Java栈和基础队列的实现详解

目录

• 栈（stack）
• 栈支持的三个核心操作:
• 栈的常见实际应用：
• 栈的实现
• 队列
• 无论是哪种队列，都必须支持三个核心操作：
• 基础队列的实现

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

栈（stack）

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。

栈支持的三个核心操作:

• 入栈push
• 出栈pop
• 返回栈顶元素peek

栈的常见实际应用：

• 无处不在的撤销操作undo，一般任意的编辑器都使用 ctrl + z 操作，其实本质就是每次操作一次 ctrl + z 就是一次栈的pop
• 浏览器的前进后退，浏览器维护了一个栈结构A->B->C，此时页面停留在C，想要回到页面B，点击后退键头就相当于将C出栈，此时的栈顶就是B
• 在开发程序中的“调用栈”操作系统栈底层就是栈的实现

栈的实现

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

• 基于数组实现的栈—顺序栈（栈顶实际就是数组尾部，在数组尾部添加和删除）
• 基于链表实现的栈—链式栈（链表的头插和尾插）

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

队列

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：

• 基础队列—FIFO
• 基于优先级的队列—按照优先级大小出队
• 循环队列—基于数组实现的
• 双端队列

无论是哪种队列，都必须支持三个核心操作：

• 入队—offer
• 出队—poll
• 返回队首元素—peek

基础队列的实现

• 基于数组实现的队列—顺序队列
• 基于链表实现的队列—链式队列

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！

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