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leetcode 2551 ~ 2600
图书整理 II

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题目描述

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代码结果

运行时间: 2268 ms, 内存: 16.6 MB


/*
 * 思路:
 * 虽然 Java Stream 不直接支持栈操作,但我们可以使用流来模拟队列的行为。
 * 我们使用两个 Deque 来分别处理还书和借书操作。
 */

import java.util.ArrayDeque;
import java.util.Deque;

public class BookQueueStream {
    private Deque<Integer> inStack;
    private Deque<Integer> outStack;

    public BookQueueStream() {
        inStack = new ArrayDeque<>();
        outStack = new ArrayDeque<>();
    }

    public void push(int bookID) {
        inStack.push(bookID);
    }

    public int pop() {
        if (outStack.isEmpty()) {
            while (!inStack.isEmpty()) {
                outStack.push(inStack.pop());
            }
        }
        return outStack.isEmpty() ? -1 : outStack.pop();
    }
}

解释

方法:

这个问题的核心是使用两个栈(stack1和stack2)来模拟一个队列的操作。栈是后进先出的数据结构,而队列是先进先出的。为了实现队列的从头部删除元素的操作,我们可以利用两个栈的特性来逆转元素的顺序: 1. 当需要在队列尾部添加一个元素时,将stack1中的所有元素转移到stack2中(这将逆转这些元素的顺序),然后将新元素放入stack1中,最后将stack2中的所有元素再次转移回stack1中,这样新元素就位于stack1的底部,符合队列的顺序。 2. 当需要从队列头部删除元素时,直接从stack1中弹出顶部的元素即可,因为根据上述操作,stack1的顶部元素是最早进入的元素,符合队列的操作。

时间复杂度:

摊销O(1)

空间复杂度:

O(n)

代码细节讲解

🦆
为什么在每次调用`appendTail`方法时,需要先将stack1的所有元素转移到stack2,然后再转移回stack1?这样做的目的是什么?
这样做主要是为了保持队列元素的先进先出(FIFO)顺序。栈是后进先出(LIFO)的数据结构,直接将元素加入栈顶会导致顺序颠倒。通过将stack1的元素移至stack2,我们实际上是将stack1的底部变为顶部,这样新加入的元素放在stack1空栈后,再将stack2的元素(原stack1的元素)按原顺序放回stack1,确保了新元素在队列的末尾,从而模拟了队列的行为。
🦆
在进行`pop()`操作时,如何处理当所有书籍已经被借出,即stack1为空的情况?你提到返回-1,这是否意味着在实际应用中,我们需要额外的逻辑来处理这种情况?
当stack1为空时,返回-1是一种常用的处理方式,表示队列中没有元素可供删除。这种处理方式通常需要客户端代码检查`deleteHead`方法的返回值,以判断是否成功删除了元素或者队列已经空了。在实际应用中,可以根据具体需求引入异常处理或其他逻辑来更明确地处理这种空队列的情况。
🦆
你提到每个元素最多被移动两次,一次进入stack2,一次返回stack1,这样的操作对性能有什么影响?是否有更优的方法来减少元素的移动次数?
元素的这种重复移动确实会增加操作的时间复杂度,尤其是在元素数量较多时。一个更优化的方法是使用两个栈,但采取不同的策略:在`appendTail`时直接将元素推入stack1;在`deleteHead`时,只有当stack2为空时,才将stack1中的所有元素转移到stack2中,并从stack2中进行删除操作。这种方法可以显著减少元素的移动次数,因为元素仅在必要时才从stack1移动到stack2。
🦆
这种两栈模拟队列的方法在实际应用中有哪些潜在的局限性或者需要注意的地方?特别是在高频率操作的环境下。
在高频率操作的环境中,两栈模拟队列可能会因为频繁的元素转移导致性能问题。特别是在极端情况下,如连续多次进行插入操作后紧接着进行多次删除操作,这会导致大量的元素移动。此外,这种方法也会占用比单个队列更多的内存空间,因为它需要两个栈来存储数据。设计时需要权衡这种方法的性能与内存使用,并考虑是否适用于特定的应用场景。

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