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# 线性结构
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## 双端栈
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双端栈(**Deque Stack** 或 **Double-ended Stack**)是一种允许在两端进行操作的栈数据结构。通常的栈只能在一端进行操作(称为**栈顶**),即**后进先出**(LIFO, Last In First Out),但双端栈允许在栈的**两端**都可以执行进栈和出栈操作。
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>注意,双端栈和双端队列在C++中都可以用std::deque来实现,只有使用上的区别
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### 双端栈的特点
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1. **两端操作**:双端栈可以在栈的**两端**进行进栈(push)和出栈(pop),即可以从栈的前端或后端插入和删除元素。
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2. **灵活性**:与单端栈相比,双端栈提供了更大的灵活性,因为可以根据需要选择从哪一端操作数据。
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### 操作
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假设双端栈具有两个端点:
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- **左端(front)**
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- **右端(back)**
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主要操作包括:
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- **`push_front()`**:在左端插入元素。
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- **`push_back()`**:在右端插入元素。
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- **`pop_front()`**:从左端弹出元素。
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- **`pop_back()`**:从右端弹出元素。
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- **`front()`**:访问左端的元素。
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- **`back()`**:访问右端的元素。
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### 实现
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双端栈通常是通过**双端队列(deque,double-ended queue)**实现的。C++ 中的标准库容器 `std::deque` 就是一个可以在两端高效进行插入和删除操作的数据结构,非常适合用来实现双端栈。
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### 应用
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双端栈适合用于一些需要在两端频繁操作的场景,比如:
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- **滑动窗口问题**:在滑动窗口中,你可能需要同时在窗口的两端添加或移除元素。
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- **双向搜索算法**:在某些搜索算法中,可以从两端同时进行搜索。
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## 双端队列
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双端队列(Deque,**Double-Ended Queue**)是一种特殊的队列数据结构,它允许在**两端进行插入和删除**操作。与普通队列(只能从一端入队、另一端出队)不同,双端队列可以从**队首和队尾**进行入队和出队操作,因此具有更大的灵活性。
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### 双端队列的主要操作:
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1. **从队首插入元素(push_front)**:在队列的前端插入一个元素。
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2. **从队尾插入元素(push_back)**:在队列的末尾插入一个元素。
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3. **从队首删除元素(pop_front)**:移除队列前端的元素。
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4. **从队尾删除元素(pop_back)**:移除队列末尾的元素。
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5. **访问队首元素(front)**:查看队列前端的元素。
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6. **访问队尾元素(back)**:查看队列末端的元素。
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### 双端队列的分类:
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- **输入受限双端队列**:只允许从队首删除元素,但只能从一端插入。
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- **输出受限双端队列**:只允许从队尾插入元素,但可以从两端删除元素。
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### 双端队列的常见应用:
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- **滑动窗口问题**:通过双端队列可以高效地维护一组窗口内的最大或最小值,常用于动态数据流的问题。
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- **任务调度**:在一些调度问题中,可以根据任务的优先级从两端进行任务插入和删除。
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### 实现方式:
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双端队列可以使用**双向链表**或**动态数组**实现。使用双向链表可以在常数时间内从两端插入和删除元素,而使用动态数组在平均情况下可以实现较高的访问效率,但插入和删除操作的效率可能会有所下降,尤其是在需要调整数组大小的时候。
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### C++中的双端队列:
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C++ 标准库中提供了`deque`容器,它支持双端队列的所有基本操作。例如:
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```cpp
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#include <deque>
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#include <iostream>
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int main() {
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std::deque<int> dq;
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dq.push_back(1); // 在队尾插入1
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dq.push_front(2); // 在队首插入2
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std::cout << dq.front() << std::endl; // 输出队首元素(2)
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std::cout << dq.back() << std::endl; // 输出队尾元素(1)
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dq.pop_back(); // 移除队尾元素
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dq.pop_front(); // 移除队首元素
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return 0;
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}
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```
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要用指针实现一个双端队列(Deque),通常使用**双向链表**作为底层数据结构。双向链表中的每个节点都包含指向前驱节点和后继节点的指针,这样我们可以在常数时间内从两端进行插入和删除操作。
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### 设计思路
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1. **节点结构**:双向链表的每个节点需要包含一个数据字段,以及两个指针字段:分别指向前一个节点和后一个节点。
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2. **双端队列结构**:需要维护两个指针,分别指向队列的头节点(front)和尾节点(rear)。还需要跟踪队列的大小。
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### 操作逻辑
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- **插入操作**:插入时需要更新相应端的指针,同时要处理队列为空时的特殊情况。
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- **删除操作**:从队列的两端删除元素后,更新指针,处理删除后队列为空的情况。
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- **访问操作**:队首和队尾的元素可以直接通过指针访问。
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### 双向链表节点的定义
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```cpp
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struct Node {
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int data;
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Node* prev; // 指向前一个节点
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Node* next; // 指向后一个节点
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Node(int val) : data(val), prev(nullptr), next(nullptr) {}
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};
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```
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### 双端队列类的定义
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```cpp
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class Deque {
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private:
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Node* front; // 队首指针
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Node* rear; // 队尾指针
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int size; // 当前队列中的元素个数
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public:
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Deque() : front(nullptr), rear(nullptr), size(0) {}
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// 检查队列是否为空
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bool isEmpty() {
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return size == 0;
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}
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// 返回队列的大小
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int getSize() {
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return size;
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}
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// 在队首插入元素
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void push_front(int val) {
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Node* newNode = new Node(val);
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if (isEmpty()) {
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front = rear = newNode; // 如果队列为空,队首和队尾都指向新节点
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} else {
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newNode->next = front; // 新节点的next指向当前的队首
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front->prev = newNode; // 当前队首的prev指向新节点
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front = newNode; // 更新队首指针
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}
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size++;
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}
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// 在队尾插入元素
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void push_back(int val) {
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Node* newNode = new Node(val);
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if (isEmpty()) {
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front = rear = newNode; // 如果队列为空,队首和队尾都指向新节点
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} else {
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newNode->prev = rear; // 新节点的prev指向当前的队尾
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rear->next = newNode; // 当前队尾的next指向新节点
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rear = newNode; // 更新队尾指针
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}
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size++;
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}
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// 从队首删除元素
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void pop_front() {
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if (isEmpty()) {
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std::cout << "Deque is empty, cannot pop from front!" << std::endl;
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return;
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}
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Node* temp = front;
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front = front->next; // 更新队首指针
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if (front != nullptr) {
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front->prev = nullptr; // 队首前驱指针置空
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} else {
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rear = nullptr; // 如果删除后队列为空,更新队尾
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}
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delete temp; // 释放节点内存
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size--;
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}
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// 从队尾删除元素
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void pop_back() {
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if (isEmpty()) {
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std::cout << "Deque is empty, cannot pop from back!" << std::endl;
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return;
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}
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Node* temp = rear;
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rear = rear->prev; // 更新队尾指针
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if (rear != nullptr) {
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rear->next = nullptr; // 队尾后继指针置空
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} else {
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front = nullptr; // 如果删除后队列为空,更新队首
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|
}
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|
delete temp; // 释放节点内存
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size--;
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|
}
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// 获取队首元素
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int getFront() {
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if (isEmpty()) {
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std::cout << "Deque is empty, no front element!" << std::endl;
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return -1;
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}
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return front->data;
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}
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// 获取队尾元素
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int getBack() {
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if (isEmpty()) {
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std::cout << "Deque is empty, no back element!" << std::endl;
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return -1;
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}
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return rear->data;
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}
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// 打印双端队列
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void printDeque() {
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if (isEmpty()) {
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std::cout << "Deque is empty!" << std::endl;
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return;
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}
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Node* current = front;
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while (current != nullptr) {
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std::cout << current->data << " ";
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current = current->next;
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}
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std::cout << std::endl;
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}
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// 析构函数,释放所有节点
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~Deque() {
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while (!isEmpty()) {
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pop_front();
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}
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}
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};
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```
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### 代码解释
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- **push_front** 和 **push_back** 分别用于在队首和队尾插入新元素。
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- **pop_front** 和 **pop_back** 分别用于从队首和队尾删除元素。
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- **getFront** 和 **getBack** 用于访问队首和队尾元素。
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- **printDeque** 打印队列中的所有元素。
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- 析构函数负责在对象销毁时释放所有节点,防止内存泄漏。
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### 示例
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```cpp
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int main() {
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Deque dq;
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dq.push_back(10); // 队尾插入10
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dq.push_front(20); // 队首插入20
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dq.push_back(30); // 队尾插入30
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dq.printDeque(); // 输出: 20 10 30
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dq.pop_front(); // 队首删除
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dq.printDeque(); // 输出: 10 30
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dq.pop_back(); // 队尾删除
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dq.printDeque(); // 输出: 10
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std::cout << "Front: " << dq.getFront() << std::endl; // 输出队首元素: 10
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std::cout << "Back: " << dq.getBack() << std::endl; // 输出队尾元素: 10
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return 0;
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}
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```
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### 运行结果
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```
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20 10 30
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10 30
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10
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Front: 10
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Back: 10
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```
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在 C++ 标准库中,`deque`(双端队列)既支持**双端插入和删除**,又可以进行**随机访问**,这与其底层实现方式有关。C++ 的 `deque` 并不是直接用链表实现的,而是通过一种特殊的**分段连续存储**(segmented array)来实现,这使得它可以兼具高效的双端插入删除和随机访问功能。
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### `deque` 的底层实现原理
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`deque` 的底层通常是一个类似**动态数组的块表结构**,由一组**连续的小块**(chunk 或者 block)组成。每一个小块大小固定,而这些小块之间不需要在内存中是连续的。为了管理这些小块,`deque` 会使用一个指针数组(类似索引表),每个指针指向一个块。这种设计使得 `deque` 既能像链表一样支持高效的双端操作,也能像数组一样支持随机访问。
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#### 具体结构:
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1. **块表(map)**:`deque` 使用一个指针数组来管理多个小块(chunk/block)。每个指针指向一个内存块,每个内存块保存一定数量的元素。
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2. **小块(block)**:每个小块内存大小固定,`deque` 元素分布在不同的小块中,但不同的小块在物理内存中不一定连续。
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3. **分段存储**:当你从队首或队尾插入元素时,`deque` 会动态调整块表和小块的数量,不需要像数组那样整体移动数据。
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#### 关键点:
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- **插入和删除**:从队首和队尾插入删除元素时,`deque` 只需在块表的头部或尾部插入新块,或者移除块表的头尾块。因此,插入删除的开销是常数时间(O(1)),和链表类似。
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- **随机访问**:尽管不同小块的内存位置不连续,但由于使用了块表和固定大小的小块,随机访问时,`deque` 通过两步操作来计算元素位置:
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- **首先确定元素在块表中的位置**:通过除法 `index / block_size`,确定该元素属于哪个块。
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- **再定位块内偏移**:通过取模 `index % block_size`,确定该元素在该块内的偏移量。
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这两步操作的时间复杂度都是 O(1),因此 `deque` 可以像数组一样提供 O(1) 的随机访问。
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### `deque` 和 `vector` 的对比
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- **`vector`**:`vector` 是一个连续的动态数组,所有元素存储在一块连续的内存区域中。它提供了高效的随机访问(O(1)),但是插入和删除操作(尤其是队首操作)在最坏情况下需要移动大量元素,开销较大。
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- **`deque`**:`deque` 是一种分段的存储方式,不需要保证整个数据在内存中的连续性。这使得它可以同时支持高效的双端插入删除(O(1)),并且还能在 O(1) 时间内随机访问元素。
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### 结论
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C++ 中的 `deque` 之所以可以支持随机访问,是因为它的底层采用了**分段数组**的存储方式,而不是链表。虽然 `deque` 的内存布局是分散的,但通过使用块表和小块,`deque` 可以在常数时间内定位任意元素的位置,从而实现与数组类似的随机访问性能。
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因此,`deque` 是一种非常灵活的数据结构,既可以支持高效的随机访问,又能高效地从两端插入和删除元素。
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## 单调队列
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单调队列(Monotonic Queue)是一种特别的数据结构,常用于解决一些具有滑动窗口性质的问题。在处理滑动窗口最大值、最小值或者其他具有区间性质的优化问题时,单调队列能够有效地减少时间复杂度,使一些暴力解法从 \(O(n^2)\) 优化为 \(O(n)\) 或 \(O(n \log n)\)。
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### 单调队列的作用
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单调队列的主要作用是:
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1. **在滑动窗口中维护最大值或最小值**:单调队列可以在常数时间内得到滑动窗口的最值。通过维护一个递增或递减的队列,在每次窗口滑动时,可以快速移除不符合要求的元素,并保持队列的单调性。
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2. **优化动态区间问题**:当我们需要动态地在某个区间内找最大/最小值时,单调队列可以在 \(O(n)\) 的时间复杂度内处理问题,而不需要每次重新遍历区间。
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### 基本原理
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单调队列之所以高效,关键在于保持队列中的元素是有序的。根据需求,可以维护递增或递减队列:
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- **递增队列**:队列中的元素从头到尾是递增的,这样可以在队列头部得到最小值。
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- **递减队列**:队列中的元素从头到尾是递减的,这样可以在队列头部得到最大值。
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每当滑动窗口移动时,我们会将新的元素插入队列,同时确保队列的单调性。队列中的元素可能会失效(比如已经不在滑动窗口的范围内),这些元素需要被及时移除。
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### C++ 实现滑动窗口最大值问题
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接下来,我们以经典的“滑动窗口最大值”问题为例,给出单调队列的 C++ 实现。
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#### 题目描述
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给定一个大小为 \(n\) 的数组,和一个大小为 \(k\) 的滑动窗口。窗口从数组的左端移动到右端,每次只向右移动一位,求每个窗口中的最大值。
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#### C++ 实现代码
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```cpp
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#include <iostream>
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#include <deque>
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#include <vector>
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using namespace std;
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vector<int> maxSlidingWindow(vector<int>& nums, int k) {
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deque<int> dq; // 单调队列,存储的是数组元素的下标
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vector<int> result;
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for (int i = 0; i < nums.size(); ++i) {
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// 移除已经不在窗口范围内的元素
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if (!dq.empty() && dq.front() == i - k) {
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dq.pop_front();
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}
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// 移除队列中所有小于当前元素的值,因为它们不可能成为最大值
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|
while (!dq.empty() && nums[dq.back()] < nums[i]) {
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dq.pop_back();
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}
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// 将当前元素下标添加到队列
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dq.push_back(i);
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// 当窗口长度达到k时,记录当前窗口的最大值
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if (i >= k - 1) {
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result.push_back(nums[dq.front()]); // 队列头部元素就是当前窗口的最大值
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}
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}
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return result;
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}
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int main() {
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vector<int> nums = {1, 3, -1, -3, 5, 3, 6, 7};
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int k = 3;
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|
vector<int> result = maxSlidingWindow(nums, k);
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for (int max_val : result) {
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|
cout << max_val << " ";
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|
}
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|
return 0;
|
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|
}
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|
```
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#### 代码解释
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1. **deque**:我们使用双端队列 `dq` 来存储数组元素的下标,确保队列中的元素始终是从大到小排列的。这样队列头部的元素永远是当前窗口的最大值。
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2. **删除无效元素**:如果队列中的元素已经不在当前滑动窗口的范围内(即下标小于 \(i - k + 1\)),我们将其从队列头部移除。
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3. **保持队列单调性**:在将当前元素插入队列之前,移除所有队列中比当前元素小的元素,因为它们不可能再成为未来窗口的最大值。
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4. **记录结果**:一旦窗口大小达到 \(k\),我们将队列头部的元素(即最大值)加入结果数组。
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### 时间复杂度
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该算法的时间复杂度为 \(O(n)\),因为每个元素最多被插入和移除队列一次。
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## 优先队列
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## ST表
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# 集合与森林
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## 并查集
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## 树的孩子兄弟表示法
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# 特殊树
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## 二叉堆,树状数组
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## 线段树
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## 字典树(Trie树)
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## 笛卡尔树
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## 平衡树(AVL, treap, splay)
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# 常见图
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## 稀疏图
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## 偶图(二分图)
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## 欧拉图
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## 有向无环图
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## 连通图与强连通图
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## 双连通图
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# 哈希表
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## 数值哈希函数构造
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## 字符串哈希函数构造
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## 哈希冲突的常用处理方法
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