七战字节
今天逛牛客网的时候，又看到一篇《伤心字节》系列帖子：
这位同事说道，面字节已经面到道心破碎，吃饭的时候听林宥嘉更是直接泪崩。
这已经是贴主的第 7 次面字节，而且这次和上次一样，都是三面挂，只能转部门继续面。
楼主直言道：虽然平日嘴上一直说想养老想躺平，但还是想趁年轻做一些有意义，有技术挑战的事情。
这段时间每天都泡在宿舍准备面试，心理压力很大，甚至都已经熬到有点发烧了，但还是硬撑着面完了，但结果还是不如人意。
言语间，真的很心疼这届应届生。
往下翻了一下评论区，发现这个世界真的「没有最惨，只有更惨」。
一位同学表示，自己已经面了字节 13 次了，而且还在坚持面。
另外其他同学也表示自己正在艰难秋招，与楼主相互加油。
从结果来看，字节是一个庞大的体系（市值全球第一的独角兽），里面的部门组织更是高度复杂，因此七面、十面的人大有人在。对于此类企业，我们能做到的就是全力准备，认真复盘，然后平常心面对。只要面试过程不犯原则性错误（笔试作弊、与面试官产生冲突），基本上这次挂了，不会影响下个部门邀面。
...
回归主题。
来一道热门社招算法题。
题目描述
平台：LeetCode
题号：面试题 03.01. 三合一
三合一。
描述如何只用一个数组来实现三个栈。
你应该实现 push(stackNum, value)、pop(stackNum)、isEmpty(stackNum)、peek(stackNum) 方法。
stackNum 表示栈下标，value 表示压入的值。
构造函数会传入一个 stackSize 参数，代表每个栈的大小。
示例1:
输入：
["TripleInOne", "push", "push", "pop", "pop", "pop", "isEmpty"]
[[1], [0, 1], [0, 2], [0], [0], [0], [0]]
输出：
[null, null, null, 1, -1, -1, true]
说明：当栈为空时`pop, peek`返回-1，当栈满时`push`不压入元素。
示例2:
输入：
["TripleInOne", "push", "push", "push", "pop", "pop", "pop", "peek"]
[[2], [0, 1], [0, 2], [0, 3], [0], [0], [0], [0]]
输出：
[null, null, null, null, 2, 1, -1, -1]
二维数组
题目只要求我们使用「一个数组」来实现栈，并没有限制我们使用数组的维度。
因此一个简单的做法是，建立一个二维数组 data 来做。
二维数组的每一行代表一个栈，同时使用一个 locations 记录每个栈「待插入」的下标。
代码：
class TripleInOne {
int N = 3;
// 3 * n 的数组，每一行代表一个栈
int[][] data;
// 记录每个栈「待插入」位置
int[] locations;
public TripleInOne(int stackSize) {
data = new int[N][stackSize];
locations = new int[N];
}
public void push(int stackNum, int value) {
int[] stk = data[stackNum];
int loc = locations[stackNum];
if (loc < stk.length) {
stk[loc] = value;
locations[stackNum]++;
}
}
public int pop(int stackNum) {
int[] stk = data[stackNum];
int loc = locations[stackNum];
if (loc > 0) {
int val = stk[loc - 1];
locations[stackNum]--;
return val;
} else {
return -1;
}
}
public int peek(int stackNum) {
int[] stk = data[stackNum];
int loc = locations[stackNum];
if (loc > 0) return stk[loc - 1];
else return -1;
}
public boolean isEmpty(int stackNum) {
return locations[stackNum] == 0;
}
}
C++ 代码：
class TripleInOne {
public:
int N = 3;
vector<vector<int>> data;
vector<int> locations;
TripleInOne(int stackSize) {
data.resize(N, vector<int>(stackSize));
locations.resize(N, 0);
}
void push(int stackNum, int value) {
vector<int>& stk = data[stackNum];
int loc = locations[stackNum];
if (loc < stk.size()) {
stk[loc] = value;
locations[stackNum]++;
}
}
int pop(int stackNum) {
vector<int>& stk = data[stackNum];
int loc = locations[stackNum];
if (loc > 0) {
int val = stk[--loc];
locations[stackNum] = loc;
return val;
} else {
return -1;
}
}
int peek(int stackNum) {
vector<int>& stk = data[stackNum];
int loc = locations[stackNum];
if (loc > 0) return stk[loc - 1];
else return -1;
}
bool isEmpty(int stackNum) {
return locations[stackNum] == 0;
}
};
- 时间复杂度：所有的操作均为 。
- 空间复杂度： 。 为我们需要实现的栈的个数， 为栈的容量。
一维数组
当然了，我们也能使用一个一维数组来做。
建立一个长度为 的数组，并将 3 个栈的「待插入」存储在 locations 数组。
代码：
class TripleInOne {
int N = 3;
int[] data, locations;
int size;
public TripleInOne(int stackSize) {
size = stackSize;
data = new int[size * N];
locations = new int[N];
for (int i = 0; i < N; i++) locations[i] = i * size;
}
public void push(int stackNum, int value) {
int idx = locations[stackNum];
if (idx < (stackNum + 1) * size) {
data[idx] = value;
locations[stackNum]++;
}
}
public int pop(int stackNum) {
int idx = locations[stackNum];
if (idx > stackNum * size) {
locations[stackNum]--;
return data[idx - 1];
} else {
return -1;
}
}
public int peek(int stackNum) {
int idx = locations[stackNum];
if (idx > stackNum * size) return data[idx - 1];
else return -1;
}
public boolean isEmpty(int stackNum) {
return locations[stackNum] == stackNum * size;
}
}
C++ 代码：
class TripleInOne {
public:
int N = 3;
vector<int> data, locations;
int size;
TripleInOne(int stackSize) : size(stackSize), data(stackSize * N), locations(N, 0) {
for (int i = 0; i < N; i++) locations[i] = i * size;
}
void push(int stackNum, int value) {
int idx = locations[stackNum];
if (idx < (stackNum + 1) * size) {
data[idx] = value;
locations[stackNum]++;
}
}
int pop(int stackNum) {
int idx = locations[stackNum];
if (idx > stackNum * size) {
locations[stackNum]--;
return data[idx - 1];
} else {
return -1;
}
}
int peek(int stackNum) {
int idx = locations[stackNum];
if (idx > stackNum * size) return data[idx - 1];
else return -1;
}
bool isEmpty(int stackNum) {
return locations[stackNum] == stackNum * size;
}
};
- 时间复杂度：所有的操作均为 。
- 空间复杂度： 。 为我们需要实现的栈的个数， 为栈的容量。
最后
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