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【C++进阶】深入STL之 栈与队列:数据结构探索之旅

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❀stack和queue

  • 📕1. stack和queue的基本概念
    • 🎩stack的基本概念
    • 🎈queue的基本概念
  • 📙2. stack与queue的常用操作
    • ⛰️stack的常用操作
    • 🌄queue的常用操作
  • 📚3. 容器适配器
  • 📒4. deque的简单介绍
    • 💧deque的原理介绍
    • 🌊deque的缺陷
  • 📜5. stack和queue的模拟实现
    • 🍂stack的模拟实现
    • 🍁queue的模拟实现
  • 📖6. priority_queue
    • 🌞priority_queue的基本概念
    • 🌙priority_queue的常用操作
    • ⭐priority_queue的模拟实现
  • 🔥7. 总结


前言: 在编程的世界里,数据结构是构建高效、可靠程序的基础。它们就像是我们编程工具箱中的精密工具,帮助我们解决各种复杂的问题。而在C++的STL中,栈(Stack)和队列(Queue)是两种非常重要的数据结构,它们以不同的方式管理和操作数据,为我们的程序提供了极大的灵活性

为了真正掌握它们,我们需要深入学习它们在STL中的实现方式,理解它们背后的原理和机制,以及学习如何在实际编程中有效地使用它们,让我们一起踏上学习STL栈与队列的旅程吧!


📕1. stack和queue的基本概念

🎩stack的基本概念

栈(Stack)是一种后进先出(LIFO)的数据结构

  • 它的操作特性使其在处理递归调用、函数调用栈以及撤销操作等问题时表现出色。通过栈,我们可以轻松地实现如括号匹配、表达式求值等算法。

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🎈queue的基本概念

队列(Queue)则是一种先进先出(FIFO)的数据结构

  • 它在处理需要按顺序处理的任务时非常有用。无论是操作系统中的任务调度,还是网络中的数据包传输,队列都扮演着不可或缺的角色。

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📙2. stack与queue的常用操作

⛰️stack的常用操作

函数说明接口说明
stack()构造空的栈
empty()检测stack是否为空
size()返回stack中元素的个数
top()返回栈顶元素
push()将元素val压入stack中
pop()将stack中尾部的元素弹出
void test_stack()
{stack<int, vector<int>> st; // 构造栈st.push(1); // 将元素val压入stack中st.push(2);st.push(3);st.push(4);printf("栈中有效元素个数为:%d", st.size()); // 返回stack中元素的个数while (!st.empty()) // 检测stack是否为空{printf("%d ", st.top()); // 返回栈顶元素的引用st.pop(); // 将stack中尾部的元素弹出}
}

相较于之前的栈的常用函数学习还是很简单的,在了解完基本用法后,这里推荐几个相关题目


🌄queue的常用操作

函数声明接口说明
queue()构造空的队列
empty()检测队列是否为空,是返回true,否则返回false
size()返回队列中有效元素的个数
front()返回队头元素
back()返回队尾元素
push()在队尾将元素val入队列
pop()将队头元素出队列
void test_queue()
{queue<int, list<int>> q; // 构造队列q.push(1); // 在队尾将元素val入队列q.push(2);q.push(3);q.push(4);printf("队列中有效元素个数为:%d", q.size()); // 返回stack中元素的个数while (!q.empty()) // 检测queue是否为空{printf("%d ", q.front()); // 返回队头元素q.pop(); // 将队头元素出队列}
}

相较于之前的栈的常用函数学习还是很简单的,在了解完基本用法后,这里推荐几个相关题目,不多说直接上题目巩固
最小栈
栈的压入、弹出序列
逆波兰表达式求值
用栈实现队列
用队列实现栈


📚3. 容器适配器

容器适配器是一种机制,它接受一种已有的容器类型,通过封装和改造,使其行为看起来像另一种类型。这允许我们使用特定的数据访问和操作模式(如栈、队列或优先队列)来管理容器中的数据,而无需修改原始容器的实现。

C++标准库定义了三种序列容器适配器:

容器适配器概念
stack(栈)栈是一种后进先出(LIFO)的数据结构,具有push(压栈)、pop(弹栈)、top(查看栈顶元素)等基本操作。在STL中,stack可以建立在vector、list、deque等容器之上。
queue(队列)队列是一种先进先出(FIFO)的数据结构,具有push(入队)、pop(出队)、front(查看队首元素)、back(查看队尾元素)等基本操作。queue在STL中也是一个容器适配器。
priority_queue(优先队列)优先队列是一种特殊的队列,其中元素的出队顺序不是按照它们进入队列的顺序,而是根据它们的优先级。priority_queue提供了push(插入元素)、pop(删除最高优先级元素)、top(查看最高优先级元素)等操作。

虽然stack和queue中也可以存放元素,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,这个在stack和queue的基本概念中可以看到。
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有了容器适配器后,我们在模拟实现时,就不需要自己再从底层出发,而是可以直接调用已经存在的容器


📒4. deque的简单介绍

💧deque的原理介绍

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和删除操作,且时间复杂度为O(1),与vector比较,头插效率高,不需要搬移元素;与list比较,空间利用率比较高

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注意: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的,实际deque类似于一个动态的二维数组

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我们查表发现deque基本上包含了vector与list的用法,那我们之前为什么还要费尽心思去学习呢?直接学习deque不好吗?


🌊deque的缺陷

与vector比较

  • deque的优势是:头部插入和删除时,不需要搬移元素,效率特别高,而且在扩容时,也不需要搬移大量的元素,因此其效率是必vector高的。

与list比较

  • 其底层是连续空间,空间利用率比较高,不需要存储额外字段。但是,deque有一个致命缺陷:不适合遍历,因为在遍历时,deque的迭代器要频繁的去检测其是否移动到某段小空间的边界,导致效率低下,

在序列式场景中,可能需要经常遍历,因此在实际中,需要线性结构时,大多数情况下优先考虑vector和list,deque的应用并不多,而目前能看到的一个应用就是,STL用其作为stack和queue的底层数据结构

因此我们还是要单独学习list和vector的


📜5. stack和queue的模拟实现

在模拟实现这俩个容器的时候,我们只要实现它的常用函数,在模拟实现时,我们只需要复用就可以了

🍂stack的模拟实现

template<class T, class Container = deque<T>>
class stack
{
public:void push(const T& x){_con.push_back(x);}void pop(){_con.pop_back();}const T& top(){return _con.back();}bool empty(){return _con.empty();}size_t size(){_con.size();}
private:Container _con;
};

🍁queue的模拟实现

template<class T, class Container = deque<T>>
class queue
{
public:void push(const T& x){_con.push_back(x);}void pop(){_con.pop_front();}bool empty(){return _con.empty();}const T& front(){return _con.front();}size_t size(){_con.size();}
private:Container _con;
};

关于stack与queue的模拟实现就是复用之前学过的函数,没什么好说的,让我们进入重头戏


📖6. priority_queue

🌞priority_queue的基本概念

关于优先级队列,我们就可以把它想象成堆那样的结构
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优先级队列默认使用vector作为其底层存储数据的容器,在vector上又使用了堆算法将vector中元素构造成
堆的结构,因此priority_queue就是堆,所有需要用到堆的位置,都可以考虑使用priority_queue

注意:默认情况下priority_queue是大堆


🌙priority_queue的常用操作

函数声明接口说明
priority_queue()/priority_queue(first,last)构造一个空的优先级队列
empty( )检测优先级队列是否为空,是返回true,否则返回false
top( )返回优先级队列中最大(最小元素),即堆顶元素
push(x)在优先级队列中插入元素x
pop()删除优先级队列中最大(最小)元素,即堆顶元素
void test_priority_queue()
{std::priority_queue<int> q; // 构造优先级队列q.push(1); // 在优先级队列中插入元素xq.push(43);q.push(233);q.push(43);q.push(4);q.push(73);q.push(2);while (!q.empty()) // 检测优先级队列是否为空{printf("%d ", q.top()); // 返回堆顶元素q.pop(); // 删除堆顶元素}
}

⭐priority_queue的模拟实现

// 仿函数,数据的比较方法
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 Container = vector<T>, class Compare = Less<T>>
class priority_queue
{
public:priority_queue() // 无参构造{}template<class InputIterator>priority_queue(InputIterator first, InputIterator last) // 迭代器构造:_con(first,last){// 向下调整建堆for (int i = (_con.size() - 2) / 2; i >= 0; i--){AdjustDown(i);}}void AdjustUp(int child) // 向上调整{int parent = (child - 1) / 2;Compare com;while (child > 0){if (com(_con[child], _con[parent])){swap(_con[child], _con[parent]);child = parent;parent = (child - 1) / 2;}else{break;}}}void AdjustDown(int parent) // 向下调整{int child = parent * 2 + 1;Compare com;while (com(child , _con.size())){if ((child + 1 < _con.size()) &&com(_con[child + 1], _con[child])){child++;}if (com(_con[child] , _con[parent])){swap(_con[child], _con[parent]);parent = child;child = parent * 2 + 1;}else{break;}}}void push(const T& x){_con.push_back(x);AdjustUp(_con.size() - 1); // 在插入新元素时,我们要调整容器里面的元素}size_t size(){return _con.size();}const T& top(){return _con[0];}void pop(){swap(_con[0], _con[_con.size() - 1]);_con.pop_back(); AdjustDown(0); // 删除时,依旧要调整元素}bool empty(){return _con.empty();}
private:Container _con;
};

关于priority_queue的模拟实现,依然是以复用为主,只不过多了一些堆要使用的调整函数,而且我们在查priority_queue这个容器时,不难发现其实它是有三个模板参数的,它的第三个模板参数就是,数据的排列方式,也就是决定大小堆的,这就涉及到了仿函数,关于仿函数,下节我们在讲!


🔥7. 总结

在深入探讨了STL(Standard Template Library)中的栈(stack)与队列(queue)之后,我们不难发现这两大数据结构在程序设计中扮演着至关重要的角色。栈与队列的引入,不仅极大地丰富了C++程序员的工具箱,也为解决各种实际问题提供了更为高效、优雅的方法

学习栈与队列并不仅仅是为了掌握它们的基本操作和应用场景。更重要的是,我们要学会如何根据问题的特点选择合适的数据结构,以及如何有效地利用数据结构来解决实际问题。在这个过程中,我们需要不断思考、探索和实践,才能不断提升自己的编程能力和问题解决能力。让我们继续前行,不断探索编程的奥秘,享受编程的乐趣!

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谢谢大家支持本篇到这里就结束了,端午安康,祝大家天天开心!
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http://www.lryc.cn/news/368760.html

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