目录
1、引言
2、栈
3、队列
引言
栈和队列都是动态集合，可以理解为线性表或线性表实现的数据结构。它可以由数组实现，也可以由链表实现。
和数组链表等不一样的是，栈、队列添加、删除数据的位置都是预先设定的。在栈中，被删除的是最近被插入的元素，栈实现的是一种先进后出的策略。而队列中，被删去的总是在集合中存在时间最长的元素，队列实现的是一种先进先出的策略。
栈和队列是非常有用的数据结构，在计算机中很多的地方使用了栈、队列的思想。函数执行的压栈及出栈，消息队列的使用等等。本文最后将介绍栈和队列的常见使用场景，递归转化。
栈
栈的常用操作为以下四种
- push，在栈顶插入一个元素
- pop，弹出栈顶的元素
- peek，查看栈顶元素
- getSize，查看栈内元素的个数
本文中栈由数组实现。
由于入栈和出栈的操作都只集中在栈顶，所以栈实现中，必须定义变量mTop，用于标记当前栈顶位置。
插入操作，在mTop位置上插入新元素，mTop自增即可。
出栈操作，返回mTop自减后的位置的元素。
获取栈内元素个数，即为mTop值大小。
private int mTop = 0;
private static final int MAX = 20;
private Object[] mArray = null;
public DemoStack(){
mTop = 0;
mArray = new Object[MAX];
}
public int getSize(){
return mTop;
}
public boolean push(T e){
if (mTop < MAX) {
mArray[mTop] = e;
mTop ++;
return true;
}
System.out.println("stack is full");
return false;
}
public boolean isEmpty(){
return mTop == 0;
}
public T pop(){
if (mTop == 0) {
System.out.println("stack is empty");
return null;
}
T e = (T) mArray[--mTop];
return e;
}
public T peek(){
int index = mTop - 1;
return (T) mArray[index];
}
栈的实现比较简单，但栈的用处非常大。
在java虚拟机中，函数的调用，会生成一个个函数调用栈，等函数执行完毕，得到函数的返回值，出栈，回到之前调用函数的地方。递归能简便解决非常多的问题，但递归有个最大的问题就是执行效率不高，因为函数调用的次数太多了。结合java虚拟机的函数调用思想，可否优化递归呢？因为递归本质上是将某一个状态的结果保存在栈中，再计算另外一个状态。如果不用递归，也可以使用栈数据结构来保存部分结果。
栈的使用场景之一，就是递归转化，使用栈保存部分结果，取结果再计算下一个状态的结果。二叉树的遍历分为前序遍历，中序遍历，后序遍历，递归实现非常简单，也可以使用栈将递归转化。
前序遍历非常简单，是三种遍历中转化最容易的一种。
public void preTraverseByStack(Node root) {
if (root == null) {
return;
}
DemoStack<Node> stack = new DemoStack<>();
stack.push(root);
Node temp = null;
while (!stack.isEmpty()) {
temp = stack.pop();
System.out.print(temp + " ");
if (temp.hasRightChild()) {
stack.push(temp.getRightChild());
}
if (temp.hasLeftChild()) {
stack.push(temp.getLeftChild());
}
}
System.out.println();
}
中序遍历开始有一定困难了，中序遍历必须先遍历左子树，所以需要找到最左最下方的叶子结点。如果栈中元素值为空，则说明此元素的子元素已经被遍历过了或者不需要处理了。
public void middleTraverseByStack(Node root){
if (root == null) {
return;
}
DemoStack<Node> stack = new DemoStack<>();
stack.push(root);
Node temp = null;
while (!stack.isEmpty()) {
while (stack.peek() != null && stack.peek().hasLeftChild()) {
stack.push(stack.peek().getLeftChild());
}
if (stack.peek() == null) {
stack.pop();
}
if (!stack.isEmpty()) {
temp = stack.pop();
System.out.print(temp + " ");
stack.push(temp.getRightChild());
}
}
System.out.println();
}
后序遍历是三种转化中最难的，它需要先遍历左右子树才行，因为需要使用两个临时变化，记录之前遍历的结点和当前结点。
public void lastTraverseByStack(Node root){
if (root == null) {
return;
}
DemoStack<Node> stack = new DemoStack<>();
stack.push(root);
Node cur = null;
Node pre = null;
while (!stack.isEmpty()) {
cur = stack.peek();
if ((cur.getLeftChild() == null && cur.getRightChild() == null)
|| (pre != null && (pre == cur.getLeftChild() || pre == cur.getRightChild()))) {
System.out.print(cur + " ");
stack.pop();
pre = cur;
}else {
if (cur.hasRightChild()) {
stack.push(cur.getRightChild());
}
if (cur.hasLeftChild()) {
stack.push(cur.getLeftChild());
}
}
}
}
栈的使用场景还有很多，例如四则运算等等。在具体场景中，只要采用了合适的数据结构，事半功倍！
队列
队列的常用操作为：
- enqueue，入队，在队列头部插入元素
- dequeue，出队，在队列尾部删除元素
- getSize，获取队列元素个数
因为队列需要在队列头部和尾部进行元素操作，所以需要两个指针，一个指向头部，一个指向尾部。
队列比栈复杂，队列涉及循环问题。如果使用队列装满元素，再删除所有元素，此时再添加新的元素，虽然队列的mTop值已经是最大了，但尾部仍有空间，需要需要在尾部添加元素。导致mTop值会比mTail值小。
private int mTop;
private int mTail;
private static final int MAX = 10;
private Object[] mArray;
private int mLength = 0;
public DemoQueue(){
mTop = mTail = 0;
mArray = new Object[MAX];
mLength = 0;
}
public int getSize(){
return mLength;
}
public boolean enqueue(T e){
if (getSize() == MAX) {
System.out.println("queue is full");
return false;
}
if (mTop == MAX) {
mTop -= MAX;
}
mArray[mTop] = e;
mTop ++;
mLength++;
return true;
}
public T dequeue(){
if (getSize() == 0) {
System.out.println("queue is empty");
return null;
}
int index = mTail;
mTail++;
if (mTail == MAX) {
mTail -= MAX;
}
mLength--;
return (T) mArray[index];
}
队列和栈一样是非常重要的数据结构，在日常开发中常常用到消息队列，可能会接到某个需要，不允许漏掉任何一个消息，此时就可以使用队列完成需求。本例中，使用队列遍历二叉树，且是从上到下从左到右的水平遍历。
public void traverse(Node root){
if (root == null) {
return;
}
DemoQueue<Node> queue = new DemoQueue<>();
queue.enqueue(root);
Node temp = null;
while (queue.getSize() > 0) {
temp = queue.dequeue();
System.out.print(temp + " ");
if (temp.hasLeftChild()) {
queue.enqueue(temp.getLeftChild());
}
if (temp.hasRightChild()) {
queue.enqueue(temp.getRightChild());
}
}
System.out.println();
}
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