Stack和Queue在Java中使用对比

栈遵循LIFO，队列遵循FIFO；栈用于函数调用、表达式求值，队列用于任务调度、消息传递；Java中栈可用ArrayDeque或Stack类，队列可用LinkedList、PriorityQueue或BlockingQueue实现。

栈（Stack）和队列（Queue）在Java中都是重要的数据结构，它们的主要区别在于元素的访问顺序。栈遵循后进先出（LIFO）原则，而队列遵循先进先出（FIFO）原则。选择使用哪一个取决于你的应用场景中对数据访问顺序的需求。

解决方案 在Java中，

Stack

Vector

Queue

LinkedList

PriorityQueue

• Stack:

  Stack stack = new Stack<>();
  stack.push(1);
  stack.push(2);
  stack.push(3);
  System.out.println(stack.pop()); // 输出 3
  System.out.println(stack.peek()); // 输出 2

  Stack

  提供了

  push

  （入栈）、

  pop

  （出栈）、

  peek

  （查看栈顶元素）等方法。由于继承自

  Vector

  ，所以

  Stack

  是线程安全的，但也因此带来了一些性能上的开销。

• Queue:

  立即学习“Java免费学习笔记（深入）”；

  Queue queue = new LinkedList<>();
  queue.offer(1);
  queue.offer(2);
  queue.offer(3);
  System.out.println(queue.poll()); // 输出 1
  System.out.println(queue.peek()); // 输出 2

  Queue

  接口提供了

  offer

  （入队）、

  poll

  （出队）、

  peek

  （查看队首元素）等方法。

  LinkedList

  实现了

  Queue

  接口，提供了双向链表的功能，所以既可以作为队列使用，也可以作为双端队列（Deque）使用。

  PriorityQueue

  则是一个优先级队列，元素按照优先级排序。

栈和队列在实际应用中的区别？

栈常用于实现函数调用栈、表达式求值、浏览器的后退功能等。例如，在函数调用时，每次调用一个新的函数，都会将该函数的相关信息压入栈中，函数返回时再从栈中弹出。

基于安卓的蓝牙通信系统开发 word版

随着android手机的普及，android应用的需求势越来越大，这个潜力巨大的市场，已经吸引无数软件开发厂商和开发者投身其中。android的开放性使其比苹果和黑莓对年轻人更具吸引力，更能吸引年轻人群的关注和喜爱。在18岁至24岁族群中，Android是最多人选用的操作系统。同时因为Android系统的开放性为Android平板电脑的快速发展奠定了基础，也才能促使其吸引着越来越多的用户接受和使用。同时Android还具有应用程序无界限、应用程序是在平的的条件下创建的、应用程序可以轻松的嵌入网络、应用程序

下载

队列则常用于任务调度、消息队列、广度优先搜索等。比如，在多线程环境中，可以使用队列来管理待执行的任务，线程从队列中取出任务并执行。

选择哪种数据结构，本质上取决于你的应用场景是否需要后进先出或先进先出的特性。

Java中还有哪些与栈和队列相似的数据结构？

除了

Stack

Queue

Deque

ArrayDeque

Deque

另外，

BlockingQueue

Queue

ArrayBlockingQueue

LinkedBlockingQueue

如何选择栈和队列的实现类？

• 如果需要线程安全，且对性能要求不高，可以使用

  Stack

  类。但通常不推荐直接使用

  Stack

  ，因为它继承自

  Vector

  ，而

  Vector

  的同步机制在某些情况下会带来额外的开销。
• 如果不需要线程安全，且需要高性能，可以使用

  ArrayDeque

  作为栈的实现，或者使用

  LinkedList

  作为队列的实现。
• 如果需要优先级队列，可以使用

  PriorityQueue

  。
• 如果需要在多线程环境下使用队列，并且需要阻塞操作，可以使用

  BlockingQueue

  的实现类，如

  ArrayBlockingQueue

  或

  LinkedBlockingQueue

  。

总而言之，选择哪种实现类，需要根据具体的应用场景和需求进行权衡。没有绝对的最佳选择，只有最适合的选择。