Python队列的练习题有哪些
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摘要: 1. 使用两个栈实现一个队列[问题] 给定两个栈,仅使用栈的基本操作实现一个队列。[思路] 解决此问题的关键在于栈的反转特性,入栈的一系列元素在出栈时会以相反的顺序返回。因此,使用两个栈就可以实现元素以相同的顺序返回(反转的元素序列再次反转后就会得到原始顺序)。具体操作如下图所示:[算法] 入队 enqueue: 将元素推入栈 stack_1 出队 de... ...
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(为您整理了一些要点),点击可以直达。1. 使用两个栈实现一个队列
[问题] 给定两个栈,仅使用栈的基本操作实现一个队列。
[思路] 解决此问题的关键在于栈的反转特性,入栈的一系列元素在出栈时会以相反的顺序返回。因此,使用两个栈就可以实现元素以相同的顺序返回(反转的元素序列再次反转后就会得到原始顺序)。具体操作如下图所示:
[算法]
入队
enqueue
:
将元素推入栈stack_1
出队dequeue
:
如果栈stack_2
不为空:
stack_2
栈顶元素出栈
否则:
将所有元素依次从stack_1
弹出并压入stack_2
stack_2
栈顶元素出栈
[代码]
classQueue:def__init__(self):self.stack_1=Stack()self.stack_2=Stack()defenqueue(self,data):self.stack_1.push(data)defdequeue(self):ifself.stack_2.isempty():whilenotself.stack_1.isempty():self.stack_2.push(self.stack_1.pop())returnself.stack_2.pop()
[时空复杂度] 入队时间复杂度为 O(1),如果栈 stack_2
不为空,那么出队的时间复杂度为 O(1),如果栈 stack_2
为空,则需要将元素从 stack_1
转移到 stack_2
,但由于 stack_2
中转移的元素数量和出队的元素数量是相等的,因此出队的摊销时间复杂度为 O(1)。
2. 使用两个队列实现一个栈
[问题] 给定两个队列,仅使用队列的基本操作实现一个栈。
[思路] 由于队列并不具备反转顺序的特性,入队顺序即为元素的出队顺序。因此想要获取最后一个入队的元素,需要首先将之前所有元素出队。因此为了使用两个队列实现栈,我们需要将其中一个队列 store_queue
用于存储元素,另一个队列 temp_queue
则用来保存为了获取最后一个元素而保存临时出队的元素。push
操作将给定元素入队到存储队列 store_queue
中;pop
操作首先把存储队列 store_queue
中除最后一个元素外的所有元素都转移到临时队列 temp_queue
中,然后存储队列 store_queue
中的最后一个元素出队并返回。具体操作如下图所示:
[算法]
算法运行过程需要始终保持其中一个队列为空,用作临时队列
入栈push
:在非空队列中插入元素data
。
若队列queue_1
为空:
将data
插入 队列queue_2
中
否则:
将data
插入 队列queue_1
中
出栈pop
:将队列中的前n−1 个元素插入另一队列,删除并返回最后一个元素
若队列queue_1
不为空:
将队列queue_1
的前n−1 个元素插入queue_2
,然后queue_1
的最后一个元素出队并返回
若队列queue_2
不为空:
将队列queue_2
的前 n−1 个元素插入queue_1
,然后queue_2
的最后一个元素出队并返回
[代码]
classStack:def__init__(self):self.queue_1=Queue()self.queue_2=Queue()defisempty(self):returnself.queue_1.isempty()andself.queue_2.isempty()defpush(self,data):ifself.queue_2.isempty():self.queue_1.enqueue(data)else:self.queue_2.enqueue(data)defpop(self):ifself.isempty():raiseIndexError("Stackisempty")elifself.queue_2.isempty():whilenotself.queue_1.isempty():p=self.queue_1.dequeue()ifself.queue_1.isempty():returnpself.queue_2.enqueue(p)else:whilenotself.queue_2.isempty():p=self.queue_2.dequeue()ifself.queue_2.isempty():returnpself.queue_1.enqueue(p)
[时空复杂度] push
操作的时间复杂度为O(1),由于 pop
操作时,都需要将所有元素从一个队列转移到另一队列,因此时间复杂度O(n)。
3. 栈中元素连续性判断
[问题] 给定一栈 stack1
,栈中元素均为整数,判断栈中每对连续的数字是否为连续整数(如果栈有奇数个元素,则排除栈顶元素)。例如,输入栈 [1, 2, 5, 6, -5, -4, 11, 10, 55]
,输入为 True
,因为排除栈顶元素 55
后,(1, 2)
、(5, 6)
、(-5, -4)
、(11, 10)
均为连续整数。
[思路] 由于栈中可能存在奇数个元素,因此为了正确判断,首次需要将栈中元素反转,栈顶元素变为栈底,然后依次出栈,进行判断。
[算法]
栈
stack
中所有元素依次出栈,并插入队列queue
中
队列queue
中所有元素出队,并入栈stack
while 栈stack
不为空:
栈顶元素e1
出栈,并插入队列queue
中
如果栈stack
不为空:
栈顶元素e2
出栈,并插入队列queue
中
如果|e1-e2|!=1
:
返回False
,跳出循环
队列queue
中所有元素出队,并入栈stack
[代码]
defcheck_stack_pair(stack):queue=Queue()flag=True#反转栈中元素whilenotstack.isempty():queue.enqueue(stack.pop())whilenotqueue.isempty():stack.push(queue.dequeue())whilenotstack.isempty():e1=stack.pop()queue.enqueue(e1)ifnotstack.isempty():e2=stack.pop()queue.enqueue(e2)ifabs(e1-e2)!=1:flag=Falsebreakwhilenotqueue.isempty():stack.push(queue.dequeue())returnflag
[时空复杂度] 时间复杂度为 O(n),空间复杂度为 O(n)。
4. 重新排列队列中元素顺序
[问题] 给定一个整数队列 queue
,将队列的前半部分与队列的后半部分交错来重新排列元素。例如输入队列为 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
,则输出应为 [1, 6, 2, 7, 3, 8, 4, 9, 5]
。
[思路] 通过获取队列的前半部分,然后利用栈的反转特性,可以实现重排操作,如下图所示:
[算法]
如果队列
queue
中的元素数为偶数:
half=queue.size//2
否则:
half=queue.size//2+1
1. 将队列queue
的前半部分元素依次出队并入栈stack
2. 栈stack
中元素出栈并入队queue
3. 将队列queue
中在步骤 1
中未出队的另一部分元素依次出队并插入队尾
4. 将队列queue
的前半部分元素依次出队并入栈stack
5. 将栈stack
和队列queue
中的元素交替弹出并入队
6. 如果栈stack
非空:
栈stack
中元素出栈并入队
[代码]
defqueue_order(queue):stack=Stack()size=queue.sizeifsize%2==0:half=queue.size//2else:half=queue.size//2+1res=queue.size-halfforiinrange(half):stack.push(queue.dequeue())whilenotstack.isempty():queue.enqueue(stack.pop())foriinrange(res):queue.enqueue(queue.dequeue())foriinrange(half):stack.push(queue.dequeue())foriinrange(res):queue.enqueue(stack.pop())queue.enqueue(queue.dequeue())ifnotstack.isempty():queue.enqueue(stack.pop())
[时空复杂度] 时间复杂度为O(n),空间复杂度为 O(n)。
5. 反转队列中前 m 个元素的顺序
[问题] 给定一个整数 m
和一个整数队列 queue
,反转队列中前 k 个元素的顺序,而其他元素保持不变。如 m=5
,队列为 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
,算法输出为 [5, 4, 3, 2, 1, 6, 7, 8, 9]
。
[思路] 结合 [问题4] 我们可以发现,此题就是 [问题4] 的前 3
步,如下图所示:
[算法]
1. 将队列
queue
的前m
个元素依次出队并入栈stack
2. 栈stack
中元素出栈并入队queue
3. 将队列queue
中在步骤 1
中未出队的另一部分元素依次出队并插入队尾
[代码]
defreverse_m_element(queue,m):stack=Stack()size=queue.sizeifqueue.isempty()orm>size:returnforiinrange(m):stack.push(queue.dequeue())whilenotstack.isempty():queue.enqueue(stack.pop())foriinrange(size-m):queue.enqueue(queue.dequeue())
[时空复杂度] 时间复杂度为O(n),空间复杂度为 O(n)。
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