面试算法:堆栈元素的在线排序

作者: 望月从良 | 来源:发表于2017-03-25 07:50 被阅读214次

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    给定一个存有整形数的堆栈,你能使用的操作有,peek 获得堆栈顶部元素的值但不把元素弹出堆栈,pop 把堆栈顶部的元素出栈,push 压入一个堆栈,empty 判断堆栈是否为空,要求你只能使用这几种操作,同时在不分配新内存的情况下,将堆栈中的元素从大到小排列,假定堆栈中,元素由栈底到栈顶如下:
    stack: 1 3 5 4 2
    排序后为:
    stack: 5 4 3 2 1

    这道题的麻烦点在于,我们不能分配新的内存,如果可以的话,我们可以先构造另一个堆栈,把原堆栈的元素全部弹到新堆栈中,同时记录下元素中的最大值,然后把最大值压入元堆栈,再把新堆栈中的所有元素除去其中的最大值压入原堆栈,这样一来,堆栈元素中的最大值就压入底部了,这个过程反复进行,最后就可以完成所需要的排序。

    但题目有一苛刻之处在于,不能分配新内存,也就是我们不能分配另一个临时堆栈,所以我们必须另辟蹊径。

    假设我们已经有了一个按照规则排好序的堆栈如下:
    stack: 1
    2
    4
    5
    此时我们有遇到3,那么该怎么处理?办法就是先把1,2弹出栈,把3压入,然后再把2,1分别压入堆栈。问题在于,弹出堆栈的元素可能有好几个,题目要求
    不能用new 分配新内存,所以当我们需要弹出多个元素时,这些弹出的元素怎么存放?我们这里可以采用一种递归调用的技巧,将弹出的元素存储在调用堆栈上,我们先看看代码:

    private Stack<Integer> insert(Stack<Integer> s, int v) {
            if (s.empty() == true || v <= s.peek()) {
                s.push(v);
                return s;
            }
            
            int t = s.pop();
            insert(s, v);
            s.push(t);
            
            return s;
        }
    

    insert 的作用是把数值v插入已经排好序的堆栈s, 如果s是空的,或者要压入的数值小于栈顶元素,那么直接把该数值压入栈顶即可,如果数值大于栈顶元素,那么先把栈顶元素弹出存储在变量t中,变量t的内存来自当前的调用堆栈,然后再递归的调用insert,继续将数值v插入堆栈,由于堆栈s中的元素已经排好序,因此即使弹出s的栈顶元素,堆栈s剩下的元素仍然是排好序的,因此insert逻辑可以递归的运行下去。

    根据例子,要把元素3插入堆栈,insert第一次调用时,会把栈顶元素1弹出,然后继续执行insert的函数逻辑,第二次调用时,再次把堆栈顶部的元素2弹出,然后再次执行insert函数逻辑。第三次执行insert函数时,堆栈顶部元素是4,此时直接把3压入栈顶,然后往回退出函数,回退时,分别把原来弹出的元素2,1,依次重新压入堆栈,最后元素3就会插入到堆栈中的恰当位置。

    接下来的问题是,insert函数的调用需要保证传入的堆栈s,其中元素已经是排好序的,那么怎么满足这一点呢?实现堆栈排序的代码如下:

    public Stack<Integer> sortByRecursion(Stack<Integer> s) {
            if (s.empty() == true) {
                return s;
            }
            
            int v = s.pop();
            s = sortByRecursion(s);
            s = insert(s, v);
            
            return s;
        }
    

    上面代码的逻辑在于,如果一个堆栈是空的,那么它就已经是排好序的堆栈了,此时可以使用insert函数将元素插入堆栈,所以对堆栈排序时,现将栈顶元素弹出,把剩下的堆栈元素进行排序,排好序后,把原来栈顶元素使用insert重新插入堆栈即可。因此sortByRecursion的逻辑是一种递归调用,要将含有n个元素的堆栈进行排序,可以先把n-1个元素的堆栈排好序,然后把第n个元素通过调用insert插入即可,这个逻辑一直通过递归调用的方式往下走,知道堆栈为空,那么此时堆栈就已经是排好序的,于是直接将元素插入空堆栈。

    由此整个算法的实现如下:

    import java.util.Stack;
    
    
    public class StackSorter  {
        
        
        public Stack<Integer> sortByRecursion(Stack<Integer> s) {
            if (s.empty() == true) {
                return s;
            }
            
            int v = s.pop();
            s = sortByRecursion(s);
            s = insert(s, v);
            
            return s;
        }
        
        private Stack<Integer> insert(Stack<Integer> s, int v) {
            if (s.empty() == true || v <= s.peek()) {
                s.push(v);
                return s;
            }
            
            int t = s.pop();
            insert(s, v);
            s.push(t);
            
            return s;
        }
       
           
    }
    
    

    程序入口处的代码为:

    import java.util.Random;
    import java.util.Stack;
    
    
    public class StackAndQuque {
        public static void main(String[] args) {
            
            Stack<Integer> s = new Stack<Integer>();
            StackSorter sorter = new StackSorter();
    
            Random r = new Random();
            for (int i = 0; i < 5; i++) {
                s.push(r.nextInt(10));
            }
            sorter.sortByRecursion(s);
        }
    }
    
    

    上面代码先在堆栈s中压入若干个随机数,然后调用sortByRecursion进行排序,上面代码运行后,s中的元素可以由原来的无序转变为符合题目要求的有序排列。

    这道题的解法思路有两大特点,一是利用递归调用的方式,将原来需要使用新内存来存储的信息,直接存储到调用堆栈上。第二是如同上一节解决汉诺塔的思路,要处理一个规模为n的问题,转换为先处理规模小一点的n-1个级别的问题,将大问题一路分解成小问题,直到小问题非常容易解决为止。

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