吃透 C++ 栈和队列：stack/queue/priority_queue 用法 + 模拟 + STL 标准实现对比

2025-11-19 14:37:27
文章摘要
本文介绍C++中stack、queue、priority_queue的本质是容器适配器，默认底层容器为deque（分段连续、双端操作高效）。详解三者的特性、使用场景、OJ例题及模拟实现，还说明priority_queue基于堆结构，默认大堆，可通过比较器调整，助力掌握这类适配器容器的核心逻辑与应用。

正文：


容器适配器

在C++ 中 栈和队列 的设计理念本质是一个底层包含某容器的 容器适配器，故要想完全了解C++中栈和队列的设计 需要这里先补充一下容器适配器的概念
适配器是一种设计模式(设计模式是一套被反复使用的、多数人知晓的、经过分类编目的、代码设计经验的总结)，该种模式是将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口
可以理解为 将一个底层容器 转变为另一个满足实际需求的容器


举例理解：我们有一个欧洲壁式插座 该插座只有三头的 现在我们想要用两头的 用来满足我们的生活需求 所以在三头的基础上 创造了一个两头的 作为该插座的适配器

STL标准库中stack和queue的底层结构

虽然stack和queue中也可以存放元素，但在STL中并没有将其划分在容器的行列，而是将其称为容器适配器，这是因为stack和队列只是对其他容器的接口进行了包装，STL中stack和queue默认使用deque，比如：
其中deque是 双端队列 本身是一个缝合了vector 和list 的容器 后面我们会介绍deque 的底层设计

deque的简单介绍(了解)

deque(双端队列)：是一种双开口的"连续"空间的数据结构，双开口的含义是：可以在头尾两端进行插入和删除操作，且时间复杂度为O(1)，与vector比较，头插效率高，不需要搬移元素；与list比较，空间利用率比较高。

  1. vector 的头插需要连续的一片空间 的移动 而deque的设计是 其第一个存储的实际数据在开辟的连续空间的中间某处
  2. list每次存储数据 就要new Node 而deque 存储的空间通过迭代器找到的一个个连续的物理空间
但是deque并不是真正连续的空间，而是由一段段连续的小空间拼接而成的，实际deque类似于一个动态的二维数组，其底层结构如下图所示双端队列底层是一段假象的连续空间，实际是分段连续的，为了维护其“整体连续”以及随机访问的假象，落在了deque的迭代器身上，因此deque的迭代器设计就比较复杂，如下图所示


中控器 的设计实在deque 里iterator 类里封装了 四个指针 cur ,first,last,nodecur :指向当前存储的一小段空间的下一个将要存储的空间first 指向 当前存储的一段连续空间的头last 指向当前存储的一段连续空间的尾node 指向当前存储的一段连续空间 可以简单理解为 数组指针缓冲区 buffer 是内存池 是实际存储数据的一段段连续空间

那deque是如何借助其迭代器维护其假想连续的结构呢？


deque的缺陷
  1. 与vector比较，deque的优势是：头部插入和删除时，不需要搬移元素，效率特别高，而且在扩容时，也不需要搬移大量的元素，因此其效率是比vector高的
vector 扩容调用new [] 底层本质是malloc 而该函数 会有新开辟空间拷贝数据的行为 ->相较来说效率低下
  1. 与list比较，其底层是连续空间，空间利用率比较高，不需要存储额外字段。
  2. 但是，deque有一个致命缺陷：不适合遍历，因为在遍历时，deque的迭代器要频繁的去检测其是否移动到某段小空间的边界，导致效率低下，而序列式场景中，可能需要经常遍历，因此在实际中，需要线性结构时，大多数情况下优先考虑vector和list，deque的应用并不多，而目前能看到的一个应用就是，STL用其作为stack和queue的底层数据结构

为什么选择deque作为stack和queue的底层默认容器

deque 的优势
stack是一种后进先出的特殊线性数据结构，因此只要具有push_back()和pop_back()操作的线性结构，都可以作为stack的底层容器，比如vector和list都可以；queue是先进先出的特殊线性数据结构，只要具有push_back和pop_front操作的线性结构，都可以作为queue的底层容器，比如list。但是STL中对stack和queue默认选择deque作为其底层容器，主要是因为：
  1. stack和queue不需要遍历(因此stack和queue没有迭代器)，只需要在固定的一端或者两端进行操作。
  2. 在stack中元素增长时，deque比vector的效率高(扩容时不需要搬移大量数据)；queue中的元素增长时，deque不仅效率高，而且内存使用率高
所以当实际应用的时候 如果有遍历数据的需求 我们一般不会采用deque 而是普通的线性表 vector / list但是当 只用到一端或者两端接口的数据时 相较vector /list 我们就可以用deque 这样就充分发挥了缝合怪deque的优点,而完美的避开了其缺陷。

stack的介绍和使用

Satck的介绍

Stack的文档介绍


Stack的使用
前面我们介绍了容器适配器 而Stack就是一个适配器 底层默认容器为deque 因此Stack的使用要充分发挥deque的优点 故Stack 的一般应用场景 就是对栈顶一段操作


几道例题最小栈
#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS
class MinStack
{
public:
    void push(int x)
    {
        // 只要是压栈，先将元素保存到_elem中
        _elem.push(x);
        // 如果x小于_min中栈顶的元素，将x再压入_min中
        if (_min.empty() || x <= _min.top())
            _min.push(x);
    }
    void pop()
    {
        // 如果_min栈顶的元素等于出栈的元素，_min顶的元素要移除
        if (_min.top() == _elem.top())
            _min.pop();
        _elem.pop();
    }
    int top() { return _elem.top(); }
    int getMin() { return _min.top(); }
private:
    // 保存栈中的元素
    std::stack<int> _elem;
    // 保存栈的最小值
    std::stack<int> _min;
};
创立两个栈 一个栈存储所有数据 一个 栈存储最小元素所有元素入elem 入栈的同时判断该元素是否比min栈顶元素小 小的话也入min出栈时elem直接出 同时判断 elem的栈顶与min栈顶 是否相同 相同min也出 不同只有elem出

栈的弹出与压入序列

class Solution {
public:
    bool IsPopOrder(vector<int> pushV, vector<int> popV) {
        //入栈和出栈的元素个数必须相同
        if (pushV.size() != popV.size())
            return false;
        // 用s来模拟入栈与出栈的过程
        int outIdx = 0;
        int inIdx = 0;
        stack<int> s;
        while (outIdx < popV.size())
        {
            // 如果s是空，或者栈顶元素与出栈的元素不相等，就入栈
            while (s.empty() || s.top() != popV[outIdx])
            {
                if (inIdx < pushV.size())
                    s.push(pushV[inIdx++]);
                else
                    return false;
            }
            // 栈顶元素与出栈的元素相等，出栈
            s.pop();
            outIdx++;
        }
        return true;
    }
}
该题就是模拟进栈出栈的流程：两个指针分别扫描入栈 和出栈 的序列表扫描入栈序列表 一个个正常入栈 更新入栈序列表指针，接着 当栈顶元素与此时指向出栈序列表的数据相同就出栈 更新出栈序列表指针 （可能连续出 故是循环）当出栈序列表指针走完了 代表着 可以模拟此次的入栈出栈顺序 即返回true

逆波兰表达式


class Solution {
public:
    int evalRPN(vector<string>& tokens) {
        stack<int> s;
        for (size_t i = 0; i < tokens.size(); ++i)
        {
            string& str = tokens[i];
            // str为数字
            if (!("+" == str || "-" == str || "*" == str || "/" == str))
            {
                s.push(atoi(str.c_str()));
            }
            else
            {
                // str为操作符
                int right = s.top();
                s.pop();
                int left = s.top();
                s.pop();
                switch (str[0])
                {
                case '+':
                    s.push(left + right);
                    break;
                case '-':
                    s.push(left - right);
                    break;
                case '*':
                    s.push(left * right);
                    break;
                case '/':
                    // 题目说明了不存在除数为0的情况
                    s.push(left / right);
                    break;
                }
            }
        }
        return s.top();
    }
};
遍历字符数组 当前位是数字 就入栈当前位是字符（加减乘除）就运算 出栈顶和次顶两个元素

两个栈实现队列

该题自行实现练习

stack的模拟实现

【代码样例】：

从栈的接口中可以看出，栈实际是一种特殊的vector，因此使用vector完全可以模拟实现stack

#pragma once
//#include <vecotr>
//stl Satck 栈的模拟实现
​
//在C++stl 中 Stack 是一种适配器 底层是stl中的其他容器
​
namespace twg
{
    template<class T,class container=vector<T>>
    class Stack
    {
    public:
        //
        void push(const T& x)
        {
            _con. push_back(x);
        }
​
        void pop()
        {
            _con.pop_back();
        }
        const T& top() const
        {
            return _con.back();
        }
        bool empty() const
        {
            return _con.empty();
        }
        size_t size() const
        {
            return _con.size();
        }
​
​
    private:
        container _con;//底层容器
    };
​
}
stl 中的Stack的默认容器时deque

queue的介绍和使用

queue的介绍

queue文档介绍

翻译：

  1. 队列是一种容器适配器，专门用于在FIFO上下文(先进先出)中操作，其中从容器一端插入元素，另一端提取元素。
  2. 队列作为容器适配器实现，容器适配器即将特定容器类封装作为其底层容器类，queue提供一组特定的成员函数来访问其元素。元素从队尾入队列，从队头出队列
  3. 底层容器可以是标准容器类模板之一，也可以是其他专门设计的容器类。该底层容器应至少支持以下操作:
  4. empty：检测队列是否为空
  5. size：返回队列中有效元素的个数
  6. front：返回队头元素的引用
  7. back：返回队尾元素的引用
  8. push_back：在队列尾部入队列
  9. pop_front：在队列头部出队列
  10. 标准容器类deque和list满足了这些要求。默认情况下，如果没有为queue实例化指定容器类，则使用标准容器deque


queue的使用



用queue实现栈

queue的模拟实现

#pragma once
​
#include <deque>
//模拟C++ stl 中的queue
//在C++ 中 queue 是一种适配器设计 底层是其他容器
​
​
namespace twg
{
    template<class T,class Container=deque<T>>
    class queue
    {
    public:
        void push(const T& x)
        {
            _con.push_back(x);
        }
        void pop()
        {
            _con.pop_front();
        }
        bool empty() const
        {
            return _con.empty();
        }
        const T& back() const
        {
            return _con.back();
        }
        const T& front() const
        {
            return _con.front();
        }
        size_t size() const
        {
            return _con.size();
        }
    private:
        Container _con;
    };
}

priority_queue的介绍和使用

priority_queue的介绍

queue文档

翻译：

  1. 优先队列是一种容器适配器，根据严格的弱排序标准，它的第一个元素总是它所包含的元素中最大的。
  2. 此上下文类似于堆，在堆中可以随时插入元素，并且只能检索最大堆元素(优先队列中位于顶部的元素)。
  3. 优先队列被实现为容器适配器，容器适配器即将特定容器类封装作为其底层容器类，queue提供一组特定的成员函数来访问其元素。元素从特定容器的“尾部”弹出，其称为优先队列的顶部
  4. 底层容器可以是任何标准容器类模板，也可以是其他特定设计的容器类。容器应该可以通过随机访问迭代器访问，并支持以下操作
  5. empty()：检测容器是否为空
  6. size()：返回容器中有效元素个数
  7. front()：返回容器中第一个元素的引用
  8. push_back()：在容器尾部插入元素
  9. pop_back()：删除容器尾部元素
  10. 标准容器类vector和deque满足这些需求。默认情况下，如果没有为特定的priority_queue类实例化指定容器类，则使用vector。
  11. 需要支持随机访问迭代器，以便始终在内部保持堆结构。容器适配器通过在需要时自动调用算法函数make_heap、push_heap和pop_heap来自动完成此操作。

priority_queue的使用

优先级队列默认使用vector作为其底层存储数据的容器，在vector上又使用了堆算法将vector中元素构造成堆的结构，因此priority_queue就是堆，所有需要用到堆的位置，都可以考虑使用priority_queue。注意：默认情况下priority_queue是大堆。

【注意】：1. 默认情况下，priority_queue是大堆。

#include <vector>
#include <queue>
#include <functional> // greater算法的头文件
void TestPriorityQueue()
{
    // 默认情况下，创建的是大堆，其底层按照小于号比较
    vector<int> v{ 3,2,7,6,0,4,1,9,8,5 };
    priority_queue<int> q1;
    for (auto& e : v)
        q1.push(e);
    cout << q1.top() << endl;
    // 如果要创建小堆，将第三个模板参数换成greater比较方式
    priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> q2(v.begin(), v.end());
    cout << q2.top() << endl;
}

2. 如果在priority_queue中放自定义类型的数据，用户需要在自定义类型中提供> 或者< 的重载。

class Date
{
public:
    Date(int year = 1900, int month = 1, int day = 1)
        : _year(year)
        , _month(month)
        , _day(day)
    {}
    bool operator<(const Date& d)const
    {
        return (_year < d._year) ||
            (_year == d._year && _month < d._month) ||
            (_year == d._year && _month == d._month && _day < d._day);
    }
    bool operator>(const Date& d)const
    {
        return (_year > d._year) ||
            (_year == d._year && _month > d._month) ||
            (_year == d._year && _month == d._month && _day > d._day);
    }
    friend ostream& operator<<(ostream& _cout, const Date& d)
    {
        _cout << d._year << "-" << d._month << "-" << d._day;
        return _cout;
    }
private:
    int _year;
    int _month;
    int _day;
};
void TestPriorityQueue()
{
    // 大堆，需要用户在自定义类型中提供<的重载
    priority_queue<Date> q1;
    q1.push(Date(2018, 10, 29));
    q1.push(Date(2018, 10, 28));
    q1.push(Date(2018, 10, 30));
    cout << q1.top() << endl;
    // 如果要创建小堆，需要用户提供>的重载
    priority_queue<Date, vector<Date>, greater<Date>> q2;
    q2.push(Date(2018, 10, 29));
    q2.push(Date(2018, 10, 28));
    q2.push(Date(2018, 10, 30));
    cout << q2.top() << endl;
}

在OJ中的使用

第K大的数

class Solution {
public:
    int findKthLargest(vector<int>& nums, int k) {
        // 将数组中的元素先放入优先级队列中
        priority_queue<int> p(nums.begin(), nums.end());
        // 将优先级队列中前k-1个元素删除掉
        for (int i = 0; i < k - 1; ++i)
        {
            p.pop();
        }
        return p.top();
    }
};

priority_queue的模拟实现

#pragma once
#include <assert.h>
#include <vector>
namespace twg
{
    // 升序比较器
    template<class T>
    class Less
   {
    public:
        bool operator()(const T& x, const T& y)
       {
            return x < y;  // 小于：用于构建大根堆
       }
   };
​
    // 降序比较器
    template<class T>
    class Greater
   {
    public:
        bool operator()(const T& x, const T& y)
       {
            return x > y;  // 大于：用于构建小根堆
       }
   };
​
    // 优先级队列（堆）实现
    template<class T, class Container = vector<T>,
        class Compare = Less<typename Container::value_type>>
        class PriorityQueue
   {
    public:
        // 向上调整：用于插入元素后维持堆结构
        void AdjustUp(int child)
       {
            assert(child >= 0);
            Compare cmp;  // 实例化比较器
            int parent = (child - 1) / 2;
​
            while (parent >= 0)
           {
                // 使用比较器判断是否需要交换
                if (cmp(_con[parent], _con[child]))
               {
                    swap(_con[parent], _con[child]);
                    child = parent;
                    parent = (child - 1) / 2;
               }
                else
               {
                    break;
               }
           }
       }
​
        // 向下调整：用于删除元素后维持堆结构
        void AdjustDown(int parent)
       {
            Compare cmp;  // 实例化比较器
            int child = parent * 2 + 1;  // 左孩子
​
            while (child < (int)_con.size())
           {
                // 找出两个孩子中更符合条件的那个
                if (child + 1 < (int)_con.size() && cmp(_con[child], _con[child + 1]))
               {
                    ++child;  // 右孩子更符合条件
               }
​
                // 判断是否需要交换父子节点
                if (cmp(_con[parent], _con[child]))
               {
                    swap(_con[parent], _con[child]);
                    parent = child;
                    child = parent * 2 + 1;
               }
                else
               {
                    break;
               }
           }
       }
​
        // 插入元素
        void push(const T& x)
       {
            _con.push_back(x);
            AdjustUp(_con.size() - 1);  // 新元素在末尾，需要向上调整
       }
​
        // 删除顶部元素
        void pop()
       {
            assert(!empty());
            swap(_con[0], _con[_con.size() - 1]);  // 交换首尾元素
            _con.pop_back();                       // 删除尾部元素（原顶部元素）
            AdjustDown(0);                         // 调整新的顶部元素位置
       }
​
        // 判断是否为空
        bool empty() const
       {
            return _con.empty();
       }
​
        // 获取元素个数
        size_t size() const
       {
            return _con.size();
       }
​
        // 获取顶部元素
        const T& top() const
       {
            assert(!empty());
            return _con.front();
       }
​
    private:
        Container _con;  // 底层容器
   };
}

STL标准库中对于stack和queue的模拟实现

stack的模拟实现
#include<deque>
namespace bite
{
    template<class T, class Con = deque<T>>
    //template<class T, class Con = vector<T>>
    //template<class T, class Con = list<T>>
    class stack
    {
    public:
        stack() {}
        void push(const T& x) { _c.push_back(x); }
        void pop() { _c.pop_back(); }
        T& top() { return _c.back(); }
        const T& top()const { return _c.back(); }
        size_t size()const { return _c.size(); }
        bool empty()const { return _c.empty(); }
    private:
        Con _c;
    };
}
queue的模拟实现
#include<deque>
#include <list>
namespace bite
{
    template<class T, class Con = deque<T>>
    //template<class T, class Con = list<T>>
    class queue
    {
    public:
        queue() {}
        void push(const T& x) { _c.push_back(x); }
        void pop() { _c.pop_front(); }
        T& back() { return _c.back(); }
        const T& back()const { return _c.back(); }
        T& front() { return _c.front(); }
        const T& front()const { return _c.front(); }
        size_t size()const { return _c.size(); }
        bool empty()const { return _c.empty(); }
    private:
        Con _c;
    };
}




结语：

看到这里，你已摸清栈、队列、优先级队列的核心脉络 —— 从 “容器适配器” 的设计巧思，到stack/queue依托deque发挥 “首尾高效操作” 的优势，再到priority_queue用堆结构实现 “优先级调度”，甚至能自己手写它们的核心逻辑，还了解了deque“双端 + 分段连续” 的底层秘密。这些知识是后续学习更复杂数据结构（如树、图）的重要基础。

若对 “适配器为何选deque”“堆的调整算法” 还有疑惑，不妨再回看代码注释；想验证性能差异，也可以自己写测试用例对比。欢迎在评论区分享你的思考，咱们一起把 STL 容器的 “底层逻辑” 嚼得更透～



声明：该内容由作者自行发布，观点内容仅供参考，不代表平台立场；如有侵权，请联系平台删除。
标签：
技术栈
技术方向
开发工具