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队列和栈有什么区别?

柏麒
2023-05-16

队列(Queue):是限定只能在表的一端进行插入和在另一端进行删除操作的线性表;

栈(Stack):是限定只能在表的一端进行插入和删除操作的线性表。

区别如下:

一、规则不同

1. 队列:先进先出(First In First Out)FIFO

2. 栈:先进后出(First In Last Out )FILO

二、对插入和删除操作的限定不同

1. 队列:只能在表的一端进行插入,并在表的另一端进行删除;

2. 栈:只能在表的一端插入和删除。

三、遍历数据速度不同

1. 队列:基于地址指针进行遍历,而且可以从头部或者尾部进行遍历,但不能同时遍历,无需开辟空间,因为在遍历的过程中不影响数据结构,所以遍历速度要快;

2. 栈:只能从顶部取数据,也就是说最先进入栈底的,需要遍历整个栈才能取出来,而且在遍历数据的同时需要为数据开辟临时空间,保持数据在遍历前的一致性。

我们用一段Python代码来加以说明:

# 队列的实现
class Queue:
    def __init__(self):
        self.items = []
        
    def enqueue(self, item):
        self.items.append(item)
        
    def dequeue(self):
        if self.is_empty():
            return None
        return self.items.pop(0)
    
    def is_empty(self):
        return len(self.items) == 0
    
    def size(self):
        return len(self.items)

# 栈的实现
class Stack:
    def __init__(self):
        self.items = []
        
    def push(self, item):
        self.items.append(item)
        
    def pop(self):
        if self.is_empty():
            return None
        return self.items.pop()
    
    def is_empty(self):
        return len(self.items) == 0
    
    def size(self):
        return len(self.items)

在上面的代码中,我们使用Python的列表来实现队列和栈。在队列中,我们使用append()方法将元素添加到列表的尾部,并使用pop(0)方法从列表的头部删除元素。在栈中,我们使用append()方法将元素添加到列表的末尾,并使用pop()方法从列表的末尾删除元素。

以下是使用队列和栈的示例代码:

# 使用队列实现广度优先搜索
def bfs(graph, start):
    visited = set()
    queue = Queue()
    queue.enqueue(start)

    while not queue.is_empty():
        vertex = queue.dequeue()
        if vertex not in visited:
            visited.add(vertex)
            for neighbor in graph[vertex]:
                queue.enqueue(neighbor)
    return visited

# 使用栈实现深度优先搜索
def dfs(graph, start):
    visited = set()
    stack = Stack()
    stack.push(start)

    while not stack.is_empty():
        vertex = stack.pop()
        if vertex not in visited:
            visited.add(vertex)
            for neighbor in graph[vertex]:
                stack.push(neighbor)
    return visited

在上面的代码中,我们使用队列实现了广度优先搜索(BFS),并使用栈实现了深度优先搜索(DFS)。BFS和DFS是图论中常见的搜索算法,它们可以用来解决许多问题,例如寻找最短路径或拓扑排序等。

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