🥉232. 用栈实现队列

请你仅使用两个栈实现先入先出队列。队列应当支持一般队列的支持的所有操作（push、pop、peek、empty）：

实现 MyQueue类：

• void push(int x) 将元素 x 推到队列的末尾
• int pop() 从队列的开头移除并返回元素
• int peek() 返回队列开头的元素

• boolean empty() 如果队列为空，返回 true ；否则，返回 false

  
  说明：
  你只能使用标准的栈操作 —— 也就是只有 push to top, peek/pop from top, size, 和 is empty 操作是合法的。
  你所使用的语言也许不支持栈。你可以使用 list 或者 deque（双端队列）来模拟一个栈，只要是标准的栈操作即可。

进阶：

你能否实现每个操作均摊时间复杂度为 O(1) 的队列？换句话说，执行 n 个操作的总时间复杂度为 O(n) ，即使其中一个操作可能花费较长时间。

示例：

输入：
["MyQueue", "push", "push", "peek", "pop", "empty"]
[[], [1], [2], [], [], []]
输出：
[null, null, null, 1, 1, false]
解释：
MyQueue myQueue = new MyQueue();
myQueue.push(1); // queue is: [1]
myQueue.push(2); // queue is: [1, 2] (leftmost is front of the queue)
myQueue.peek(); // return 1
myQueue.pop(); // return 1, queue is [2]
myQueue.empty(); // return false

提示：

• 1 <= x <= 9
• 最多调用 100 次 push、pop、peek 和 empty
• 假设所有操作都是有效的 （例如，一个空的队列不会调用 pop 或者 peek 操作）

题解

这题还是比较简单的。动态规划不会，这还不会吗？😽

用两个栈模拟即可，一个作为入栈，一个作为出栈。所有进入的元素，都放入入栈，如果有出栈操作，就把入栈中的元素全部弹入出栈即可。

Python

class MyQueue:
    def __init__(self):
        """
        Initialize your data structure here.
        """
        self.inStack=[]
        self.outStack=[]
    def push(self, x: int) -> None:
        """
        Push element x to the back of queue.
        """
        self.inStack.append(x)
    def pop(self) -> int:
        """
        Removes the element from in front of queue and returns that element.
        """
        if len(self.outStack)==0:
            self.in2out()
        return self.outStack.pop()
    def peek(self) -> int:
        """
        Get the front element.
        """
        if len(self.outStack)==0:
            self.in2out()
        return self.outStack[-1]
    def empty(self) -> bool:
        """
        Returns whether the queue is empty.
        """
        if len(self.inStack)==0 and len(self.outStack)==0:
            return True
        return False
    def in2out(self):
        while len(self.inStack)>0:
            self.outStack.append(self.inStack.pop())
# Your MyQueue object will be instantiated and called as such:
# obj = MyQueue()
# obj.push(x)
# param_2 = obj.pop()
# param_3 = obj.peek()
# param_4 = obj.empty()

JavaScript

/**
 * Initialize your data structure here.
 */
var MyQueue = function() {
    this.inStack=[]
    this.outStack=[]

};

/**
 * Push element x to the back of queue. 
 * @param {number} x
 * @return {void}
 */
MyQueue.prototype.push = function(x) {
    this.inStack.push(x)
};

/**
 * Removes the element from in front of queue and returns that element.
 * @return {number}
 */
MyQueue.prototype.pop = function() {
    if (this.outStack.length === 0){
        this.in2out()
    }
    return this.outStack.pop()

};

/**
 * Get the front element.
 * @return {number}
 */
MyQueue.prototype.peek = function() {
    if (this.outStack.length === 0){
        this.in2out()
    }
    return this.outStack[this.outStack.length-1]
};

/**
 * Returns whether the queue is empty.
 * @return {boolean}
 */
MyQueue.prototype.empty = function() {
    if (this.outStack.length ===0 && this.inStack.length === 0){
        return true
    }
    return false

};
MyQueue.prototype.in2out = function() {
    while(this.inStack.length){
        this.outStack.push(this.inStack.pop())
    }

};

/**
 * Your MyQueue object will be instantiated and called as such:
 * var obj = new MyQueue()
 * obj.push(x)
 * var param_2 = obj.pop()
 * var param_3 = obj.peek()
 * var param_4 = obj.empty()
 */

复杂度分析

• 时间复杂度：push和 empty 为 O(1)，pop 和 peek 为均摊 O(1)。对于每个元素，至多入栈和出栈各两次，故均摊复杂度为 O(1)。

• 空间复杂度：O(n)。其中 n 是操作总数。对于有 n 次 push 操作的情况，队列中会有 n 个元素，故空间复杂度为 O(n)。