Stack vs Queue
Stack vs queue compared — LIFO vs FIFO, operations and use cases, with interactive visualizers for both.
A stack is last-in, first-out (LIFO); a queue is first-in, first-out (FIFO). Both add and remove in O(1) — the difference is which end you take from.
Stack vs Queue at a glance
| Stack | Queue | |
|---|---|---|
| Order | LIFO | FIFO |
| Add / remove | Same end (top) | Opposite ends |
| Used in | Undo, recursion, DFS | Scheduling, buffering, BFS |
| Complexity | O(1) | O(1) |
When to use Stack
Use a stack when the most recent item should be handled first — undo, call stacks, DFS.
When to use Queue
Use a queue when items should be handled in arrival order — task scheduling, BFS, buffers.
Tools for Stack & Queue
Stack 可视化工具
交互式 LIFO 栈——push 和 pop 操作带动画 top 指针和单步控制，直接在浏览器中运行。
打开工具队列可视化工具
交互式 FIFO 队列 —— 入队（enqueue）和出队（dequeue）元素，配合 front/rear 指针动画和逐步控制按钮。直接在浏览器中运行。
打开工具链表可视化工具
交互式单向链表——支持头部/尾部插入、查找、删除，配有指针遍历动画和单步控制按钮。直接在浏览器中运行。
打开工具哈希表可视化工具
交互式哈希表演示，采用链地址法（separate chaining）——插入、查找、删除数值,通过动画展示哈希映射与冲突处理过程。直接在浏览器中运行。
打开工具Stack vs Queue
什么是哈希表？
哈希表是一种将键值对存储在多个桶（bucket）组成的数组中的数据结构，它使用哈希函数计算每个键对应的桶索引，从而使插入、查找和删除操作能够达到接近常数级的速度。
什么是哈希冲突（hash collision）？
哈希冲突是指两个不同的键被映射到同一个桶中的情况。本工具通过链地址法（separate chaining）处理冲突——每个桶内维护一个存放条目的链表（linked list）。
哈希表各项操作的时间复杂度是多少？
插入、查找和删除的平均时间复杂度均为 O(1)。当大量键冲突集中到同一个桶时，最坏情况下会达到 O(n)。
本工具使用的是哪种哈希函数？
为了便于观察，本工具使用了一个简单的取模哈希函数：index = value % 7。实际生产环境中的哈希表会采用更强的哈希算法，并自动扩容以保持链表长度较短。