3
无重复字符的最长子串
中等高频
146
LRU缓存机制
中等高频
206
反转链表
简单高频
215
数组中的第K个最大元素
中等高频
25
K个一组翻转链表
困难高频
15
三数之和
中等高频
53
最大子数组和
中等高频
912
排序数组
中等高频
21
合并两个有序链表
简单高频
5
最长回文子串
中等高频
200
岛屿数量
中等高频
33
搜索旋转排序数组
中等高频
46
全排列
中等高频
88
合并两个有序数组
简单高频
20
有效的括号
简单高频
121
买卖股票的最佳时机
简单高频
236
二叉树的最近公共祖先
中等高频
92
反转链表 II
中等高频
103
二叉树的锯齿形层序遍历
中等高频
141
环形链表
简单高频
300
最长上升子序列
中等高频
54
螺旋矩阵
中等高频
143
重排链表
中等高频
23
合并K个排序链表
困难高频
415
字符串相加
简单高频
56
合并区间
中等高频
160
相交链表
简单高频
42
接雨水
困难高频
1143
最长公共子序列
中等高频
124
二叉树中的最大路径和
困难高频
93
复原IP地址
中等高频
82
删除排序链表中的重复元素 II
中等中频
19
删除链表的倒数第N个节点
中等中频
142
环形链表 II
中等中频
4
寻找两个正序数组的中位数
困难中频
199
二叉树的右视图
中等中频
102
二叉树的层序遍历
中等中频
165
比较版本号
中等中频
704
二分查找
简单中频
232
用栈实现队列
简单中频
22
括号生成
中等中频
94
二叉树的中序遍历
简单中频
239
滑动窗口最大值
困难中频
69
x 的平方根
简单中频
148
排序链表
中等中频
32
最长有效括号
困难中频
31
下一个排列
中等中频
8
字符串转换整数 (atoi)
中等中频
70
爬楼梯
简单中频
322
零钱兑换
中等中频
43
字符串相乘
中等中频
76
最小覆盖子串
困难中频
41
缺失的第一个正数
困难中频
105
从前序与中序遍历序列构造二叉树
中等中频
78
子集
中等中频
151
翻转字符串里的单词
中等中频
155
最小栈
简单中频
34
在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置
中等中频
394
字符串解码
中等中频
101
对称二叉树
简单中频
39
组合总和
中等中频
470
用 Rand7() 实现 Rand10()
中等低频
64
最小路径和
中等低频
104
二叉树的最大深度
简单低频
110
平衡二叉树
简单低频
144
二叉树的前序遍历
简单低频
48
旋转图像
中等低频
234
回文链表
简单低频
695
岛屿的最大面积
中等低频
122
买卖股票的最佳时机 II
简单低频
240
搜索二维矩阵 II
中等低频
221
最大正方形
中等低频
98
验证二叉搜索树
中等低频
543
二叉树的直径
简单低频
14
最长公共前缀
简单低频
179
最大数
中等低频
113
路径总和 II
中等低频
662
二叉树最大宽度
中等低频
62
不同路径
中等低频
198
打家劫舍
中等低频
152
乘积最大子数组
中等低频
560
和为K的子数组
中等低频
112
路径总和
简单低频
226
翻转二叉树
简单低频
209
长度最小的子数组
中等低频
227
基本计算器 II
中等低频
169
多数元素
简单低频
24
两两交换链表中的节点
中等低频
139
单词拆分
中等低频
283
移动零
简单低频
718
最长重复子数组
中等低频
1
两数之和
简单低频
2
两数相加
中等低频
#232
简单
中频

用栈实现队列

这是一道围绕栈、队列展开的高频练习。建议先掌握「栈」这套写法,再结合下方步骤讲解理解状态维护、边界处理和复杂度取舍。

队列

题目分析

这道题表面上是在处理「用栈实现队列」,但先要想清楚题目到底让你返回什么,以及过程中哪些约束必须一直满足。从题型上看,它主要在考 栈、队列 这些能力。这类题的重点往往不是代码量,而是识别“后进先出”的顺序是否正好对应题目的处理需求。只有先把题目要求翻译成人话,后面的推荐代码才是在实现思路,而不是直接给答案。

接下来怎么看推荐代码: 带着这个理解再看推荐代码时,重点观察这条主线:一个输入栈负责入队,一个输出栈负责出队;只有输出栈空时才把输入栈整体倒过去。

推荐代码

推荐解法:
时间复杂度: 均摊 O(1)
空间复杂度: O(n)
核心思路: 一个输入栈负责入队,一个输出栈负责出队;只有输出栈空时才把输入栈整体倒过去。
class MyQueue {
    Deque<Integer> inStack;
    Deque<Integer> outStack;

    public MyQueue() {
        inStack = new ArrayDeque<Integer>();
        outStack = new ArrayDeque<Integer>();
    }

    public void push(int x) {
        inStack.push(x);
    }

    public int pop() {
        if (outStack.isEmpty()) {
            in2out();
        }
        return outStack.pop();
    }

    public int peek() {
        if (outStack.isEmpty()) {
            in2out();
        }
        return outStack.peek();
    }

    public boolean empty() {
        return inStack.isEmpty() && outStack.isEmpty();
    }

    private void in2out() {
        while (!inStack.isEmpty()) {
            outStack.push(inStack.pop());
        }
    }
}

结构化讲解

面试时怎么讲

开场思路

这题我会用两个栈模拟队列,一个负责输入,一个负责输出。

核心过程

  1. push 时只往输入栈压。
  2. 当需要 pop 或 peek 且输出栈为空时,再把输入栈整体倒到输出栈。
  3. 此时输出栈顶就是队首元素。
  4. 由于每个元素最多只被搬运一次,所以均摊复杂度是 O(1)。

复杂度总结

均摊时间复杂度 O(1),空间复杂度 O(n)

面试补一句:双栈队列最值钱的一句解释是“懒搬运”。

核心思路

用栈实现队列的关键,是把“先进先出”拆成两次“后进先出”。输入栈负责收集新元素,输出栈负责把顺序翻转成可出队状态。

步骤讲解

1

入队只压输入栈

push 操作直接把元素压入 input 栈。

为什么这样做:入队不需要立刻调整顺序。
对应代码提示:input.push(x);
2

输出栈空时再整体倒栈

只有当需要 peek/pop 且 output 为空时,才把 input 元素逐个倒入 output。

为什么这样做:这样每个元素最多只会被搬运一次,保证均摊复杂度。
对应代码提示:while (!input.isEmpty()) output.push(input.pop());
3

出队和取队首都看输出栈顶

完成倒栈后,output 栈顶就代表队列最前面的元素。

为什么这样做:倒栈把原本最早进入的元素翻到了最上面。
对应代码提示:return output.pop();

易错点

每次 push 都立刻倒栈

虽然能实现功能,但没有必要,效率也差。

正确理解:采用懒搬运策略,只在 output 为空时转移。

没理解均摊 O(1)

看到倒栈循环就误以为单次最坏成本代表整体复杂度。

正确理解:说明每个元素最多进出两次栈,因此均摊仍是 O(1)。

peek 和 pop 使用逻辑不一致

两个接口若一个倒栈一个不倒栈,状态就会混乱。

正确理解:统一抽出 moveIfNeeded() 之类的辅助逻辑。

复杂度与适用判断

时间复杂度:均摊 O(1)
空间复杂度:O(n)
比其他方案更好在哪里:比每次出队都重排所有元素高效很多。
适用判断:如果要用一种数据结构模拟另一种顺序语义,常见技巧就是延迟转换。

额外提醒

  • 输入栈收集新元素,输出栈暴露队首元素。
动画演示仅在桌面端提供,移动端请优先阅读推荐代码与结构化讲解。