栈与队列理论基础

队列是先进先出，栈是先进后出。

栈

来说一说栈，栈先进后出，如图所示：

栈提供push 和 pop 等等接口，所有元素必须符合先进后出规则，所以栈不提供走访功能，也不提供迭代器(iterator)。 不像是set 或者map 提供迭代器iterator来遍历所有元素。

栈是以底层容器完成其所有的工作，对外提供统一的接口，底层容器是可插拔的（也就是说我们可以控制使用哪种容器来实现栈的功能）

从下图中可以看出，栈的内部结构，栈的底层实现可以是vector，deque，list 都是可以的， 主要就是数组和链表的底层实现。

vector是一个能够存放任意类型的动态数组，能够增加和压缩数据

deque 是 double-ended queue 的缩写，又称双端队列容器。

队列

我们常用的SGI STL，如果没有指定底层实现的话，默认是以deque为缺省情况下栈的低层结构。

deque是一个双向队列，只要封住一段，只开通另一端就可以实现栈的逻辑了。

SGI STL中 队列底层实现缺省情况下一样使用deque实现的。

我们也可以指定vector为栈的底层实现，初始化语句如下：

std::stack<int, std::vector<int> > third;  // 使用vector为底层容器的栈
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刚刚讲过栈的特性，对应的队列的情况是一样的。

队列中先进先出的数据结构，同样不允许有遍历行为，不提供迭代器, SGI STL中队列一样是以deque为缺省情况下的底部结构

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
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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）。

思路

这是一道模拟题，不涉及到具体算法，考察的就是对栈和队列的掌握程度。

使用栈来模式队列的行为，如果仅仅用一个栈，是一定不行的，所以需要两个栈一个输入栈，一个输出栈，这里要注意输入栈和输出栈的关系。

下面动画模拟以下队列的执行过程如下：

执行语句：
queue.push(1);
queue.push(2);
queue.pop(); 注意此时的输出栈的操作
queue.push(3);
queue.push(4);
queue.pop();
queue.pop();注意此时的输出栈的操作
queue.pop();
queue.empty();

上面代码的操作就是这个动图的执行过程…

在push数据的时候，只要数据放进输入栈就好，但在pop的时候，操作就复杂一些，输出栈如果为空，就把进栈数据全部导入进来（注意是全部导入），再从出栈弹出数据，如果输出栈不为空，则直接从出栈弹出数据就可以了。

最后如何判断队列为空呢？如果进栈和出栈都为空的话，说明模拟的队列为空了。

在代码实现的时候，会发现pop() 和 peek()两个函数功能类似，代码实现上也是类似的，可以思考一下如何把代码抽象一下。

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）。

思路

队列模拟栈，其实一个队列就够了，那么我们先说一说两个队列来实现栈的思路。

队列是先进先出的规则，把一个队列中的数据导入另一个队列中，数据的顺序并没有变，并没有变成先进后出的顺序。

但是依然还是要用两个队列来模拟栈，只不过没有输入和输出的关系，而是另一个队列完全用又来备份的！

如下面动画所示，用两个队列que1和que2实现队列的功能，que2其实完全就是一个备份的作用，把que1最后面的元素以外的元素都备份到que2，然后弹出最后面的元素，再把其他元素从que2导回que1。

模拟的队列执行语句如下：

queue.push(1);        
queue.push(2);        
queue.pop();   // 注意弹出的操作       
queue.push(3);        
queue.push(4);       
queue.pop();  // 注意弹出的操作    
queue.pop();    
queue.pop();    
queue.empty();    
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class MyStack {

    Queue<Integer> queue1; // 和栈中保持一样元素的队列
    Queue<Integer> queue2; // 辅助队列

    /** Initialize your data structure here. */
    public MyStack() {
        queue1 = new LinkedList<>();
        queue2 = new LinkedList<>();
    }
    
    /** Push element x onto stack. */
    public void push(int x) {
        queue2.offer(x); // 先放在辅助队列中
        while (!queue1.isEmpty()){
            queue2.offer(queue1.poll());
        }
        Queue<Integer> queueTemp;
        queueTemp = queue1;
        queue1 = queue2;
        queue2 = queueTemp; // 最后交换queue1和queue2，将元素都放到queue1中
    }
    
    /** Removes the element on top of the stack and returns that element. */
    public int pop() {
        return queue1.poll(); // 因为queue1中的元素和栈中的保持一致，所以这个和下面两个的操作只看queue1即可
    }
    
    /** Get the top element. */
    public int top() {
        return queue1.peek();
    }
    
    /** Returns whether the stack is empty. */
    public boolean empty() {
        return queue1.isEmpty();
    }
}
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优化

其实这道题目就是用一个队列就够了。

一个队列在模拟栈弹出元素的时候只要将队列头部的元素（除了最后一个元素外） 重新添加到队列尾部，此时在去弹出元素就是栈的顺序了。

class MyStack {
    // Deque 接口继承了 Queue 接口
    // 所以 Queue 中的 add、poll、peek等效于 Deque 中的 addLast、pollFirst、peekFirst
    Deque<Integer> que1;
    /** Initialize your data structure here. */
    public MyStack() {
        que1 = new ArrayDeque<>();
    }
    
    /** Push element x onto stack. */
    public void push(int x) {
        que1.addLast(x);
    }
    
    /** Removes the element on top of the stack and returns that element. */
    public int pop() {
        int size = que1.size();
        size--;
        // 将 que1 导入 que2 ，但留下最后一个值
        while (size-- > 0) {
            que1.addLast(que1.peekFirst());
            que1.pollFirst();
        }

        int res = que1.pollFirst();
        return res;
    }
    
    /** Get the top element. */
    public int top() {
        return que1.peekLast();
    }
    
    /** Returns whether the stack is empty. */
    public boolean empty() {
        return que1.isEmpty();
    }
}
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有效的括号

给定一个只包括 ‘(’，‘)’，‘{’，‘}’，‘[’，‘]’ 的字符串，判断字符串是否有效。

有效字符串需满足：

• 左括号必须用相同类型的右括号闭合。
• 左括号必须以正确的顺序闭合。
• 注意空字符串可被认为是有效字符串。

示例 1:

• 输入: “()”
• 输出: true

示例 2:

• 输入: “()[]{}”
• 输出: true

示例 3:

• 输入: “(]”
• 输出: false

示例 4:

• 输入: “([)]”
• 输出: false

示例 5:

• 输入: “{[]}”
• 输出: true

思路

括号匹配是使用栈解决的经典问题。

题意其实就像我们在写代码的过程中，要求括号的顺序是一样的，有左括号，相应的位置必须要有右括号。

先来分析一下 这里有三种不匹配的情况，

第一种情况，字符串里左方向的括号多余了 ，所以不匹配。

第二种情况，括号没有多余，但是 括号的类型没有匹配上。

第三种情况，字符串里右方向的括号多余了，所以不匹配。

我们的代码只要覆盖了这三种不匹配的情况，就不会出问题，可以看出 动手之前分析好题目的重要性。

至此，代码如下：

class Solution {
    public boolean isValid(String s) {
        Deque<Character> deque = new LinkedList<>();
        char ch;
        for (int i = 0; i < s.length(); i++) {
            ch = s.charAt(i);
            //碰到左括号，就把相应的右括号入栈
            if (ch == '(') {
                deque.push(')');
            }else if (ch == '{') {
                deque.push('}');
            }else if (ch == '[') {
                deque.push(']');
            } else if (deque.isEmpty() || deque.peek() != ch) {
                //没有匹配的，直接退出
                return false;
            }else {//如果是右括号判断是否和栈顶元素匹配
                deque.pop();
            }
        }
        //最后判断栈中元素是否匹配
        return deque.isEmpty();
    }
}
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删除字符串中的所有相邻重复项

给出由小写字母组成的字符串 S，重复项删除操作会选择两个相邻且相同的字母，并删除它们。

在 S 上反复执行重复项删除操作，直到无法继续删除。

在完成所有重复项删除操作后返回最终的字符串。答案保证唯一。

示例：

• 输入：“abbaca”
• 输出：“ca”
• 解释：例如，在 “abbaca” 中，我们可以删除 “bb” 由于两字母相邻且相同，这是此时唯一可以执行删除操作的重复项。之后我们得到字符串 “aaca”，其中又只有 “aa” 可以执行重复项删除操作，所以最后的字符串为 “ca”。

提示：

• 1 <= S.length <= 20000
• S 仅由小写英文字母组成。

思路

这道题目就像是我们玩过的游戏对对碰，如果相同的元素放在挨在一起就要消除。

可能我们在玩游戏的时候感觉理所当然应该消除，但程序又怎么知道该如果消除呢，特别是消除之后又有新的元素可能挨在一起。

此时游戏的后端逻辑就可以用一个栈来实现（我没有实际考察对对碰或者爱消除游戏的代码实现，仅从原理上进行推断）。

递归的实现就是：每一次递归调用都会把函数的局部变量、参数值和返回地址等压入调用栈中，然后递归返回的时候，从栈顶弹出上一次递归的各项参数，所以这就是递归为什么可以返回上一层位置的原因。

相信大家应该遇到过一种错误就是栈溢出，系统输出的异常是Segmentation fault（当然不是所有的Segmentation fault 都是栈溢出导致的） ，如果你使用了递归，就要想一想是不是无限递归了，那么系统调用栈就会溢出。

字符串作为栈

class Solution {
    public String removeDuplicates(String s) {
        // 将 res 当做栈
        StringBuffer res = new StringBuffer();
        // top为 res 的长度
        int top = res.length();
        for (int i = 0; i < s.length(); i++) {
            char c = s.charAt(i);
            // 当 top > 0,即栈中有字符时，当前字符如果和栈中字符相等，弹出栈顶字符，同时 top--
            if (top >= 0 && res.charAt(top) == c) {
                res.deleteCharAt(top);
                top--;
            // 否则，将该字符 入栈，同时top++
            } else {
                res.append(c);
                top++;
            }
        }
        return res.toString();
    }
}
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使用 Deque 作为堆栈（推荐）

ArrayDeque会比LinkedList在除了删除元素这一点外会快一点
参考：https://stackoverflow.com/questions/6163166/why-is-arraydeque-better-than-linkedlist

 public String removeDuplicates(String S) {

        ArrayDeque<Character> deque = new ArrayDeque<>();
        char ch;
        for (int i = 0; i < S.length(); i++) {
            //1.遍历字符串
            ch = S.charAt(i);
            //2.如果字符串为空，或者不等于上一次放进来的字符
            if (deque.isEmpty() || deque.peek() != ch) {
                //3.那就放入栈
                deque.push(ch);
            } else {
                //4.否则弹出
                deque.pop();
            }
        }
     //5.定义空字符串
        String str = "";
        //剩余的元素即为不重复的元素
     //6.弹出栈中元素并加入字符串
        while (!deque.isEmpty()) {
            str = deque.pop() + str;
        }
     //7.返回字符串
        return str;
    }
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逆波兰表达式求值

根据 逆波兰表示法，求表达式的值。

有效的算符包括 +、-、*、/ 。每个运算对象可以是整数，也可以是另一个逆波兰表达式。

注意 两个整数之间的除法只保留整数部分。

可以保证给定的逆波兰表达式总是有效的。换句话说，表达式总会得出有效数值且不存在除数为 0 的情况。

示例 1：

输入：tokens = [“2”,“1”,“+”,“3”,“*”]
输出：9
解释：该算式转化为常见的中缀算术表达式为：((2 + 1) * 3) = 9
示例 2：

输入：tokens = [“4”,“13”,“5”,“/”,“+”]
输出：6
解释：该算式转化为常见的中缀算术表达式为：(4 + (13 / 5)) = 6
示例 3：

输入：tokens = [“10”,“6”,“9”,“3”,“+”,“-11”,““,”/“,””,“17”,“+”,“5”,“+”]
输出：22
解释：该算式转化为常见的中缀算术表达式为：
((10 * (6 / ((9 + 3) * -11))) + 17) + 5
= ((10 * (6 / (12 * -11))) + 17) + 5
= ((10 * (6 / -132)) + 17) + 5
= ((10 * 0) + 17) + 5
= (0 + 17) + 5
= 17 + 5
= 22

逆波兰表达式：是一种后缀表达式，所谓后缀就是指算符写在后面。

思路

递归就是用栈来实现的。

所以栈与递归之间在某种程度上是可以转换的！ 这一点我们在后续讲解二叉树的时候，会更详细的讲解到。

那么来看一下本题，其实逆波兰表达式相当于是二叉树中的后序遍历。 大家可以把运算符作为中间节点，按照后序遍历的规则画出一个二叉树。

但我们没有必要从二叉树的角度去解决这个问题，只要知道逆波兰表达式是用后续遍历的方式把二叉树序列化了，就可以了。

在进一步看，本题中每一个子表达式要得出一个结果，然后拿这个结果再进行运算，那么这岂不就是一个相邻字符串消除的过程，和1047.删除字符串中的所有相邻重复项 (opens new window)中的对对碰游戏是不是就非常像了。

    public int evalRPN(String[] tokens) {

        //1.声明栈
        Deque<Integer> stack = new LinkedList();
        //2.遍历数组
        for (int i = 0; i < tokens.length; ++i) {
            //3.如果碰见+号了，那么弹出两个元素，把它们相加的和放到栈中
            if ("+".equals(tokens[i])) {        // leetcode 内置jdk的问题，不能使用==判断字符串是否相等
                stack.push(stack.pop() + stack.pop());      // 注意 - 和/ 需要特殊处理、
                //4.碰见-号了，那么弹出两个元素，相减（第二个减第一个）把它们相减的和放到栈中
            } else if ("-".equals(tokens[i])) {
                stack.push(-stack.pop() + stack.pop());
                //5.碰见*号了，弹出两个元素，把它们相乘的积放到栈中
            } else if ("*".equals(tokens[i])) {
                stack.push(stack.pop() * stack.pop());
                //6.遇见/号，弹出两个元素
            } else if ("/".equals(tokens[i])) {
                //为什么要写成这样的形式，因为第二个数除第一个数没办法区分谁是第一第二，所以通过变量temp来区分
                int temp1 = stack.pop();
                int temp2 = stack.pop();
                stack.push(temp2 / temp1);
            } else {
                //遇见正常的数，那么就把它转换为Integer类型放到栈中
                stack.push(Integer.valueOf(tokens[i]));
            }
        }
        return stack.pop();
    }
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题外话

我们习惯看到的表达式都是中缀表达式，因为符合我们的习惯，但是中缀表达式对于计算机来说就不是很友好了。

例如：4 + 13 / 5，这就是中缀表达式，计算机从左到右去扫描的话，扫到13，还要判断13后面是什么运算法，还要比较一下优先级，然后13还和后面的5做运算，做完运算之后，还要向前回退到 4 的位置，继续做加法，你说麻不麻烦！

那么将中缀表达式，转化为后缀表达式之后：[“4”, “13”, “5”, “/”, “+”] ，就不一样了，计算机可以利用栈里顺序处理，不需要考虑优先级了。也不用回退了， 所以后缀表达式对计算机来说是非常友好的。

可以说本题不仅仅是一道好题，也展现出计算机的思考方式。

在1970年代和1980年代，惠普在其所有台式和手持式计算器中都使用了RPN（后缀表达式），直到2020年代仍在某些模型中使用了RPN。

这些人真聪明！！！

滑动窗口最大值

给定一个数组 nums，有一个大小为 k 的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。你只可以看到在滑动窗口内的 k 个数字。滑动窗口每次只向右移动一位。

返回滑动窗口中的最大值。

进阶：

你能在线性时间复杂度内解决此题吗？

提示：

• 1 <= nums.length <= 10^5
• -10^4 <= nums[i] <= 10^4
• 1 <= k <= nums.length

思路

这是使用单调队列的经典题目。(递减)

这个队列应该长这个样子：

class MyQueue {
public:
    void pop(int value) {
    }
    void push(int value) {
    }
    int front() {
        return que.front();
    }
};

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每次窗口移动的时候，调用que.pop(滑动窗口中移除元素的数值)，que.push(滑动窗口添加元素的数值)，然后que.front()就返回我们要的最大值。

没有这种数据结构，我们需要自己进行设计！

其实队列没有必要维护窗口里的所有元素，只需要维护有可能成为窗口里最大值的元素就可以了，同时保证队里里的元素数值是由大到小的。

那么这个维护元素单调递减的队列就叫做单调队列，即单调递减或单调递增的队列。C++中没有直接支持单调队列，需要我们自己来一个单调队列

不要以为实现的单调队列就是 对窗口里面的数进行排序，如果排序的话，那和优先级队列又有什么区别了呢。

设计单调队列的时候，pop，和push操作要保持如下规则：

1. pop(value)：如果窗口移除的元素value等于单调队列的出口元素，那么队列弹出元素，否则不用任何操作（保证不重复，也是保证递减）
2. push(value)：如果push的元素value大于入口元素的数值，那么就将队列入口的元素弹出，直到push元素的数值小于等于队列入口元素的数值为止（保证队列元素递减）

保持如上规则，每次窗口移动的时候，只要问que.front()就可以返回当前窗口的最大值。

总之要保证队列里单调递减或递增的原则，所以叫做单调队列

为了更直观的感受到单调队列的工作过程，以题目示例为例，输入: nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], 和 k = 3，动画如下

那么我们用什么数据结构来实现这个单调队列呢？

使用deque最为合适

我们就提到了常用的queue在没有指定容器的情况下，deque就是默认底层容器。

基于刚刚说过的单调队列pop和push的规则，代码不难实现，如下：

class Solution {
    public int[] maxSlidingWindow(int[] nums, int k) {
        
        ArrayDeque<Integer> deque = new ArrayDeque<>();
        int n = nums.length;
        //存放结果集
        int[] res = new int[n - k + 1];
        int idx = 0;
        for(int i = 0;i<n;i++){
            //根据题意：i为nums下标，是要在[i - k + 1, i]中选到最大值，只需要保证两点
            //1.队列头节点需要在[i - k + 1, i]范围内，不符合则要弹出
            //peek方法是返回队列头部元素
            while(!deque.isEmpty() && deque.peek() < i-k+1){
                // pop() 一般指弹栈 poll()指出队
                deque.poll();
            }
            //既然是单调，就要保证每次放进去的数字要比末尾的都大，否则也弹出
            while(!deque.isEmpty() && nums[deque.peekLast()] < nums[i]){
                deque.pollLast();
            }

            deque.offer(i);

            //因为单调，当i增长到符合第一个k范围的时候，每滑动一步都将该队列头节点放入结果就行了
            if(i >= k -1){
                res[idx++] = nums[deque.peek()];
            }
        }
        return res;

    }
}
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前 K 个高频元素

给定一个非空的整数数组，返回其中出现频率前 k 高的元素。

示例 1:

• 输入: nums = [1,1,1,2,2,3], k = 2
• 输出: [1,2]

示例 2:

• 输入: nums = [1], k = 1
• 输出: [1]

提示：

• 你可以假设给定的 k 总是合理的，且 1 ≤ k ≤ 数组中不相同的元素的个数。
• 你的算法的时间复杂度必须优于 $O(n\log n)$ , n 是数组的大小。
• 题目数据保证答案唯一，换句话说，数组中前 k 个高频元素的集合是唯一的。
• 你可以按任意顺序返回答案。

堆的特点

1. 堆是一棵完全二叉树；
2. 堆序性 (heap order): 任意节点都优于它的所有孩子。
   a. 如果是任意节点都大于它的所有孩子，这样的堆叫大顶堆，Max Heap;
   b. 如果是任意节点都小于它的所有孩子，这样的堆叫小顶堆，Min Heap;

左图是小顶堆，可以看出对于每个节点来说，都是小于它的所有孩子的，注意是所有孩子，包括孙子，曾孙…

3. 既然堆是用数组来实现的，那么我们可以找到每个节点和它的父母/孩子之间的关系，从而可以直接访问到它们。

比如对于节点 3 来说，

• 它的 Index = 1，
• 它的 parent index = 0,
• 左孩子 left child index = 3,
• 右孩子 right child index = 4.

可以归纳出如下规律：

• 设当前节点的 index = x,
• 那么 parent index = (x-1)/2,
• 左孩子 left child index = 2*x + 1,
• 右孩子 right child index = 2*x + 2.

有些书上可能写法稍有不同，是因为它们的数组是从 1 开始的，而我这里数组的下标是从 0 开始的，都是可以的。

这样就可以从任意一个点，一步找到它的孙子、曾孙子，真的太方便了

思路

这道题目主要涉及到如下三块内容：

1. 要统计元素出现频率
2. 对频率排序
3. 找出前K个高频元素

首先统计元素出现的频率，这一类的问题可以使用map来进行统计。

然后是对频率进行排序，这里我们可以使用一种 容器适配器就是优先级队列。

什么是优先级队列呢？

其实就是一个披着队列外衣的堆

class Solution {
    public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) {
        int[] result = new int[k];
        HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
        for (int num : nums) {
            map.put(num, map.getOrDefault(num, 0) + 1);
        }

        Set<Map.Entry<Integer, Integer>> entries = map.entrySet();
        // 根据map的value值，构建于一个大顶堆（o1 - o2: 小顶堆， o2 - o1 : 大顶堆）
        PriorityQueue<Map.Entry<Integer, Integer>> queue = new PriorityQueue<>((o1, o2) -> o2.getValue() - o1.getValue());
        for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : entries) {
            queue.offer(entry);
        }
        for (int i = k - 1; i >= 0; i--) {
            result[i] = queue.poll().getKey();
        }
        return result;
    }
}
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总结

文章来自https://www.programmercarl.com/

栈与队列的理论基础

1. C++中stack，queue 是容器么？
2. 我们使用的stack，queue是属于那个版本的STL？
3. 我们使用的STL中stack，queue是如何实现的？
4. stack，queue 提供迭代器来遍历空间么？

相信不仅仅是C++中有这些问题，那么大家使用其他编程语言，也可以考虑一下这四个问题，栈和队列是如何实现的。

栈与队列是我们熟悉的不能再熟悉的数据结构，但它们的底层实现，很多同学都比较模糊，这其实就是基础所在。

可以出一道面试题：栈里面的元素在内存中是连续分布的么？

这个问题有两个陷阱：

• 陷阱1：栈是容器适配器，底层容器使用不同的容器，导致栈内数据在内存中是不是连续分布。
• 陷阱2：缺省情况下，默认底层容器是deque，那么deque的在内存中的数据分布是什么样的呢？ 答案是：不连续的，下文也会提到deque。

所以这就是考察候选者基础知识扎不扎实的好问题。

大家还是要多多重视起来！

了解了栈与队列基础之后，那么可以用栈与队列：栈实现队列 (opens new window)和 栈与队列：队列实现栈 (opens new window)来练习一下栈与队列的基本操作。

值得一提的是，用栈与队列：用队列实现栈还有点别扭 (opens new window)中，其实只用一个队列就够了。

一个队列在模拟栈弹出元素的时候只要将队列头部的元素（除了最后一个元素外） 重新添加到队列尾部，此时在去弹出元素就是栈的顺序了。

如果还记得编译原理的话，编译器在 词法分析的过程中处理括号、花括号等这个符号的逻辑，就是使用了栈这种数据结构。

再举个例子，linux系统中，cd这个进入目录的命令我们应该再熟悉不过了。

cd a/b/c/../../
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这个命令最后进入a目录，系统是如何知道进入了a目录呢 ，这就是栈的应用。这在leetcode上也是一道题目，编号：71. 简化路径，大家有空可以做一下。

递归的实现是栈：每一次递归调用都会把函数的局部变量、参数值和返回地址等压入调用栈中，然后递归返回的时候，从栈顶弹出上一次递归的各项参数，所以这就是递归为什么可以返回上一层位置的原因。

所以栈在计算机领域中应用是非常广泛的。

有的同学经常会想学的这些数据结构有什么用，也开发不了什么软件，大多数同学说的软件应该都是可视化的软件例如APP、网站之类的，那都是非常上层的应用了，底层很多功能的实现都是基础的数据结构和算法。

所以数据结构与算法的应用往往隐藏在我们看不到的地方