1. 概述
在本文中，我们将研究使用Java反转堆栈的不同方法。堆栈是一种LIFO(后进先出)数据结构，支持从同一侧插入(push)和移除(pop)元素。
我们可以将堆栈想象成桌子上的一堆盘子；从顶部访问盘子是最安全的。
2. 问题：反转堆栈
让我们深入探讨问题陈述。我们得到了一个Stack对象作为输入，我们需要以相反的顺序返回包含元素的堆栈。下面是一个例子。
输入：[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
输出：[9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1]
输入是前九个自然数的栈，我们代码的输出应该是倒序的相同自然数。我们可以将这个问题扩展到任何类型的堆栈，例如，String元素的堆栈，Node等自定义对象的堆栈等。
例如：
输入：[“Red”, “Blue”, “Green”, “Yellow”]
输出：[“Yellow”, “Green”, “Blue”, “Red”]
3. 使用队列反转堆栈
在本节中，让我们看看如何使用Queue数据结构来解决问题。Queue是一种FIFO(先进先出)数据结构，支持从后面添加元素，从前面移除元素。
给定一堆元素作为输入，我们可以从堆栈的顶部选择元素，一次一个，并将它们插入到我们的队列中。从我们的第一个自然数示例开始，我们将从指向9的栈顶开始。我们在每一步都将栈顶元素插入队列的后端，最终，我们会清空栈。此时我们已经按以下顺序用元素填充了队列：
(后) [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] (前)。
完成此操作后，我们可以从队列中删除元素，这发生在前端，并将其推回我们的堆栈。此步骤完成后，我们将留下所需的输出堆栈[9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1]。
这是代码的样子，考虑到栈是Integer类型：
public Stack reverseIntegerStack(Stack<Integer> inputStack) {
Queue<Integer> queue = new LinkedList<>();
while (!inputStack.isEmpty()) {
queue.add(inputStack.pop());
}
while (!queue.isEmpty()) {
inputStack.add(queue.remove());
}
return inputStack;
}
4. 使用递归反转堆栈
让我们讨论一种在不使用任何其他数据结构的情况下解决此问题的方法。递归是计算机科学中的一个核心概念，它处理只要满足前提条件就重复调用自身的方法的思想。任何递归函数都应该有两个组成部分：
- 递归调用：在我们的例子中，对方法的递归调用将从给定堆栈中删除元素
- 停止条件：当给定堆栈为空时，递归将结束
对递归方法的每次调用都会添加到JVM内存中的调用堆栈中。我们可以利用这个事实来反转给定的堆栈。递归调用将从栈顶移除一个元素并将其添加到内存调用栈中。
当输入栈为空时，内存调用栈以相反的顺序包含栈中的元素。调用堆栈的顶部包含数字1，而最底部的调用堆栈包含数字10。此时，我们从调用堆栈中取出元素并将元素插入堆栈底部，反转元素的原始顺序。
让我们看看代码中的两步递归算法：
private void reverseStack(Stack<Integer> stack) {
if (stack.isEmpty()) {
return;
}
int top = stack.pop();
reverseStack(stack);
insertBottom(stack, top);
}
reverseStack()方法以递归方式从堆栈中弹出顶部元素。一旦输入栈为空，我们将当前在调用栈中的元素插入到栈底：
private void insertBottom(Stack<Integer> stack, int value) {
if (stack.isEmpty()) {
stack.add(value);
} else {
int top = stack.pop();
insertBottom(stack, value);
stack.add(top);
}
}
5. 比较反转堆栈的方法
我们讨论了反转给定堆栈问题的两种方法。这些算法适用于任何类型的堆栈。使用附加队列数据结构的第一个解决方案以O(n)时间复杂度反转堆栈。但是，由于我们以队列的形式使用额外的空间，空间复杂度也是O(n)。
另一方面，由于递归调用，递归解决方案的时间复杂度为O(n²)，但没有额外的空间复杂度，因为我们使用程序调用堆栈来存储堆栈的元素。
6. 总结
在本文中，我们讨论了在Java中反转堆栈的两种方法，并比较了算法的运行时间和空间复杂性。
与往常一样，本教程的完整源代码可在GitHub上获得。
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