        int result = 0;

        if (queue1.Count > 0)
        {
            while (queue1.Count > 1)
            {
                queue2.Enqueue(queue1.Dequeue());
            }

            //还剩一个
            result = (int)queue1.Dequeue();
            queue2.Enqueue(result);

        }
        else  //queue2.Count > 0
        {
            while (queue2.Count > 1)
            {
                queue1.Enqueue(queue2.Dequeue());
            }

            //还剩一个
            result = (int)queue2.Dequeue();
            queue1.Enqueue(result);
        }

        return result;
    }
} 

 

5.栈的push、pop序列是否一致

　　输入两个整数序列。其中一个序列表示栈的push顺序，判断另一个序列有没有可能是对应的pop顺序。为了简单起见，我们假设push序列的任意两个整数都是不相等的。

　　比如输入的push序列是1、2、3、4、5，那么4、5、3、2、1就有可能是一个pop系列。因为可以有如下的push和pop序列：push 1，push 2，push 3，push 4，pop，push 5，pop，pop，pop，pop，这样得到的pop序列就是4、5、3、2、1。但序列4、3、5、1、2就不可能是push序列1、2、3、4、5的pop序列。

 

　　网上的若干算法都太复杂了，现提出包氏算法如下：

　　先for循环把arr1中的元素入栈，并在每次遍历时，检索arr2中可以pop的元素。如果循环结束，而stack中还有元素，就说明arr2序列不是pop序列。

static bool JudgeSequenceIsPossible(int[] arr1, int[] arr2)
{
    Stack stack = new Stack();

    for (int i = 0, j = 0; i < arr1.Length; i++)
    {
        stack.Push(arr1[i]);

        while (stack.Count > 0 && (int)stack.Peek() == arr2[j])
        {
            stack.Pop();
            j++;
        }
    }

    return stack.Count == 0;
}

 

 

6.递归反转一个栈，要求不得重新申请一个同样的栈，空间复杂度o(1)

　　算法思想：汉诺塔的思想，非常复杂，玩过九连环的人都想得通的

static void ReverseStack(ref Stack stack)
{
    if (stack.Count == 0)
        return;

    object top = stack.Pop();

    ReverseStack(ref stack);

    if (stack.Count == 0)
    {
        stack.Push(top);
        return;
    }

    object top2 = stack.Pop();
    ReverseStack(ref stack);

    stack.Push(top);
    ReverseStack(ref stack);
    stack.Push(top2);        
}
 

7.给栈排个序

　　本题目是上一题目的延伸

static void Sort(ref Stack stack)
{
    if (stack.Count == 0)
        return;

    object top = stack.Pop();

    Sort(ref stack);

    if (stack.Count == 0)
    {
        stack.Push(top);
        return;
    }

    object top2 = stack.Pop();
    if ((int)top > (int)top2)
    {
        stack.Push(top);
        Sort(ref stack);
        stack.Push(top2);
    }
    else
    {
        stack.Push(top2);
        Sort(ref stack);
        stack.Push(top);
    }
}

 

 

8..如何用一个数组实现两个栈

　　继续我所提倡的抠门儿思想，也不枉我和青菜脸相交一场。

　　网上流传着两种方法：

　　方法1  采用交叉索引的方法

一号栈所占数组索引为0, 2, 4, 6, 8......(K*2)  
二号栈所占数组索引为1，3，5，7，9 ......(K*2 + 1) 

　　算法实现如下：

public class NewStack
{
    object[] arr;
    int top1;
    int top2;

    public NewStack(int capticy)
    {
        arr = new object[capticy];

        top1 = -1;
        top2 = -2;
    }

    public void Push(int type, object element)
    {
        if (type == 1)
        {
            if (top1 + 2 >= arr.Length)
                throw new Exception("The stack is full");
            else
            {
                top1 += 2;
                arr[top1] = element;
            }
        }

        else //type==2
        {
            if (top2 + 2 >= arr.Length)
                throw new Exception("The stack is full");
            else
            {
                top2 += 2;
                arr[top2] = element;
            }
        }
    }

    public object Pop(int type)
    {
        object obj = null;

        if (type == 1)
        {
            if (top1 == -1)
                throw new Exception("The stack is empty");
            else
            {
                obj = arr[top1];
                arr[top1] = null;
                top1 -= 2;
            }
        }

        else //type == 2
        {
            if (top2 == -2)
                throw new Exception("The stack is empty");
            else
            {
                obj = arr[top2];
                arr[top2] = null;
                top2 -= 2;
            }
        }

        return obj;
    }

    public object Peek(int type)
    {
        if (type == 1)
        {
            if (top1 == -1)
                throw new Exception("The stack is empty");

            return arr[top1];
        }

        else //type == 2
        {
            if (top2 == -2)
                throw new Exception("The stack is empty");

            return arr[top2];
        }
    }
}

  

　　方法2：

第一个栈A：从最左向右增长
第二个栈B：从最右向左增长 

　　代码实现如下：

public class NewStack
{
    object[] arr;
    int top1;
    int top2;

    public NewStack(int capticy)
    {
        arr = new object[capticy];

        top1 = 0;
        top2 = capticy;
    }

    public void Push(int type, object element)
    {
        if (top1 == top2)
            throw new Exception("The stack is full");

        if (type == 1)
        {
            arr[top1] = element;
            top1++;
        }
        else //type==2
        {
            top2--;
            arr[top2] = element;
        }            
    }

    public object Pop(int type)
    {
        object obj = null;

        if (type == 1)
        {
            if (top1 == 0)
                throw new Exception("The stack is empty");
            else
            { 
                top1--;
                obj = arr[top1];
                arr[top1] = null;
            }
        }

        else //type == 2
        {
            if (top2 == arr.Length)
                throw new Exception("The stack is empty");
            else
            {
                obj = arr[top2];
                arr[top2] = null;
                top2++;
            }
        }

        return obj;
    }

    public object Peek(int type)
    {
        if (type == 1)
        {
            if (top1 == 0)
                throw new Exception("The stack is empty");

            return arr[top1 - 1];
        }

        else //type == 2
        {
            if (top2 == arr.Length)
                throw new Exception("The stack is empty");

            return arr[top2];
        }
    }
}

　　综合比较上述两种算法，我们发现，算法1实现的两个栈，每个都只有n/2个空间大小；而算法2实现的两个栈，如果其中一个很小，另一个则可以很大，它们的和为常数n。

 

9..如何用一个数组实现三个栈

　　最后，让我们把抠门儿进行到底，相信看完本文，你已经从物质和精神上都升级为一个抠门儿主义者。

　　如果还使用交叉索引的办法，每个栈都只有N/3个空间。

　　让我们只好使用上个题目的第2个方法，不过这只能容纳2个栈，我们还需要一个位置存放第3个栈，不如考虑数组中间的位置——第3个栈的增长规律可以如下：

第1个入栈C的元素进mid处
第2个入栈C的元素进mid+1处
第3个入栈C的元素进mid-1处
第4个入栈C的元素进mid+2处

　　这个方法的好处是， 每个栈都有接近N/3个空间。

public class NewStack
{
    object[] arr;
    int top1;
    int top2;

    int top3_left;
    int top3_right;
    bool isLeft;

    public NewStack(int capticy)
    {
        arr = new object[capticy];

        top1 = 0;
        top2 = capticy;

        isLeft = true;
        top3_left = capticy / 2;
        top3_right = top3_left + 1;
    }

    public void Push(int type, object element)
    {
        if (type == 1)
        {
            if (top1 == top3_left + 1)
                throw new Exception("The stack is full");

            arr[top1] = element;
            top1++;
        }
        else if (type == 2)
        {
            if (top2 == top3_right)
                throw new Exception("The stack is full");

            top2--;
            arr[top2] = element;
        }
        else //type==3
        {
            if (isLeft)
            {
                if (top1 == top3_left + 1)
                    throw new Exception("The stack is full");

                arr[top3_left] = element;
                top3_left--;
            }
            else
            {
                if (top2 == top3_right)
                    throw new Exception("The stack is full");

                arr[top3_right] = element;
                top3_right++;
            }

            isLeft = !isLeft;
        }
    }

    public object Pop(int type)
    {
        object obj = null;

        if (type == 1)
        {
            if (top1 == 0)
                throw new Exception("The stack is empty");
            else
            {
                top1--;
                obj = arr[top1];
                arr[top1] = null;
            }
        }
        else if (type == 2)
        {
            if (top2 == arr.Length)
                throw new Exception("The stack is empty");
            else
            {
                obj = arr[top2];
                arr[top2] = null;
                top2++;
            }
        }
        else //type==3
        {
            if (top3_right == top3_left + 1)
                throw new Exception("The stack is empty");

            if (isLeft)
            {
                top3_left++;
                obj = arr[top3_left];
                arr[top3_left] = null;
            }
            else
            {
                top3_right--;
                obj = arr[top3_right];
                arr[top3_right] = null;
            }

            isLeft = !isLeft;
        }

        return obj;
    }

    public object Peek(int type)
    {
        if (type == 1)
        {
            if (top1 == 0)
                throw new Exception("The stack is empty");

            return arr[top1 - 1];
        }

        else if (type == 2)
        {
            if (top2 == arr.Length)
                throw new Exception("The stack is empty");

            return arr[top2];
        }
        else //type==3
        {
            if (top3_right == top3_left + 1)
                throw new Exception("The stack is empty");

            if (isLeft)
                return arr[top3_left + 1];
            else
                return arr[top3_right - 1];
        }
    }
}

 

<script type="text/javascript"></script>

Jianqiang Bao
关注 - 0
粉丝 - 69
5
1
0
(请您对文章做出评价)

<script src="http://partner.googleadservices.com/gampad/google_service.js" type="text/javascript"></script><script type="text/javascript"></script><script src="http://partner.googleadservices.com/gampad/google_ads.js"></script><script type="text/javascript"></script><script type="text/javascript"></script><script type="text/javascript"></script>

posted @ 2009-12-21 00:35 Jianqiang Bao Views(3218) Comments(34) Edit 收藏 所属分类: Data Structures

<!-- <rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:trackback="http://madskills.com/public/xml/rss/module/trackback/"> <rdf:Description rdf:about="http://www.cnblogs.com/Jax/archive/2009/12/21/1628552.html" dc:identifier="http://www.cnblogs.com/Jax/archive/2009/12/21/1628552.html" dc:title="" trackback:ping="http://www.cnblogs.com/Jax/services/trackbacks/1628552.aspx" /> </rdf:RDF> -->

<!--done-->

 

1731538
  回复  引用  查看    
#1楼2009-12-21 09:25 | JiaruiStone      
沙发？
在用两个栈实现队列的时候，是否可以这样再改进一下：提前做判断，如果stack2为空，就直接压入stack2中，否则压入stack1中？
  回复  引用  查看    
#2楼[楼主]2009-12-21 09:30 | 包建强      
引用JiaruiStone：
沙发？
在用两个栈实现队列的时候，是否可以这样再改进一下：提前做判断，如果stack2为空，就直接压入stack2中，否则压入stack1中？
不行
  回复  引用    
#3楼2009-12-21 10:08 | m j[未注册用户]
辛苦了。。找点茬。。看你老在提空间复杂度。。

第二题“因为我只使用了一个栈，空间复杂度o(N)，节省了一半的空间（算法1的空间复杂度o(2N)）”。。明明没有节省任何空间。。这里的理由站不住脚结论也不对。。

第六题要求“空间复杂度o(1)”。。但你用的递归程序的空间复杂度至少是O(n)。。而O(1)复杂度的方法反正我是想不到。。
  回复  引用  查看    
#4楼[楼主]2009-12-21 10:24 | 包建强      
引用m j：
辛苦了。。找点茬。。看你老在提空间复杂度。。

第二题“因为我只使用了一个栈，空间复杂度o(N)，节省了一半的空间（算法1的空间复杂度o(2N)）”。。明明没有节省任何空间。。这里的理由站不住脚结论也不对。。

第六题要求“空间复杂度o(1)”。。但你用的递归程序的空间复杂度至少是O(n)。。而O(1)复杂度的方法反正我是想不到。。

第6题，我想表达的是不申请一个栈，而只想通过变量+递归来实现。严格来说，递归就是通过栈实现的嘛。

第2题，我是想表达，对于固定大小的容量，我这么做浪费的最少。
  回复  引用  查看    
#5楼2009-12-21 10:38 | vieri122      
为何不写一个用c来实现的
  回复  引用  查看    
#6楼2009-12-21 10:53 | 刘一凡      
学习了！
  回复  引用  查看    
#7楼2009-12-21 11:51 | 徐少侠      
C的已经让人家写了十多年了
上网搜搜应该就有的
  回复  引用    
#8楼2009-12-21 11:54 | hahaer[未注册用户]
挺好 能说说你的应用场景吗?
  回复  引用  查看    
#9楼2009-12-21 12:13 | 云天      
引用1.设计含min函数的栈，要求min、push和pop的时间复杂度都是o(1)。

　　算法思想：需要设计一个辅助栈，用来存储当前栈中元素的最小值。网上有人说存储当前栈中元素的最小值的所在位置，虽然能节省空间，这其实是不对的，因为我在调用Min函数的时候，只能得到位置，还要对存储元素的栈不断的pop，才能得到最小值——时间复杂度o(1)。

　　所以，还是在辅助栈中存储元素吧。

　　此外，还要额外注意Push操作，第一个元素不用比较，自动成为最小值入栈。其它元素每次都要和栈顶元素比较，小的那个放到栈顶。
没事干，我也来找点茬……
用来存最小值，为什么要一个辅助栈呢？存最小值，本来就只要存它的位置。C#的常用栈操作都已经为我们写好了，我就是看不出楼主哪里有写入栈、出栈操作了。

引用public void Push(int element)
{
dataStack.Push(element);

if (mindataStack.Count == 0)
mindataStack.Push(element);
else if (element <= (int)mindataStack.Peek())
mindataStack.Push(element);
else //(element > mindataStack.Peek)
mindataStack.Push(mindataStack.Peek());
}
如此浪费空间，楼主应该知道有个空间复杂度吧，而且不见得时间复杂度会低。

看了第一题，对你的程序小改了下，请大牛们批评指正，谢谢。


//设计含min函数的栈，要求min、push和pop的时间复杂度都是o(1)。
    public class Element
    {
        public Element() { }
        public Element(int data)
        {
            this._data = data;
        }

        private int _data = int.MaxValue;
        public int Data
        {
            get { return _data; }
            set { _data = value; }
        }
    }

    public class NewStack:Stack
    {  
        private Element _mindata;
        public NewStack()
        {            
            _mindata = new Element();
        }

        public override void Push(object obj)
        {
            base.Push(obj);
            if ((obj as Element).Data < _mindata.Data)
                _mindata = obj as Element;
        }

        public Element Min()
        {
            return _mindata;
        }
    }

如果这里的Element很复杂，mindata就要把存值改成存引用
PS:入栈，出栈C#写好的，时间复杂度都为O(1)。
分享到：
| 算法大全（1）单链表 2
评论
发表评论

您还没有登录,请您登录后再发表评论

相关推荐

    栈和队列的算法以及应用

    ### 栈和队列的算法以及应用 #### 栈的基本概念与操作 栈是一种线性数据结构，其特点是只能在一端进行插入或删除操作，通常称为栈顶(top)。这种特性使得栈的操作遵循“后进先出”(Last In First Out, LIFO)的原则...

    数据结构实验栈和队列详细实验报告

    2. **链式存储结构**：链式存储结构使用链表来实现栈和队列，每个元素包含数据域和指针域，指针域指向下一个元素。这样，插入和删除操作只需要改变几个指针，而不需要移动元素。链式结构提供了更大的灵活性，但元素...

    栈和队列 算法详解

    栈和队列是计算机科学中基础且重要的数据结构，它们在算法设计和程序实现中扮演着不可或缺的角色。本文将深入探讨这两个概念，并结合PPT文件中的内容，详细讲解它们的特性、操作以及实际应用。 首先，我们要理解栈...

    栈和队列的共同特点

    了解栈和队列的共同特点和不同之处对于编程和算法设计非常重要。 在算法设计中，栈和队列可以用于解决 Various 问题，例如搜索、排序、图遍历等。例如，在图遍历算法中，栈可以用于记录访问过的节点，而队列可以...

    栈和队列源代码

    在给定的“例题03 栈和队列”中，可能包含了各种基于栈和队列的算法问题，例如： 1. **括号匹配**：使用栈来检查一个字符串中的括号是否正确配对。每次遇到左括号，将其压入栈；遇到右括号时，检查栈顶元素是否为...

    用栈和队列编写的停车管理系统

    根据给定的信息，本文将详细解释如何利用栈和队列这两种数据结构来设计一个高效的停车管理系统。我们将重点探讨栈和队列的特点，并说明如何利用这些特点解决停车问题。 ### 栈与队列的基础概念 #### 栈（Stack） ...

    栈和队列详解

    "栈和队列详解" 栈和队列是数据结构中两个基本的数据结构概念，本文将详细介绍栈和队列的定义、原理、操作和应用。 栈的定义和原理 栈是一种后进先出（Last-In-First-Out，LIFO）的数据结构，栈中的元素按照加入...

    数据结构试验2-栈和队列实验报告含源码

    在这个"数据结构试验2-栈和队列实验报告含源码"中，我们将深入探讨两个基本且至关重要的数据结构——栈和队列。 栈（Stack）是一种后进先出（LIFO，Last In First Out）的数据结构。想象一个堆叠的盘子，最后一个放...

    利用栈和队列实现迷宫

    "利用栈和队列实现迷宫" 通过栈和队列两种不同的方法来实现迷宫问题。...通过栈和队列两种方法来解决迷宫问题，我们可以学习到数据结构的应用和算法的设计，以及如何使用不同的方法来解决同一个问题。

    停车场管理--栈、队列和递归算法设计

    【停车场管理程序设计】...这个简单的模型为理解和实践栈、队列数据结构提供了很好的实例，同时也展示了递归算法如何应用于解决实际问题。通过这样的设计，我们可以高效地管理和优化停车场的运营，提高服务质量和效率。

    回文判断程序栈和队列基本操作

    在提供的文件中，“数据结构试验2报告.doc”可能包含了关于栈和队列在回文判断以及其他数据结构实验的详细分析和实验结果。"栈和队列基本操作.rar"可能包含了一些示例代码或者练习题，帮助深入理解和实践这两种数据...

    数据结构实验报告2-栈与队列-队列基本操作算法-实验内容及要求.docx

    本次实验是关于数据结构中的队列基本操作算法。队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，在计算机科学中有着广泛的应用，例如进程调度、任务队列等场景。通过本实验，学生能够深入理解循环队列的概念，并熟练掌握其...

    栈和队列的基本操作实现及其应用

    在计算机科学中，数据结构是组织和管理数据的重要工具，其中栈和队列是最基础且常用的两种线性数据结构。本篇文章将详细讲解栈和队列的基本操作以及它们在实现回文判断问题中的应用。 首先，栈（Stack）是一种后进...

    栈和队列的基本操作实现及其应用实验报告

    2. **应用栈和队列解决实际问题**：通过具体的编程练习，学习如何利用栈和队列来解决简单的实际问题。 #### 实验内容 本实验旨在通过编写一个算法来判断一个以`@`为结束符的字符序列是否为回文。回文是指一个字符串...

    数据结构与算法 第三章 栈和队列

    数据结构与算法 中国矿业大学出版社 主编 张小燕 第三章 栈和队列

    栈和队列（基础知识，单项选择题，填空题，简答题，程序）

    ### 栈和队列基础知识详解 #### 栈与队列的特性及作用 栈和队列作为两种基本的数据结构，在程序设计...综上所述，栈和队列在数据结构中占据核心地位，熟练掌握其原理和实现方法对于提高算法效率和编程能力至关重要。

    数据结构实验报告《二、栈和队列的运用》

    ### 数据结构实验报告《二、栈和队列的运用》 #### 栈和队列的基础概念及应用 在计算机科学中，数据结构是用于组织和存储数据的方式，它允许高效地访问和修改数据。其中，栈（Stack）和队列（Queue）是最基本的...

    栈和队列的代码

    栈和队列是两种基本的数据结构，它们在计算机科学中有着广泛的应用，特别是在算法和数据处理方面。在编程中，理解和掌握栈和队列的实现是至关重要的。 栈（Stack）是一种后进先出（LIFO，Last In First Out）的数据...

    数据结构上机实验_栈和队列的应用_迷宫问题 （含代码和报告）

    栈和队列作为两种基本的数据结构，在算法设计、程序开发等多个领域都有着广泛的应用。 **实验目的**： - 掌握栈和队列的基本概念以及它们的工作原理； - 学会如何在实际问题中应用栈和队列解决具体问题； - 培养...

Magicbox
Global site tag (gtag.js) - Google Analytics