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当实现为数组和链表时,我试图比较堆栈和队列操作的增长率(运行时间和空间)。到目前为止,我只能找到队列 pop()
的平均情况运行时间。 s,但没有全面探索这两种数据结构并比较它们的运行时间/空间行为。
具体来说,我想比较 push()
和 pop()
对于队列和堆栈,实现为 两者 数组和链表(因此 2 个操作 x 2 个结构 x 2 个实现,或 8 个值)。
此外,我很欣赏这两种情况的最佳、平均和最坏情况值,以及与它们消耗的空间量有关的任何内容。
我能找到的最接近的东西是这个“所有 cs 备忘单之母”pdf,它显然是高级算法和离散函数的硕士或博士级备忘单。
我只是在寻找一种方法来确定我应该在何时何地对堆栈和队列使用基于数组的实现与基于列表的实现。
最佳答案
有多种不同的方法可以使用链表和数组来实现队列和堆栈,我不确定您要寻找哪种方法。不过,在分析任何这些结构之前,让我们回顾一下上述数据结构的一些重要的运行时注意事项。
在只有一个头指针的单链表中,添加一个值的成本是 O(1) - 我们只需创建新元素,将其指针连接到指向列表的旧头,然后更新头指针。删除第一个元素的成本也是 O(1),这是通过更新头指针指向当前头之后的元素,然后为旧头释放内存(如果执行显式内存管理)来完成的。然而,由于动态分配的开销,这些 O(1) 项中的常数因子可能很高。由于在每个元素中存储了一个额外的指针,链表的内存开销通常为 O(n) 总额外内存。
在动态数组中,我们可以在 O(1) 时间内访问任何元素。我们也可以在 amortized O(1) 中附加一个元素,这意味着 n 次插入的总时间是 O(n),尽管任何插入的实际时间界限可能更糟。通常,动态数组是通过将大多数插入添加到预分配空间中花费 O(1) 来实现的,但通过将数组容量加倍并复制元素,在 Θ(n) 时间内运行少量插入。有一些技术可以通过分配额外空间和延迟复制元素来尝试减少这种情况(例如,请参见 this data structure )。通常,动态数组的内存使用情况非常好——例如,当数组完全满时,只有 O(1) 额外开销——尽管在数组大小增加一倍之后,可能有 O(n) 未使用数组中分配的元素。由于分配不频繁且访问速度快,因此动态数组通常比链表快。
现在,让我们考虑如何使用链表或动态数组来实现堆栈和队列。有很多方法可以做到这一点,所以我假设您正在使用以下实现:
关于arrays - 基于数组与基于列表的堆栈和队列,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/7477181/
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