【数据结构与算法】深入理解队列(下)
✨hello，进来的小伙伴们，你们好耶！✨系列专栏:【数据结构与算法】✈️✈️本篇内容: 循环队列，双端队列以及面试OJ题！⛵⛵作者简介：一名双非本科大三在读的科班Java编程小白，道阻且长，你我同行！ 一、循环队列环形队列通常使用数组实现。 那么在使用我们的循环队列时，我们可以发现很明显的一个问题就是如何区分空与满，因为刚开始没有存元素的时候我们的head和tail都是....
数据结构与算法(4)——队列
队列（Queue）特点：先入先出单端队列：只有一个口可以进出（常用）双端队列：两个口都可以进出类别时间复杂度访问O(N)搜索O(N)插入O(1)删除O(1)队列常用操作：创建队列、添加元素、获取即将出队的元素、删除即将出队的元素、判断队列是否为空、队列长度、遍历队列（边删除边遍历队列操作）力扣练习题：933 239(困难)python队列常用操作#1.创建队列 queue=deque() #2.....
数据结构与算法例题(3)——队列和栈
# 题目比较难理解，大概意思就是求在[t-3000,t]之间的请求数，因此可以将小于t-3000时间内的请求删除，也就是popleft()，这样得到的就是最后的答案。 class RecentCounter: def __init__(self): self.q=deque() def ping(self, t: int) -> int: s...
数据结构与算法-栈与队列
什么是栈栈也是一种线性表，但它是受到限制的线性表。栈只允许在一端进行操作。（1）栈中允许执行插入和删除操作的一端称为栈顶，不允许执行插入和删除操作的一端称为栈底；.（2）向一个栈中插入新元素又称为入栈、压栈。入栈之后该元素被放在栈顶元素的上面，成为新的栈顶元素；.（3）从一个栈中删除元素又称为出栈、弹栈，是把栈顶元素删除，使其相邻元素成为新的栈顶元素。注意：若要从栈中获取元素，只能通过栈顶指针取....
【数据结构与算法】第八章：栈与队列相关应用完整版
作者主页：求不脱发的博客 精选专栏：数据结构与算法 精彩摘要：前面几章纤细介绍了栈与队列的基本内容及相关操作，本章将通过三个案例对栈与队列作进一步的分析，然后分别利用栈和队列的基本操作给出案例中相关算法的具体实现。觉得文章还不错的话欢迎大家点赞➕收藏⭐️➕评论支持博主目录【数据结构与算法】第八章：栈与队列相关应用1️⃣数制的转换。2️⃣括号匹配的检验。3️⃣表达式求值4️⃣小 结【数据结构与算法....
【数据结构与算法】第八章：栈与队列相关应用
【数据结构与算法】第八章：栈与队列相关应用1️⃣数制的转换。【案例描述】 十进制数N和其他d进制数的转换是计算机实现计算的基本问题，其解决方法很多，其中一个简单算法基于下列原理： N = (N div d) × d + N mod d（其中，div为整除运算，mod为求余运算）....
【数据结构与算法】第七章：队列的表示与操作实现
作者主页：求不脱发的博客 精选专栏：数据结构与算法 精彩摘要：前面两章重点介绍了栈的表示与实现，本章将详细解释队列的表示与实现，以及相关的基本操作。觉得文章还不错的话欢迎大家点赞➕收藏⭐️➕评论支持博主目录【数据结构与算法】第七章：队列的表示与操作实现1️⃣队列的类型定义2️⃣循环队列—队列的顺序表示和实现3️⃣链队—队列的链式表示和实现【数据结构与算法】第七章：队列的表示与操作实现....
【刷算法】用两个栈实现队列
题目描述用两个栈来实现一个队列，完成队列的Push和Pop操作。 队列中的元素为int类型。分析两个栈实现队列，那就是一个进一个出，且题中没说两个栈的长度限制，那么对于两个栈s1和s2来说，有两个注意的点：s1.push时，若s2不为空且s1为空，为了保证正确的顺序，则将s2的元素全返入s1，然后再s1.pushs2.pop时，若s2为空且s1不为空，为了保证正确的顺序，则将s1的元素全放入s2....
每日算法刷题Day15-0到n-1中缺失的数字、调整数组顺序、从尾到头打印链表、用两个栈实现队列
本文已收录于算法刷题系列专栏： 每日算法题解 欢迎订阅，持续更新。@[TOC]45.0到n-1中缺失的数字一个长度为 n−1的递增排序数组中的所有数字都是唯一的，并且每个数字都在范围 0 到 n−1之内。在范围 0 到 n−1的 n 个数字中有且只有一个数字不在该数组中，请找出这个数字。数据范围1≤n≤1000样例输入：[0,1,2,4] 输出：3思路此题思路比较简单，主要考察的是对于STL...
用C++类和队列实现图搜索的广度优先遍历算法
广度优先遍历概念出现背景：求解节点间的最短路径，因为它的特点是 "搜到就是最优解"。定义：广度优先搜索（Breadth-First Search），又称作宽度优先搜索。BFS是一种完备策略，即只要问题有解，它就一定可以找到解。并且，广度优先搜索找到的解，还一定是路径最短的解。但是它盲目性较大，尤其是当目标节点距初始节点较远时，将产生许多无用的节点，因此其搜索效率较低。一般只有需求最优解的时候会用....
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