用队列实现栈
使用队列实现栈的下列操作：
- push(x) -- 元素 x 入栈
- pop() -- 移除栈顶元素
- top() -- 获取栈顶元素
- empty() -- 返回栈是否为空
注意:
- 你只能使用队列的基本操作-- 也就是
push to back,peek/pop from front,size, 和is empty这些操作是合法的。 - 你所使用的语言也许不支持队列。 你可以使用 list 或者 deque（双端队列）来模拟一个队列 , 只要是标准的队列操作即可。
- 你可以假设所有操作都是有效的（例如, 对一个空的栈不会调用 pop 或者 top 操作）。
两个队列
需要两个队列，其中一个队列用来放最后加进来的数，模拟栈顶元素。
剩下所有的数都按顺序放入另一个队列中。当 push() 操作时，将新数字先加入模拟栈顶元素的队列中，如果此时队列中有数字，则将原本有的数字放入另一个队中，让新数字在这队中，用来模拟栈顶元素。
当 top() 操作时，如果模拟栈顶的队中有数字则直接返回，如果没有则到另一个队列中通过平移数字取出最后一个数字加入模拟栈顶的队列中。
当 pop() 操作时，先执行下 top() 操作，保证模拟栈顶的队列中有数字，然后再将该数字移除即可。
当 empty() 操作时，当两个队列都为空时，栈为空。
class MyStack {
public:
MyStack() {}
void push(int x) {
q2.push(x);
while (q2.size() > 1) {
q1.push(q2.front()); q2.pop();
}
}
int pop() {
int x = top(); q2.pop();
return x;
}
int top() {
if (q2.empty()) {
for (int i = 0; i < (int)q1.size() - 1; ++i) {
q1.push(q1.front()); q1.pop();
}
q2.push(q1.front()); q1.pop();
}
return q2.front();
}
bool empty() {
return q1.empty() && q2.empty();
}
private:
queue<int> q1, q2;
};
一个队列
每次把新加入的数插到前头，这样队列保存的顺序和栈的顺序是相反的，它们的取出方式也是反的，那么反反得正，就是我们需要的顺序了。
我们可以使用一个辅助队列，把q的元素也逆着顺序存入到辅助队列中，此时加入新元素x，再把辅助队列中的元素存回来，这样就是我们要的顺序了。
当然，我们也可以直接对队列q操作，在队尾加入了新元素x后，将x前面所有的元素都按顺序取出并加到队列到末尾，这样下次就能直接取出x了，符合栈到后入先出到特性，其他三个操作也就直接调用队列的操作即可。
class MyStack {
public:
MyStack() {}
void push(int x) {
q.push(x);
for (int i = 0; i < (int)q.size() - 1; ++i) {
q.push(q.front()); q.pop();
}
}
int pop() {
int x = q.front(); q.pop();
return x;
}
int top() {
return q.front();
}
bool empty() {
return q.empty();
}
private:
queue<int> q;
};
用栈实现队列
使用栈实现队列的下列操作：
- push(x) -- 将一个元素放入队列的尾部。
- pop() -- 从队列首部移除元素。
- peek() -- 返回队列首部的元素。
- empty() -- 返回队列是否为空。
示例:
MyQueue queue = new MyQueue();
queue.push(1);
queue.push(2);
queue.peek(); // 返回 1
queue.pop(); // 返回 1
queue.empty(); // 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。
- 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）。
两个栈
使用了两个栈_new和_old，其中新进栈的都先缓存在_new中，入股要pop和peek的时候，才将_new中所有元素移到_old中操作。
class MyQueue {
public:
/** Initialize your data structure here. */
MyQueue() {}
/** Push element x to the back of queue. */
void push(int x) {
_new.push(x);
}
/** Removes the element from in front of queue and returns that element. */
int pop() {
shiftStack();
int val = _old.top(); _old.pop();
return val;
}
/** Get the front element. */
int peek() {
shiftStack();
return _old.top();
}
/** Returns whether the queue is empty. */
bool empty() {
return _old.empty() && _new.empty();
}
void shiftStack() {
if (!_old.empty()) return;
while (!_new.empty()) {
_old.push(_new.top());
_new.pop();
}
}
private:
stack<int> _old, _new;
};
最小栈
设计一个支持 push ，pop ，top 操作，并能在常数时间内检索到最小元素的栈。
push(x)—— 将元素 x 推入栈中。pop()—— 删除栈顶的元素。top()—— 获取栈顶元素。getMin()—— 检索栈中的最小元素。
示例:
输入：
["MinStack","push","push","push","getMin","pop","top","getMin"]
[[],[-2],[0],[-3],[],[],[],[]]
输出：
[null,null,null,null,-3,null,0,-2]
解释：
MinStack minStack = new MinStack();
minStack.push(-2);
minStack.push(0);
minStack.push(-3);
minStack.getMin(); --> 返回 -3.
minStack.pop();
minStack.top(); --> 返回 0.
minStack.getMin(); --> 返回 -2.
提示：
pop、top和getMin操作总是在 非空栈 上调用。
两个栈
使用两个栈来实现，一个栈来按顺序存储 push 进来的数据，另一个用来存出现过的最小值。
C++
class MinStack {
public:
MinStack() {}
void push(int x) {
s1.push(x);
if (s2.empty() || x <= s2.top()) s2.push(x);
}
void pop() {
if (s1.top() == s2.top()) s2.pop();
s1.pop();
}
int top() {
return s1.top();
}
int getMin() {
return s2.top();
}
private:
stack<int> s1, s2;
};
Java
public class MinStack {
private Stack<Integer> s1 = new Stack<>();
private Stack<Integer> s2 = new Stack<>();
public MinStack() {}
public void push(int x) {
s1.push(x);
if (s2.isEmpty() || s2.peek() >= x) s2.push(x);
}
public void pop() {
int x = s1.pop();
if (s2.peek() == x) s2.pop();
}
public int top() {
return s1.peek();
}
public int getMin() {
return s2.peek();
}
}
一个栈
需要一个整型变量 min_val 来记录当前最小值，初始化为整型最大值，然后如果需要进栈的数字小于等于当前最小值 min_val，则将 min_val 压入栈，并且将 min_val 更新为当前数字。
在出栈操作时，先将栈顶元素移出栈，再判断该元素是否和 min_val 相等，相等的话将 min_val 更新为新栈顶元素，再将新栈顶元素移出栈即可。
C++
class MinStack {
public:
MinStack() {
min_val = INT_MAX;
}
void push(int x) {
if (x <= min_val) {
st.push(min_val);
min_val = x;
}
st.push(x);
}
void pop() {
int t = st.top(); st.pop();
if (t == min_val) {
min_val = st.top(); st.pop();
}
}
int top() {
return st.top();
}
int getMin() {
return min_val;
}
private:
int min_val;
stack<int> st;
};
Java
public class MinStack {
private int min_val = Integer.MAX_VALUE;
private Stack<Integer> s = new Stack<>();
public MinStack() {}
public void push(int x) {
if (x <= min_val) {
s.push(min_val);
min_val = x;
}
s.push(x);
}
public void pop() {
if (s.pop() == min_val) min_val = s.pop();
}
public int top() {
return s.peek();
}
public int getMin() {
return min_val;
}
}
下一个更大元素 I
给定两个 没有重复元素 的数组 nums1 和 nums2 ，其中nums1 是 nums2 的子集。找到 nums1 中每个元素在 nums2 中的下一个比其大的值。
nums1 中数字 x 的下一个更大元素是指 x 在 nums2 中对应位置的右边的第一个比 x 大的元素。如果不存在，对应位置输出 -1 。
示例 1:
输入: nums1 = [4,1,2], nums2 = [1,3,4,2].
输出: [-1,3,-1]
解释:
对于num1中的数字4，你无法在第二个数组中找到下一个更大的数字，因此输出 -1。
对于num1中的数字1，第二个数组中数字1右边的下一个较大数字是 3。
对于num1中的数字2，第二个数组中没有下一个更大的数字，因此输出 -1。
示例 2:
输入: nums1 = [2,4], nums2 = [1,2,3,4].
输出: [3,-1]
解释:
对于 num1 中的数字 2 ，第二个数组中的下一个较大数字是 3 。
对于 num1 中的数字 4 ，第二个数组中没有下一个更大的数字，因此输出 -1 。
提示：
nums1和nums2中所有元素是唯一的。nums1和nums2的数组大小都不超过1000。
暴力
class Solution {
public:
vector<int> nextGreaterElement(vector<int>& findNums, vector<int>& nums) {
vector<int> res(findNums.size());
for (int i = 0; i < findNums.size(); ++i) {
int j = 0, k = 0;
for (; j < nums.size(); ++j) {
if (nums[j] == findNums[i]) break;
}
for (k = j + 1; k < nums.size(); ++k) {
if (nums[k] > nums[j]) {
res[i] = nums[k];
break;
}
}
if (k == nums.size()) res[i] = -1;
}
return res;
}
};
哈希表和栈
建立每个数字和其右边第一个较大数之间的映射，没有的话就是-1。
我们遍历原数组中的所有数字，
如果此时栈不为空，且栈顶元素小于当前数字，说明当前数字就是栈顶元素的右边第一个较大数，那么建立二者的映射，并且去除当前栈顶元素，最后将当前遍历到的数字压入栈。
当所有数字都建立了映射，那么最后我们可以直接通过哈希表快速的找到子集合中数字的右边较大值。
class Solution {
public:
vector<int> nextGreaterElement(vector<int>& findNums, vector<int>& nums) {
vector<int> res;
stack<int> st;
unordered_map<int, int> m;
for (int num : nums) {
while (!st.empty() && st.top() < num) {
m[st.top()] = num; st.pop();
}
st.push(num);
}
for (int num : findNums) {
res.push_back(m.count(num) ? m[num] : -1);
}
return res;
}
};
下一个更大元素 II
给定一个循环数组（最后一个元素的下一个元素是数组的第一个元素），输出每个元素的下一个更大元素。数字 x 的下一个更大的元素是按数组遍历顺序，这个数字之后的第一个比它更大的数，这意味着你应该循环地搜索它的下一个更大的数。如果不存在，则输出 -1。
示例 1:
输入: [1,2,1]
输出: [2,-1,2]
解释: 第一个 1 的下一个更大的数是 2；
数字 2 找不到下一个更大的数；
第二个 1 的下一个最大的数需要循环搜索，结果也是 2。
暴力
对于循环数组的遍历，为了使下标不超过数组的长度，我们需要对n取余
class Solution {
public:
vector<int> nextGreaterElements(vector<int>& nums) {
int n = nums.size();
vector<int> res(n, -1);
for (int i = 0; i < n; ++i) {
for (int j = i + 1; j < i + n; ++j) {
if (nums[j % n] > nums[i]) {
res[i] = nums[j % n];
break;
}
}
}
return res;
}
};
栈
我们遍历两倍的数组，然后还是坐标i对n取余，取出数字，如果此时栈不为空，且栈顶元素小于当前数字，说明当前数字就是栈顶元素的右边第一个较大数，那么建立二者的映射，并且去除当前栈顶元素，最后如果i小于n，则把i压入栈。
因为res的长度必须是n，超过n的部分我们只是为了给之前栈中的数字找较大值，所以不能压入栈
class Solution {
public:
vector<int> nextGreaterElements(vector<int>& nums) {
int n = nums.size();
vector<int> res(n, -1);
stack<int> st;
for (int i = 0; i < 2 * n; ++i) {
int num = nums[i % n];
while (!st.empty() && nums[st.top()] < num) {
res[st.top()] = num; st.pop();
}
if (i < n) st.push(i);
}
return res;
}
};
下一个更大元素 III
给定一个32位正整数 n，你需要找到最小的32位整数，其与 n 中存在的位数完全相同，并且其值大于n。如果不存在这样的32位整数，则返回-1。
示例 1:
输入: 12
输出: 21
示例 2:
输入: 21
输出: -1
给了我们一个数字，让我们对各个位数重新排序，求出刚好比给定数字大的一种排序，如果不存在就返回-1。
这道题给的例子的数字都比较简单，我们来看一个复杂的，
比如12443322，这个数字的重排序结果应该为13222344，如果我们仔细观察的话会发现数字变大的原因是左数第二位的2变成了3，后面的数字由降序变为了升序，这也不难理解，因为我们要求刚好比给定数字大的排序方式。那么我们再观察下原数字，看看2是怎么确定的，我们发现，如果从后往前看的话，2是第一个小于其右边位数的数字，因为如果是个纯降序排列的数字，做任何改变都不会使数字变大，直接返回-1。
知道了找出转折点的方法，再来看如何确定2和谁交换，这里2并没有跟4换位，而是跟3换了，那么如何确定的3？
其实也是从后往前遍历，找到第一个大于2的数字交换，然后把转折点之后的数字按升序排列就是最终的结果了。最后记得为防止越界要转为长整数型，然后根据结果判断是否要返回-1即可。
class Solution {
public:
int nextGreaterElement(int n) {
string str = to_string(n);
int len = str.size(), i = len - 1;
for (; i > 0; --i) {
if (str[i] > str[i - 1]) break;
}
if (i == 0) return -1;
for (int j = len - 1; j >= i; --j) {
if (str[j] > str[i - 1]) {
swap(str[j], str[i - 1]);
break;
}
}
sort(str.begin() + i, str.end());
long long res = stoll(str);
return res > INT_MAX ? -1 : res;
}
};