数据结构复习：栈、队列与算法复杂度解析

"多个堆栈共享一个顺序存储空间-intellij idea 与maven 版本不符 unable to import maven project see logs for details: no implementation for" 本文主要探讨了计算机科学中的数据结构，特别是堆栈和队列的概念及其操作，以及如何在有限的存储空间内有效地管理这些数据结构。 在堆栈的问题中，描述提到了两个栈共享一个顺序存储空间的情况。在顺序存储结构中，数据元素被连续存储，栈底通常设在数组的一端，而栈顶则随着元素的压入和弹出在数组中移动。对于题目中提到的两个栈，栈1和栈2，它们共享同一数组SPACE[N]，其中SPACE[0]和SPACE[N-1]分别是它们各自的栈底。入栈操作（元素x）通常包括检查栈是否满，然后将元素存入栈顶位置并更新栈顶指针。出栈操作则涉及检查栈是否空，然后从栈顶取出元素并更新栈顶指针。栈满的条件是当栈顶指针指向数组的另一端，而栈空的条件是栈顶指针与栈底指针相同。 对于队列，顺序存储队列可能会遇到“假溢出”现象。这发生在队列使用循环数组实现，当队头和队尾接近相遇但未完全重合时，如果再插入元素，看似队列已满，但实际上还有可用空间。避免假溢出的方法是通过正确计算剩余空间，或者使用模运算来确定队首和队尾的位置。队列满的条件通常是队首和队尾指针相等且队列非空，而队列空则是队首和队尾指针相等且没有元素。 利用两个栈sl和s2模拟队列的策略是，入队操作对应于将元素压入s2，出队操作对应于从s1弹出元素，若s1为空则将s2中的所有元素依次弹出并压入s1，最后从s1出队。这种策略可以保证FIFO（先进先出）的队列特性，同时利用了栈的LIFO（后进先出）性质。 标签“n'c'”可能表示这是与计算机科学（n）或编程（c）相关的知识。 部分内容涉及到算法的时间复杂度和定义。算法的时间复杂度是衡量算法运行效率的重要指标，它表示算法运行时所需的基本运算次数与问题规模的关系。一个算法的时间复杂度取决于问题的规模和待处理数据的初始状态。算法应具备可执行性、确定性和有穷性，这些都是算法的基本特性。算法可以是程序，是对问题求解步骤的描述，但并不一定是实际的计算机代码。算法的可行性意味着其指令是明确无二义性的，而算法的原地工作不一定需要额外空间，但可能需要一定辅助空间。时间复杂度的估算通常考虑最坏情况，提供了一个上界。线性结构如栈和队列与非线性结构如树和图是数据结构的两大类别，它们的存储方式（顺序或链式）影响了数据的访问和操作效率。在数据的存储结构中，哈希表、线索树和双向链表等都与特定的存储方式紧密相关，而循环队列是一种利用数组实现的线性结构，其特性不依赖于特定的存储方式。