在网上看了一些算法练习，发现了一个有趣的：
您将如何使用 LIFO 实现 FIFO？
我自己尝试过，但最终只有一个解决方案：每次我们想要 FIFO 的 front 元素时，将 lifo 复制到另一个 lifo（排除最后一个元素，即最前面），获取最前面的元素并将其移除，然后将第二个 LIFO 复制回第一个 LIFO。
但这当然慢得可怕，它会产生一个像这样的简单循环：
for(!myfifo.empty()) {
myfifo.pop();
}
在 FIFO 的标准实现上采用 O(n²) 而不是 O(n)。
当然，LIFO 不是为了做 FIFO，我们当然不会通过使用“本地”FIFO 和基于 LIFO 的假 FIFO 来获得相同的复杂性，但我认为肯定有一种方法可以做到优于 O(n²)。有人知道吗？
提前致谢。
【问题讨论】：
您可以使用 2 个 LIFO [堆栈] 每个 OP FIFO [队列] 获得 amortized time complexity 或 O(1)。
假设你有stack1，stack2：
insert(e):
stack1.push(e)
take():
if (stack2.empty()):
while (stack1.empty() == false):
stack2.push(stack1.pop())
return stack2.pop() //assume stack2.pop() handles empty stack already
示例：
push(1)
|1| | |
|-| |-|
push(2)
|2| | |
|1| | |
|-| |-|
pop()
push 2 to stack2 and pop it from stack1:
|1| |2|
|-| |-|
push 1 to stack2 and pop it from stack2:
| | |1|
| | |2|
|-| |-|
pop1 from stack2 and return it:
| | |2|
|-| |-|
要获得真正的O(1) [未摊销]，它要复杂得多，需要更多的堆栈，请查看this post 中的一些答案
编辑：复杂性分析：
insert() 都是琐碎的O(1) [只需将其推送到stack1]push()ed 和pop()ed 两次，一次来自stack1，一次来自stack2。因为没有更多的操作然后这些，对于n元素，我们最多有2npush()s和2npop()s，这给我们最多4n * O(1)复杂性[因为pop()和push() 是O(1)]，即O(n) - 我们得到摊销时间：O(1) * 4n / n = O(1)
【讨论】：
O(1)摊销时间复杂度
stack1.push(stack2.pop()) 是stack2.push(stack1.pop()) 吗？您想将所有元素从 stack1 获取到 stack2...
LIFO 和 FIFO 都可以用数组来实现，它们之间的唯一区别在于 tail 和 head 指针的工作方式。假设您从 LIFO 开始，您可以添加两个额外的指针来反映 FIFO 的尾部和头部，然后使用 FIFO 指针向 Add、Remove 等方法添加方法。
输出类型将与专用 FIFO 或 LIFO 类型一样快，但它会同时支持这两种类型。您需要使用独特的类型成员，例如 AddToStack/AddToQueue、RemoveFromStack/RemoveFromQueue 等。
【讨论】：