面试算法-119-用栈实现队列

题目

请你仅使用两个栈实现先入先出队列。队列应当支持一般队列支持的所有操作(push、pop、peek、empty):

实现 MyQueue 类:

void push(int x) 将元素 x 推到队列的末尾

int pop() 从队列的开头移除并返回元素

int peek() 返回队列开头的元素

boolean empty() 如果队列为空,返回 true ;否则,返回 false

说明:

你 只能 使用标准的栈操作 ------ 也就是只有 push to top, peek/pop from top, size, 和 is empty 操作是合法的。

你所使用的语言也许不支持栈。你可以使用 list 或者 deque(双端队列)来模拟一个栈,只要是标准的栈操作即可。

示例 1:

输入:

"MyQueue", "push", "push", "peek", "pop", "empty"

\[\], \[1\], \[2\], \[\], \[\], \[\]

输出:

null, null, null, 1, 1, false

解释:

MyQueue myQueue = new MyQueue();

myQueue.push(1); // queue is: [1]

myQueue.push(2); // queue is: [1, 2] (leftmost is front of the queue)

myQueue.peek(); // return 1

myQueue.pop(); // return 1, queue is [2]

myQueue.empty(); // return false

java 复制代码
class MyQueue {
    LinkedList<Integer> stack1;
    LinkedList<Integer> stack2;

    public MyQueue() {
        stack1 = new LinkedList<Integer>();
        stack2 = new LinkedList<Integer>();
    }

    public void push(int x) {
        stack1.push(x);
    }

    public int pop() {
        if (stack2.isEmpty()) {
            while (!stack1.isEmpty()) {
                stack2.push(stack1.pop());
            }
        }
        return stack2.pop();
    }

    public int peek() {
        if (stack2.isEmpty()) {
            while (!stack1.isEmpty()) {
                stack2.push(stack1.pop());
            }
        }

        return stack2.peek();
    }

    public boolean empty() {
        return stack1.isEmpty() && stack2.isEmpty();
    }
}
相关推荐
超级大只老咪37 分钟前
数组相邻元素比较的循环条件(Java竞赛考点)
java
hh随便起个名37 分钟前
力扣二叉树的三种遍历
javascript·数据结构·算法·leetcode
小浣熊熊熊熊熊熊熊丶42 分钟前
《Effective Java》第25条:限制源文件为单个顶级类
java·开发语言·effective java
毕设源码-钟学长1 小时前
【开题答辩全过程】以 公交管理系统为例,包含答辩的问题和答案
java·eclipse
啃火龙果的兔子1 小时前
JDK 安装配置
java·开发语言
星哥说事1 小时前
应用程序监控:Java 与 Web 应用的实践
java·开发语言
写写闲篇儿1 小时前
微软面试之白板做题
面试·职场和发展
派大鑫wink1 小时前
【JAVA学习日志】SpringBoot 参数配置:从基础到实战,解锁灵活配置新姿势
java·spring boot·后端
xUxIAOrUIII1 小时前
【Spring Boot】控制器Controller方法
java·spring boot·后端
Dolphin_Home1 小时前
从理论到实战:图结构在仓库关联业务中的落地(小白→中级,附完整代码)
java·spring boot·后端·spring cloud·database·广度优先·图搜索算法