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浏览器的前进、后退功能,我想你肯定很熟悉吧?
当你依次访问完一串页面 a-b-c 之后,点击浏览器的后退按钮,就可以查看之前浏览过的页面 b 和 a。当你后退到页面 a,点击前进按钮,就可以重新查看页面 b 和 c。但是,如果你后退到页面 b 后,点击了新的页面 d,那就无法再通过前进、后退功能查看页面 c 了。
你会如何实现这个功能呢?
关于“栈”,我有一个非常贴切的例子,就是一摞叠在一起的盘子。我们平时放盘子的时候,都是从下往上一个一个放;取的时候,我们也是从上往下一个一个地依次取,不能从中间任意抽出。后进者先出,先进者后出,这就是典型的“栈”结构。
从栈的操作特性上来看,栈是一种“操作受限”的线性表,只允许在一端插入和删除数据。
当某个数据集合只涉及在一端插入和删除数据,并且满足后进先出、先进后出的特性,我们就应该首选“栈”这种数据结构。
栈既可以用数组来实现,也可以用链表来实现。
用数组实现的栈,我们叫作顺序栈,用链表实现的栈,我们叫作链式栈。
// 基于数组实现的顺序栈 public class ArrayStack { private String[] items; // 数组 private int count; // 栈中元素个数 private int n; // 栈的大小 // 初始化数组,申请一个大小为 n 的数组空间 public ArrayStack(int n) { this.items = new String[n]; this.n = n; this.count = 0; } // 入栈操作 public boolean push(String item) { // 数组空间不够了,直接返回 false,入栈失败。 if (count == n) return false; // 将 item 放到下标为 count 的位置,并且 count 加一 items[count] = item; ++count; return true; } // 出栈操作 public String pop() { // 栈为空,则直接返回 null if (count == 0) return null; // 返回下标为 count-1 的数组元素,并且栈中元素个数 count 减一 String tmp = items[count-1]; --count; return tmp; } }
/** * 基于链表实现的栈。 */ public class StackBasedOnLinkedList { private Node top = null; public void push(int value) { Node newNode = new Node(value, null); // 判断是否栈空 if (top == null) { top = newNode; } else { newNode.next = top; top = newNode; } } /** * 我用-1表示栈中没有数据。 */ public int pop() { if (top == null) return -1; int value = top.data; top = top.next; return value; } public void printAll() { Node p = top; while (p != null) { System.out.print(p.data + " "); p = p.next; } System.out.println(); } private static class Node { private int data; private Node next; public Node(int data, Node next) { this.data = data; this.next = next; } public int getData() { return data; } } }
操作的时间、空间复杂度是多少呢?
不管是顺序栈还是链式栈,我们存储数据只需要一个大小为 n 的数组就够了。在入栈和出栈过程中,只需要一两个临时变量存储空间,所以空间复杂度是 O(1)。
注意,这里存储数据需要一个大小为 n 的数组,并不是说空间复杂度就是 O(n)。因为,这 n 个空间是必须的,无法省掉。所以我们说空间复杂度的时候,是指除了原本的数据存储空间外,算法运行还需要额外的存储空间。
不管是顺序栈还是链式栈,入栈、出栈只涉及栈顶个别数据的操作,所以时间复杂度都是 O(1)。
如果要实现一个支持动态扩容的栈,我们只需要底层依赖一个支持动态扩容的数组就可以了。当栈满了之后,我们就申请一个更大的数组,将原来的数据搬移到新数组中。
分析一下支持动态扩容的顺序栈的入栈、出栈操作的时间复杂度。
对于出栈操作来说,我们不会涉及内存的重新申请和数据的搬移,所以出栈的时间复杂度仍然是 O(1)。但是,对于入栈操作来说,情况就不一样了。当栈中有空闲空间时,入栈操作的时间复杂度为 O(1)。但当空间不够时,就需要重新申请内存和数据搬移,所以时间复杂度就变成了 O(n)。
也就是说,对于入栈操作来说,最好情况时间复杂度是 O(1),最坏情况时间复杂度是 O(n)。
这个入栈操作的平均情况下的时间复杂度可以用摊还分析法来分析。
为了分析的方便,我们需要事先做一些假设和定义:
如果当前栈大小为 K,并且已满,当再有新的数据要入栈时,就需要重新申请 2 倍大小的内存,并且做 K 个数据的搬移操作,然后再入栈。但是,接下来的 K-1 次入栈操作,我们都不需要再重新申请内存和搬移数据,所以这 K-1 次入栈操作都只需要一个 simple-push 操作就可以完成。
可以看出,这 K 次入栈操作,总共涉及了 K 个数据的搬移,以及 K 次 simple-push 操作。将 K 个数据搬移均摊到 K 次入栈操作,那每个入栈操作只需要一个数据搬移和一个 simple-push 操作。以此类推,入栈操作的均摊时间复杂度就为 O(1)。
通过这个例子的实战分析,也印证了前面讲到的,均摊时间复杂度一般都等于最好情况时间复杂度。因为在大部分情况下,入栈操作的时间复杂度 O 都是 O(1),只有在个别时刻才会退化为 O(n),所以把耗时多的入栈操作的时间均摊到其他入栈操作上,平均情况下的耗时就接近 O(1)。
函数调用栈
操作系统给每个线程分配了一块独立的内存空间,这块内存被组织成“栈”这种结构, 用来存储函数调用时的临时变量。每进入一个函数,就会将临时变量作为一个栈帧入栈,当被调用函数执行完成,返回之后,将这个函数对应的栈帧出栈。
int main() {
int a = 1;
int ret = 0;
int res = 0;
ret = add(3, 5);
res = a + ret;
printf("%d", res);
reuturn 0;
}
int add(int x, int y) {
int sum = 0;
sum = x + y;
return sum;
}
从代码中可以看出,main() 函数调用了 add() 函数,获取计算结果,并且与临时变量 a 相加,最后打印 res 的值。
表达式求值
为了方便解释,我将算术表达式简化为只包含加减乘除四则运算,比如:34+13*9+44-12/3。
编译器通过两个栈来实现的。其中一个保存操作数的栈,另一个是保存运算符的栈。我们从左向右遍历表达式,当遇到数字,我们就直接压入操作数栈;当遇到运算符,就与运算符栈的栈顶元素进行比较。
如果比运算符栈顶元素的优先级高,就将当前运算符压入栈;如果比运算符栈顶元素的优先级低或者相同,从运算符栈中取栈顶运算符,从操作数栈的栈顶取 2 个操作数,然后进行计算,再把计算完的结果压入操作数栈,继续比较。
3+5*8-6 这个表达式的计算过程。结合上面理解
除了用栈来实现表达式求值,我们还可以借助栈来检查表达式中的括号是否匹配。
假设表达式中只包含三种括号,圆括号 ()、方括号 [] 和花括号{},并且它们可以任意嵌套。比如,{[{}]}或 [{()}([])] 等都为合法格式,而{[}()] 或 [({)] 为不合法的格式。
给你一个包含三种括号的表达式字符串,如何检查它是否合法呢?
这里也可以用栈来解决。我们用栈来保存未匹配的左括号,从左到右依次扫描字符串。当扫描到左括号时,则将其压入栈中;当扫描到右括号时,从栈顶取出一个左括号。如果能够匹配,比如“(”跟“)”匹配,“[”跟“]”匹配,“{”跟“}”匹配,则继续扫描剩下的字符串。如果扫描的过程中,遇到不能配对的右括号,或者栈中没有数据,则说明为非法格式。
当所有的括号都扫描完成之后,如果栈为空,则说明字符串为合法格式;否则,说明有未匹配的左括号,为非法格式。
如何实现浏览器的前进、后退功能?其实,用两个栈就可以非常完美地解决这个问题。
我们使用两个栈,X 和 Y,我们把首次浏览的页面依次压入栈 X,当点击后退按钮时,再依次从栈 X 中出栈,并将出栈的数据依次放入栈 Y。当我们点击前进按钮时,我们依次从栈 Y 中取出数据,放入栈 X 中。当栈 X 中没有数据时,那就说明没有页面可以继续后退浏览了。当栈 Y 中没有数据,那就说明没有页面可以点击前进按钮浏览了。
比如你顺序查看了 a,b,c 三个页面,我们就依次把 a,b,c 压入栈,这个时候,两个栈的数据就是这个样子:
当你通过浏览器的后退按钮,从页面 c 后退到页面 a 之后,我们就依次把 c 和 b 从栈 X 中弹出,并且依次放入到栈 Y。这个时候,两个栈的数据就是这个样子:
这个时候你又想看页面 b,于是你又点击前进按钮回到 b 页面,我们就把 b 再从栈 Y 中出栈,放入栈 X 中。此时两个栈的数据是这个样子:
这个时候,你通过页面 b 又跳转到新的页面 d 了,页面 c 就无法再通过前进、后退按钮重复查看了,所以需要清空栈 Y。此时两个栈的数据这个样子:
栈是一种操作受限的数据结构,只支持入栈和出栈操作。后进先出是它最大的特点。栈既可以通过数组实现,也可以通过链表来实现。不管基于数组还是链表,入栈、出栈的时间复杂度都为 O(1)。除此之外,我们还讲了一种支持动态扩容的顺序栈,你需要重点掌握它的均摊时间复杂度分析方法。
leetcode上关于栈的题目20,155,232,844,224,682,496.
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