1.stack的使用
| 函数说明 | 接口说明 |
stack() |
构造空的栈 |
| 检测stack是否为空 | |
| 返回stack中元素的个数 | |
| 返回栈顶元素的引用 | |
将元素val压入stack中 |
|
| 将stack中尾部的元素弹出 |
void test_stack()
{
stack<int> st;
st.push(1);
st.push(2);
st.push(3);
st.push(4);
while (!st.empty())
{
cout << st.top() << " ";
st.pop();
}
cout << endl;
}1.1 最小栈
思路：创建两个栈，一个存最小值（最小栈），一个正常存值，当插入的数据小于等于最小栈的栈顶，就说明有新小的数据，插入最小栈中。删除时最小栈栈顶与正常栈栈顶相等时，最小栈栈顶值出栈。
class MinStack
{
public:
MinStack()
{}
void push(int val)
{
if(_minst.empty() || val <= _minst.top())
{
_minst.push(val);
}
_st.push(val);
}
void pop()
{
if(_minst.top() == _st.top())
{
_minst.pop();
}
_st.pop();
}
int top()
{
return _st.top();
}
int getMin()
{
return _minst.top();
}
private:
stack<int> _st;
stack<int> _minst;
};
1.2 栈的压入，弹出序列
1.入栈序列入栈一个值
2.栈顶数据跟出栈序列是否匹配，匹配则持续出栈
3.入栈序列结束，就结束了
最后判断栈中是否为空
bool IsPopOrder(vector<int>& pushV, vector<int>& popV)
{
stack<int> st;
int popi = 0;
for(auto &e : pushV)
{
st.push(e);
while(!st.empty() && st.top() == popV[popi])
{
st.pop();
popi++;
}
}
return st.empty();
}2.queue的使用
| 函数声明 | 接口说明 |
| queue::queue - C++ Reference | 构造空的队列 |
| 判断队列是否为空 | |
| 返回队列中的有效元素的个数 | |
| 返回队头元素的引用 | |
| 返回队尾元素的引用 | |
| 在队尾插入值为val的值 | |
| 队头元素出队列 |
void test_queue()
{
queue<int> q;
q.push(1);
q.push(2);
q.push(3);
q.push(4);
q.push(5);
cout << q.size() << endl;
while (!q.empty())
{
cout << q.front() << " ";
q.pop();
}
cout << endl;
}2.1二叉树的层序遍历
思路：创建一个装有树节点的队列，右levelsize来记录节点的层数，控制当前层数个数，一层一层出。
class Solution {
public:
vector<vector<int>> levelOrder(TreeNode* root)
{
vector<vector<int>> vv;
int levelSize = 0;
queue<TreeNode*> q;
if(root)
{
q.push(root);
levelSize = 1;
}
while(!q.empty())
{
vector<int> v;
while(levelSize--)
{
TreeNode* front = q.front();
v.push_back(front->val);
q.pop();
if(front->left)
q.push(front->left);
if(front->right)
q.push(front->right);
}
levelSize = q.size();
vv.push_back(v);
}
return vv;
}
};3.容器适配器
3.1什么是容器适配器
适配器是一种设计模式（设计模式是一套反复使用的，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了客户希望的另一个接口。
容器适配器就像我们的电源适配器一样。是一种转化接口，把一种接口转化为我们需要的接口。
3.2 STL标准库中stack和queue的底层结构
虽然stack和queue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，例如：
4.deque的介绍
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删除操作，且时间复杂度为O(1)，与vector相比，头插效率高，不需要搬移元素，与list相比，空间利用率高。
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，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：
双端队列底层是一段假象嗯的连续空间，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的迭代器上，因此deque的迭代器设计就比较复杂，如下图所示：
deque是由一个指针数组（中控数组）来控制数据存储的数组。
中控数组的每一个节点指向一个buffer的空间，迭代器的node指向当前节点，first指向当前buffer的起始位置，last指向当前buffer的结束位置，cur在buffer中移动。
4.1 deque的缺陷
与vector相比，deque的优势是：头部插入和删除时，不需要移动元素，效率特别高，而且在扩容时，也不需要搬移大量元素，因此其效率是比vector高的。
与list相比，deque有一个致命缺陷：不适合遍历，因为在遍历时，deque的迭代器要频繁去检测其是否移动到某段小空间的边界，导致效率低下，而在序列式的场景中，可能需要经常遍历，因此在实际中，需要线性结构时，大多数情况会优先考虑vector和list，duque的应用并不多，而且能看到一个应用就是，STL用其作为stack和queue的底层数据结构。
4.2 为什么选择deque作为stack和queue的底层默认容器
stack是一种后进先出的数据结构，因此只要具备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：
- stack和queue不需要遍历（stack和queue没有迭代器），只需要固定在一端操作或者两端操作。
- 在stack中元素增长时，deque比vector的效率高（扩容时不需要移动大量数据）
结合queue的优点，而完美的避开缺陷。
4.3 对stack和queue的模拟实现
对stack的模拟实现
namespace wxw
{
template<class T, class Container = deque<T>>
class stack
{
public:
stack()
{}
void push(const T& x)
{
_con.push_back(x);
}
void pop()
{
_con.pop_back();
}
bool empty() const
{
return _con.empty();
}
size_t size() const
{
return _con.size();
}
T& top()
{
return _con.back();
}
const T& top() const
{
return _con.back();
}
private:
Container _con;
};
}对queue的模拟实现
#pragma once
namespace wxw
{
template<class T, class Containter = deque<T>>
class queue
{
public:
queue()
{}
void push(const T& x)
{
_con.push_back(x);
}
void pop()
{
_con.pop_front();
}
bool empty()
{
return _con.empty();
}
size_t size()
{
return _con.size();
}
T& front()
{
return _con.front();
}
const T& front() const
{
return _con.front();
}
T& back()
{
return _con.back();
}
const T& back() const
{
return _con.back();
}
private:
Containter _con;
};
}5.priority_queue的介绍和使用
5.1 priority_queue的使用
优先级队列默认使用vector来作为其底层的存储数据结构的容器，在vector上又使用了堆的算法，将vector中的元素构成堆的结构，因此priority_queue就是堆，所以需要用到堆的位置可以考虑使用priority_queue，默认情况下是大堆
| 函数声明 | 接口说明 |
| priority_queue::priority_queue - C++ Reference | 构造一个空的优先级队列 |
| 检测优先级队列是否为空 | |
| 返回优先级队列中最大（最小）的元素 | |
| 在优先级队列中插入x | |
| 删除优先级队列中最大（最小的元素），即堆顶元素 |
int main()
{
vector<int> v = { 6,4, 7,3,9,1,2,8 };
priority_queue<int> q(v.begin(),v.end());//大堆
cout << q.top() << endl;
priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> pq(v.begin(), v.end());//小堆
cout << pq.top() << endl;
return 0;
}
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;
}
5.2 priority_queue的模拟实现
#pragma once
namespace wxw
{
template<class T, class Containter = vector<T>>
class priority_queue
{
public:
void adjustUp(size_t child)
{
size_t parent = (child - 1) / 2;
while (child > 0)
{
if (_con[parent] < _con[child])
{
swap(_con[parent], _con[child]);
child = parent;
parent = (child - 1) / 2;
}
else
{
break;
}
}
}
void push(const T& x)
{
_con.push_back(x);
adjustUp(_con.size() - 1);
}
void adjustDown(size_t parant)
{
size_t child = parant * 2 + 1;
while (child < _con.size())
{
if (child + 1 < _con.size() && _con[child] < _con[child + 1])
{
child++;
}
if (_con[parant] < _con[child])
{
swap(_con[parant], _con[child]);
parant = child;
child = parant * 2 + 1;
}
else
{
break;
}
}
}
void pop()
{
swap(_con.front(), _con.back());
_con.pop_back();
adjustDown(0);
}
const T& top()
{
return _con[0];
}
bool empty() const
{
return _con.empty();
}
size_t size() const
{
return _con.size();
}
private:
Containter _con;
};
}5.3仿函数
上述给了优先级队列的模拟实现，那么我们应该怎么调整大小堆呢？这样就用到了仿函数，仿函数是一个类。
template<class T>
class Less
{
public:
bool operator()(const T& x, const T& y)
{
return x < y;
}
};仿函数没有类对象，重载了operator()。
修改过后的priority_queue的代码
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 T, class Containter = vector<T>, class Compare = Less<T>>
class priority_queue
{
public:
void adjustUp(size_t child)
{
Compare com;
size_t parent = (child - 1) / 2;
while (child > 0)
{
//if (_con[parent] < _con[child])
if (com(_con[parent], _con[child]))
{
swap(_con[parent], _con[child]);
child = parent;
parent = (child - 1) / 2;
}
else
{
break;
}
}
}
void push(const T& x)
{
_con.push_back(x);
adjustUp(_con.size() - 1);
}
void adjustDown(size_t parent)
{
size_t child = parent * 2 + 1;
Compare com;
while (child < _con.size())
{
if (child + 1 < _con.size() && com(_con[child], _con[child + 1]))
{
child++;
}
//if (_con[parent] < _con[child])
if (com(_con[parent], _con[child]))
{
swap(_con[parent], _con[child]);
parent = child;
child = parent * 2 + 1;
}
else
{
break;
}
}
}
void pop()
{
swap(_con.front(), _con.back());
_con.pop_back();
adjustDown(0);
}