【C++】第十三节—stack、queue、priority_queue、容器适配器(介绍和使用+模拟实现+OJ题)

hello，我是云边有个稻草人

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目录

一、stack的介绍和使用

1.1 stack介绍

1.2 stack的使用

1.3 stack代码题

【最小栈】

【栈的压入弹出序列】 

【逆波兰表达式求值】 

1.4 stack的模拟实现

二、queue的介绍和使用

2.1 queue - C++ Reference

2.2 queue的使用

2.3 queue的模拟实现

三、priority_queue的介绍和使用 

3.1 priority_queue - C++ Reference—文档介绍

3.2 priority_queue的使用

3.3 在OJ题中的应用 

3.4 priority_queue的模拟实现

 四、容器适配器

4.1 什么是适配器

4.2 STL标准库中stack和queue的底层结构 

4.3 deque的简单介绍(了解) 

【deque的原理介绍】

【deque的缺陷】

4.4 为什么选择deque作为stack和queue的底层默认容器

正文开始——

一、stack的介绍和使用

1.1 stack介绍

stack - C++ Reference文档介绍

1.2 stack的使用

1.3 stack代码题

【最小栈】

155. 最小栈 - 力扣（LeetCode）

基本思路

代码

class MinStack { public: MinStack() {//不自己显示写构造函数，初始化列表会自动调用自定义类型成员变量的构造函数 } //_st正常插入数据，当_minst为空或者val<=栈顶元素时才插入数据 void push(int val) { _st.push(val); if(_minst.empty() || val <= _minst.top()) _minst.push(val); } //_st正常删除数据；当两个栈的栈顶数据相等时才删除_minst里面的数据 void pop() { if(_st.top() == _minst.top()) _minst.pop(); _st.pop(); } int top() { return _st.top(); } //直接返回_minst的栈顶元素即可 int getMin() { return _minst.top(); } private: stack<int> _st; stack<int> _minst; }; /** * Your MinStack object will be instantiated and called as such: * MinStack* obj = new MinStack(); * obj->push(val); * obj->pop(); * int param_3 = obj->top(); * int param_4 = obj->getMin(); */

【栈的压入弹出序列】 

栈的压入、弹出序列_牛客题霸_牛客网

基本思路

代码

class Solution { public: /** * 代码中的类名、方法名、参数名已经指定，请勿修改，直接返回方法规定的值即可 * * * @param pushV int整型vector * @param popV int整型vector * @return bool布尔型 */ bool IsPopOrder(vector<int>& pushV, vector<int>& popV) { // write code here size_t pushi = 0,popi = 0; stack<int> st; while(pushi < pushV.size()) { //1.首先将一个数据push进栈 st.push(pushV[pushi++]); //2.是否匹配 //2.1 匹配——栈顶数据和popi指向的数据相等并且栈不为空，出栈顶数据，popi++ while(!st.empty() && st.top() == popV[popi]) { st.pop(); popi++;//这里出数据可能会出现栈为空的情况，栈为空时就继续入栈 } //2.2 不匹配——继续将pushV数据入栈 } //当栈最后为空或者popi走到最后，指向最后一个数据的下一个位置时则为正常序列 // return st.empty(); return popi == popV.size(); }//栈出了作用域会自动调用析构函数 };

【逆波兰表达式求值】 

150. 逆波兰表达式求值 - 力扣（LeetCode）

基本原理

代码

class Solution { public: int evalRPN(vector<string>& tokens) { stack<int> st; for(auto& str : tokens) { //为操作符 if(str == "+" || str == "-" || str == "*" ||str == "/" ) { int right = st.top(); st.pop(); int left = st.top(); st.pop(); if(str == "+") { st.push(left+right); } else if(str == "-") { st.push(left-right); } else if(str == "*") { st.push(left*right); } else { st.push(left/right); } } //为操作数 else { st.push(stoi(str)); } } return st.top(); } };

用switch case也OK的 

232. 用栈实现队列 - 力扣（LeetCode）

1.4 stack的模拟实现

从栈的接口中可以看出，栈实际是一种特殊的vector，因此使用vector完全可以模拟实现stack。用list也可以模拟实现stack，看你Container传的是什么容器，传的容器要支持需要的接口

#pragma once #include<iostream> #include<vector> #include<list> #include<deque> using namespace std; namespace lrq { template<class T, class Container = deque<T>>//这里可以给一个缺省值 class stack { public: void push(const T& x) { _con.push_back(x); } void pop() { _con.pop_back(); } size_t size()const { return _con.size(); } bool empty()const { return _con.empty(); } const T& top()const { return _con.back(); } private: Container _con; }; }

二、queue的介绍和使用

2.1 queue - C++ Reference

1. 队列是一种容器适配器，专门用于在FIFO上下文(先进先出)中操作，其中从容器一端插入元素，另一端提取元素。

2. 队列作为容器适配器实现，容器适配器即将特定容器类封装作为其底层容器类，queue提供一组特定的成员函数来访问其元素。元素从队尾入队列，从队头出队列。

3. 底层容器可以是标准容器类模板之一，也可以是其他专门设计的容器类。

该底层容器应至少 支持以下操作:empty：检测队列是否为空size：返回队列中有效元素的个数front：返回队头元素的引用back：返回队尾元素的引用push_back：在队列尾部入队列pop_front：在队列头部出队列

4. 标准容器类deque和list满足了这些要求。默认情况下，如果没有为queue实例化指定容器 类，则使用标准容器deque。

2.2 queue的使用

2.3 queue的模拟实现

#pragma once //queue不可以使用vector作为底层来实现，根据队列的特性先进先出，但是vevtor不支持头删 namespace lrq { template<class T,class Container = deque<T>> class queue { public: void push(const T& x) { _con.push_back(x); } void pop() { _con.pop_front(); } size_t size()const { return _con.size(); } const T& front()const { return _con.front(); } bool empty()const { return _con.empty(); } private: Container _con; }; }

225. 用队列实现栈 - 力扣（LeetCode）

三、priority_queue的介绍和使用 

3.1 priority_queue - C++ Reference—文档介绍

1.优先队列是一种容器适配器，根据严格的弱排序标准，它的第一个元素总是它所包含的元素 中最大的。

2.此上下文类似于堆，在堆中可以随时插入元素，并且只能检索最大堆元素(优先队列中位于顶部的元素)。

3.优先队列被实现为容器适配器，容器适配器即将特定容器类封装作为其底层容器类，queue 提供一组特定的成员函数来访问其元素。元素从特定容器的“尾部”弹出，其称为优先队列的 顶部。

4.底层容器可以是任何标准容器类模板，也可以是其他特定设计的容器类。容器应该可以通过 随机访问迭代器访问，并支持以下操作：

• empty()：检测容器是否为空
• size()：返回容器中有效元素个数
• front()：返回容器中第一个元素的引用
• push_back()：在容器尾部插入元素
• pop_back()：删除容器尾部元素

5. 标准容器类vector和deque满足这些需求。默认情况下，如果没有为特定的priority_queue 类实例化指定容器类，则使用vector。 6. 需要支持随机访问迭代器，以便始终在内部保持堆结构。容器适配器通过在需要时自动调用 算法函数make_heap、push_heap和pop_heap来自动完成此操作。

3.2 priority_queue的使用

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。

#include<iostream> #include<queue>//priority_queue和queue共用一个头文件 using namespace std; int main() { //默认是大的优先级高 //priority_queue<int> pq; //显示着传参数，这里涉及到仿函数，使用greater<int>小的优先级高 priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> pq; pq.push(1); pq.push(10); pq.push(90); pq.push(4); while (!pq.empty()) { cout << pq.top() << " "; pq.pop(); } cout << endl; return 0; }

3.3 在OJ题中的应用 

215. 数组中的第K个最大元素 - 力扣（LeetCode）

使用优先级队列解决真是再适合不过了！

class Solution { public: int findKthLargest(vector<int>& nums, int k) { //使用优先级队列,底层就是一个大堆 priority_queue<int> pq(nums.begin(),nums.end()); //k--是出k次，也就是循环k次；--k是出k-1次，也就是进入循环k次 while(--k) { pq.pop(); } return pq.top(); } };

3.4 priority_queue的模拟实现

 通过对priority_queue的底层结构就是堆，因此此处只需对堆进行通用的封装即可。

数据结构关于二叉树的忘了真得复习了，不然下面看起来费劲

#pragma once #include<vector> namespace bit { template <class T> struct less { bool operator() (const T& x, const T& y) const { return x < y; } }; template <class T> struct greater { bool operator() (const T& x, const T& y) const { return x > y; } }; template<class T, class Container = vector<T>, class Compare = less<T>> class priority_queue { public: // 强制生成默认构造函数 priority_queue() = default; template <class InputIterator> priority_queue(InputIterator first, InputIterator last) :_con(first, last) { // 建堆 for (int i = (_con.size()-1-1)/2; i >= 0; i--) { AdjustDown(i); } } void AdjustUp(int child) { Compare com; int parent = (child - 1) / 2; while (child > 0) { //if (_con[parent] < _con[child]) if (com(_con[parent], _con[child])) { swap(_con[child], _con[parent]); child = parent; parent = (parent - 1) / 2; } else { break; } } } void push(const T& x) { _con.push_back(x); AdjustUp(_con.size() - 1); } void AdjustDown(int parent) { Compare com; size_t child = parent * 2 + 1; while (child < _con.size()) { // 假设法，选出左右孩子中小的那个孩子 //if (child + 1 < _con.size() && _con[child] < _con[child + 1]) if (child + 1 < _con.size() && com(_con[child], _con[child + 1])) { ++child; } //if (_con[parent] < _con[child]) if (com(_con[parent], _con[child])) { swap(_con[child], _con[parent]); parent = child; child = parent * 2 + 1; } else { break; } } } void pop() { swap(_con[0], _con[_con.size() - 1]); _con.pop_back(); AdjustDown(0); } bool empty() { return _con.empty(); } const T& top() { return _con[0]; } size_t size() { return _con.size(); } private: Container _con; }; }

#include"PriorityQueue.h" //int main() //{ // //int a[] = { 1,4,2,5,6,3,2 }; // //bit::priority_queue<int> pq1(a, a+sizeof(a)/sizeof(int)); // // // 默认是大的优先级高 // //bit::priority_queue<int> pq; // // // 小的优先级高 priority_queue<int, vector<int>, less<int>> pq; // pq.push(3); // pq.push(2); // pq.push(1); // pq.push(4); // // while (!pq.empty()) // { // cout << pq.top() << " "; // pq.pop(); // } // cout << endl; // // return 0; //} // 仿函数 //template <class T> //struct Less //{ // bool operator() (const T& x, const T& y) const // { // return x < y; // } //}; // //template <class T> //struct Greater //{ // bool operator() (const T& x, const T& y) const // { // return x > y; // } //}; // //int main() //{ // Less<int> lessFunc; // cout << lessFunc(1, 2) << endl; // cout << lessFunc.operator()(1, 2) << endl; // // // return 0; //} class Date { public: Date(int year = 1900, int month = 1, int day = 1) : _year(year) , _month(month) , _day(day) {} bool operator<(const Date& d)const { return (_year < d._year) || (_year == d._year && _month < d._month) || (_year == d._year && _month == d._month && _day < d._day); } bool operator>(const Date& d)const { return (_year > d._year) || (_year == d._year && _month > d._month) || (_year == d._year && _month == d._month && _day > d._day); } friend ostream& operator<<(ostream& _cout, const Date& d); private: int _year; int _month; int _day; }; ostream& operator<<(ostream& _cout, const Date& d) { _cout << d._year << "-" << d._month << "-" << d._day; return _cout; } //struct DateLess //{ // bool operator()(const Date* d1, const Date* d2) // { // return *d1 < *d2; // } //}; //struct DateGreater //{ // bool operator()(const Date* d1, const Date* d2) // { // return *d1 > *d2; // } //}; namespace bit { // 特化 template <> struct less<Date*> { bool operator() (Date* const& x, Date* const& y) const { return *x < *y; } }; }

 四、容器适配器

4.1 什么是适配器

适配器是一种设计模式(设计模式是一套被反复使用的、多数人知晓的、经过分类编目的、代码设 计经验的总结)，该种模式是将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口。

4.2 STL标准库中stack和queue的底层结构 

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，比如：

4.3 deque的简单介绍(了解) 

【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。

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，其底层结构如下图所示

双端队列底层是一段假象的连续空间，实际是分段连续的，为了维护其“整体连续”以及随机访问 的假象，落在了deque的迭代器身上，因此deque的迭代器设计就比较复杂，如下图所示：

那deque是如何借助其迭代器维护其假想连续的结构呢？

【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，而序列式场景中，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。

4.4 为什么选择deque作为stack和queue的底层默认容器

stack是一种后进先出的特殊线性数据结构，因此只要具有push_back()和pop_back()操作的线性 结构，都可以作为stack的底层容器，比如vector和list都可以；queue是先进先出的特殊线性数据 结构，只要具有push_back和pop_front操作的线性结构，都可以作为queue的底层容器，比如 list。但是STL中对stack和queue默认选择deque作为其底层容器，主要是因为：

1. stack和queue不需要遍历(因此stack和queue没有迭代器)，只需要在固定的一端或者两端进行操作。
2. 在stack中元素增长时，deque比vector的效率高(扩容时不需要搬移大量数据)；queue中的 元素增长时，deque不仅效率高，而且内存使用率高。 结合了deque的优点，而完美的避开了其缺陷。

STL标准库中对于stack和queue的模拟实现见上面一开始介绍的stack和queue

 下面是本节课对STL库里面实现的stack和queue进行测试以及对vector和deque排序效率的测试

#include"stack.h" #include"queue.h" #include<vector> #include<deque> #include<iostream> #include<algorithm> using namespace std; //int main() //{ // lrq::stack<int,vector<int>> st; // st.push(1); // st.push(2); // st.push(3); // st.push(4); // // while (!st.empty()) // { // cout << st.top()<<" "; // st.pop(); // } // // //自动调用析构函数 // // lrq::queue<int, list<int>> qu; // //lrq::queue<int, vector<int>> qu;会报错 // qu.push(1); // qu.push(1); // qu.push(1); // qu.push(1); // // while (!qu.empty()) // { // cout<<qu.front()<<" "; // qu.pop(); // } // // return 0; //} ////同样的排序，vector比deque要快 void test_op1() { srand(time(0)); const int N = 1000000; deque<int> dq; vector<int> v; for (int i = 0; i < N; ++i) { auto e = rand() + i; v.push_back(e); dq.push_back(e); } int begin1 = clock(); sort(v.begin(), v.end()); int end1 = clock(); int begin2 = clock(); sort(dq.begin(), dq.end()); int end2 = clock(); printf("vector:%d\n", end1 - begin1); printf("deque:%d\n", end2 - begin2); } void test_op2() { srand(time(0)); const int N = 1000000; deque<int> dq1; deque<int> dq2; for (int i = 0; i < N; ++i) { auto e = rand() + i; dq1.push_back(e); dq2.push_back(e); } int begin1 = clock(); sort(dq1.begin(), dq1.end()); int end1 = clock(); int begin2 = clock(); // 拷贝到vector vector<int> v(dq2.begin(), dq2.end()); sort(v.begin(), v.end()); dq2.assign(v.begin(), v.end()); int end2 = clock(); printf("deque sort:%d\n", end1 - begin1); printf("deque copy vector sort, copy back deque:%d\n", end2 - begin2); } int main() { //test_op1(); test_op2(); return 0; } 

完——

（2025,7,2，挑战日更！敲代码思考枯燥，费脑子，啥时候能轻舟已过万重山呀。好饿，去吃拉面，博主不想当懒狗了）

剧终

比起剧终，更喜欢未完待续......

至此结束——

我是云边有个稻草人

期待与你的下一次相遇！