✓ Problem loaded: 232. Implement Queue using Stacks

Implement a first in first out (FIFO) queue using only two stacks. The implemented queue should support all the functions of a normal queue (push, peek, pop, and empty).

Implement the MyQueue class:

• void push(int x) Pushes element x to the back of the queue.
• int pop() Removes the element from the front of the queue and returns it.
• int peek() Returns the element at the front of the queue.
• boolean empty() Returns true if the queue is empty, false otherwise.

Notes:

• You must use only standard operations of a stack, which means only push to top, peek/pop from top, size, and is empty operations are valid.
• Depending on your language, the stack may not be supported natively. You may simulate a stack using a list or deque (double-ended queue) as long as you use only a stack's standard operations.

Example 1:

Input
["MyQueue", "push", "push", "peek", "pop", "empty"]
[[], [1], [2], [], [], []]
Output
[null, null, null, 1, 1, false]

Explanation
MyQueue myQueue = new MyQueue();
myQueue.push(1); // queue is: [1]
myQueue.push(2); // queue is: [1, 2] (leftmost is front of the queue)
myQueue.peek(); // return 1
myQueue.pop(); // return 1, queue is [2]
myQueue.empty(); // return false

Constraints:

• 1 <= x <= 9
• At most 100 calls will be made to push, pop, peek, and empty.
• All the calls to pop and peek are valid.

Follow-up: Can you implement the queue such that each operation is amortized O(1) time complexity? In other words, performing n operations will take overall O(n) time even if one of those operations may take longer.

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コードをレビューしますね！

良い点：

• 2つのスタックを使う基本アイデアは正しいです
• _stockで移し替えをまとめて行う設計により、償却計算量O(1)を達成しています
• _storageと_shelfという命名も役割が分かりやすい
• 計算量の分析も正確です

改善点：

1. peekとpopの重複コード

   Copied!

   if not self._shelf:
       self._stock()
   

   この部分が2箇所にあります。peekをpopで実装するか、共通化を検討できます：

   Copied!

   def peek(self) -> int:
       if not self._shelf:
           self._stock()
       return self._shelf[-1]
   
   def pop(self) -> int:
       self.peek()  # _shelfに値があることを保証
       return self._shelf.pop()
   

2. 軽微：コメントの意図

   Copied!

   self._storage = []  # LIFO
   self._shelf = []  # FIFO
   

   両方ともPythonのlistをスタック（LIFO）として使っているので、「FIFOとして見える順番で格納」という意味なら問題ないですが、少し紛らわしいかも。

正しさの確認： ロジックは正しいです！例のトレースも合っています。_shelfが空のときだけ移し替えるので、各要素は最大2回しか移動しない→償却O(1)が成立します。

動作確認してみますか？簡単なテストケースを書いて試すと安心できると思います。

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{
  "id": "toolu_016x48TGKqs8KSXtW95M1WwT",
  "call": {
    "function": "read_url",
    "arguments": {
      "url": "https://www.slideshare.net/hamukazu/ss-10114639"
    }
  },
  "result": "'Download free for 30 daysSign in\\n\\n[Upload](https://www.slideshare.net/upload)[Language (EN)](http<TRUNCATED>"
}

スライドの内容を読み取れました！これは「純粋関数型アルゴリズム入門」というスライドで、Chris Okasaki の「Purely Functional Data Structures」の解説です。まさにこのLeetCode問題に直結する内容ですね。

要約：「純粋関数型キューのアルゴリズム」

基本アイデア（あなたの実装と同じ！）

• キューを2つのリスト (f, r) として表現する
• f：front（取り出し用）、r：rear（追加用）
• snoc（push）: rの先頭に追加 → O(1)
• head/tail（peek/pop）: fから取得 → 通常O(1)
• fが空になったら reverse r を新しいfにする

計算量の分析：銀行家法 (Banker's Method)

• reverse はO(n)だが、たまにしか起こらない
• snocを1回するたびに「1の貯金」をすると考える
• reverseが必要な時、その貯金を使う
• → ならし計算量 (Amortized) はすべてO(1)

発展：遅延評価版

• 遅延評価を使うと、「ならし」なしで真のO(1)を達成できる
• rotate という操作で f ++ reverse r を段階的に計算

あなたの実装との関係 あなたの _storage と _shelf はまさにこの (r, f) に対応しています！_stock() は reverse r を f に移す操作です。関数型プログラミングの古典的なデータ構造を、Pythonで手続き的に実装したものになっています。素晴らしい気づきですね！

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4つのPRを確認しますね。

{
  "id": "toolu_01PvUcJRYwUw1hyTGaRE63eg",
  "call": {
    "function": "read_url",
    "arguments": {
      "url": "https://github.com/colorbox/leetcode/pull/15"
    }
  },
  "result": "'Skip to content\\n\\n## Navigation Menu\\n\\nToggle navigation\\n\\n[ ](/)\\n\\n[ Sign in ](/login?return_t<TRUNCATED>"
}

{
  "id": "toolu_012oLTrccRPMh7qafc2FsiJS",
  "call": {
    "function": "read_url",
    "arguments": {
      "url": "https://github.com/ryosuketc/leetcode_grind75/pull/13"
    }
  },
  "result": "'Skip to content\\n\\n## Navigation Menu\\n\\nToggle navigation\\n\\n[ ](/)\\n\\n[ Sign in ](/login?return_t<TRUNCATED>"
}

{
  "id": "toolu_01MyVUsZYP8rrWkr5aAAk1zW",
  "call": {
    "function": "read_url",
    "arguments": {
      "url": "https://github.com/huyfififi/coding-challenges/pull/13"
    }
  },
  "result": "'Skip to content\\n\\n## Navigation Menu\\n\\nToggle navigation\\n\\n[ ](/)\\n\\n[ Sign in ](/login?return_t<TRUNCATED>"
}

{
  "id": "toolu_01StZrorfUYB5QufGLTsMUhx",
  "call": {
    "function": "read_url",
    "arguments": {
      "url": "https://github.com/rihib/leetcode/pull/32"
    }
  },
  "result": "'Skip to content\\n\\n## Navigation Menu\\n\\nToggle navigation\\n\\n[ ](/)\\n\\n[ Sign in ](/login?return_t<TRUNCATED>"
}

4つのPRの内容をまとめますね。

1. colorbox/leetcode#15 (C++)

• 実装: 最初はpush時に毎回移し替えを行う非効率な実装だった
• レビュー指摘: nodchipさんから「pushはpush_stackに入れ、pop/peek時にpop_stackが空の場合のみ移し替えるとamortized O(1)になる」と改善を提案された
• 学び: push時に移し替えは不要。関数型言語のデータ構造（Okasaki）に由来する問題との紹介あり

2. ryosuketc/leetcode_grind75#13 (C++)

• 実装: stack_in / stack_out という分かりやすい命名。amortized O(1)版も実装
• レビュー指摘:
  • auxという略称についての議論（補助関数の意味で使われる）
  • MyQueue() = default の提案
  • bool empty() const noexcept の指摘
  • peek時に例外が飛ぶ可能性のキャッチについて
  • Google Style Guideの関数名規約について
• 学び: Purely Functional Data Structures (Okasaki) の BankersQueue が言及された

3. huyfififi/coding-challenges#13 (Python)

• 実装: Step1で2パターン（毎回移し替え版 / 遅延移し替え版）を試した
• レビュー指摘:
  • FILOよりLIFOが一般的
  • 変数名の補足コメントがあると良い
  • pop()とpeek()の共通化について議論（著者は「視線が移動するので書き下す方が好み」との意見）
  • 空コレクションにtype hintを入れる提案
• 学び: Banker's Method（均し計算量の分析手法）についてのメモあり。「重そうな処理を毎回発生させず、その状況のまま利用する方法を探る」という教訓

4. rihib/leetcode#32 (Go)

• 実装: pushStack / popStack を使った標準的な実装
• PR説明: Goの構造体初期化について詳しく解説（MyQueue{} vs new(MyQueue) vs var q MyQueue）
• レビュー: colorboxさん、odaさんから細かい指摘あり（詳細はShow resolved）
• 特徴: 言語特有の初期化パターンの学習メモが充実

共通の学び:

• 2つのスタックを使い、pop/peek時にのみ必要に応じて移し替えるのが最適解
• Chris Okasaki の "Purely Functional Data Structures" が元ネタとして複数回言及
• 変数名は in/out, push/pop, input/output などが採用されている

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PRで言及された主要トピックを深掘りしますね。

1. Amortized O(1) と Banker's Method（銀行家法）

「均し計算量」の直感的な理解：

操作の流れ例（n=4要素をpush後、4回pop）:
push 1 → storage: [1]           コスト: 1
push 2 → storage: [1,2]         コスト: 1
push 3 → storage: [1,2,3]       コスト: 1
push 4 → storage: [1,2,3,4]     コスト: 1
pop    → 移し替え発生！          コスト: 4 (全要素を移動)
         shelf: [4,3,2,1] → 1を返す
pop    → shelf: [4,3,2] → 2     コスト: 1
pop    → shelf: [4,3] → 3       コスト: 1
pop    → shelf: [4] → 4         コスト: 1
─────────────────────────────────
合計: 11 / 8操作 ≈ 1.4 → O(1)

銀行家法の考え方：

• 各pushで「1コインを貯金」すると考える
• 移し替え（reverse）が必要なとき、貯金を使って支払う
• 各要素は最大2回しか移動しない（storage→shelf、shelf→外）
• したがって、どんな操作列でも1操作あたり平均O(1)

2. Okasaki のキューと遅延評価

あなたの実装は「Physicist's Queue」に相当します。さらに発展した「Banker's Queue」では：

通常版（あなたの実装）:
- _stock() を呼ぶと、一気にO(n)の処理が走る
- 「ならし」でO(1)だが、最悪ケースはO(n)

遅延評価版:
- reverseを「予約」だけしておき、実際の計算は使う時まで遅延
- 毎回少しずつ計算を進める（インクリメンタル）
- 最悪ケースでもO(1)を保証

Pythonで遅延評価を模倣する例（概念的）:

from functools import lru_cache

# イメージ：reverseを遅延させる
class LazyReverse:
    def __init__(self, lst):
        self._lst = lst
        self._reversed = None
    
    def get(self):
        if self._reversed is None:
            self._reversed = list(reversed(self._lst))
        return self._reversed

ただし実用上、Pythonでは通常版で十分です。

3. C++ の const, noexcept, = default

class MyQueue {
public:
    MyQueue() = default;  // コンパイラ生成のデフォルトコンストラクタを使用
    
    void push(int x);
    int pop();
    
    // const: このメソッドはオブジェクトの状態を変更しない
    // noexcept: 例外を投げないことを保証（最適化のヒント）
    int peek() const;
    bool empty() const noexcept;
    
private:
    std::stack<int> push_stack;
    std::stack<int> pop_stack;
};

なぜ重要か：

• const: 読み取り専用参照から呼べる、意図が明確
• noexcept: ムーブ操作の最適化、例外安全性の保証
• = default: 明示的に「デフォルト実装で良い」と示す

4. Go の構造体初期化パターン

// 3つの方法
q1 := MyQueue{}        // ゼロ値で初期化（最も一般的）
q2 := new(MyQueue)     // ポインタを返す（*MyQueue型）
var q3 MyQueue         // 宣言と同時にゼロ値初期化

// Goではゼロ値が有効な状態になるよう設計するのが慣習
type MyQueue struct {
    pushStack []int  // nil slice はゼロ値、appendで自動初期化
    popStack  []int
}

Goの哲学: 「ゼロ値を有用にせよ」— コンストラクタなしでも動く設計が推奨される

5. peek/pop の共通化の是非

共通化する派:

def peek(self) -> int:
    if not self._shelf:
        self._stock()
    return self._shelf[-1]

def pop(self) -> int:
    val = self.peek()  # 在庫確認を委譲
    self._shelf.pop()
    return val

• DRY原則（Don't Repeat Yourself）
• バグ修正が1箇所で済む

書き下す派（PRでの意見）:

def pop(self) -> int:
    if not self._shelf:
        self._stock()
    return self._shelf.pop()

• 視線の移動が減り、読みやすい
• 各メソッドが自己完結している
• 2行程度の重複なら許容範囲

私見: この規模ならどちらでもOK。チームの方針に合わせるのが良いでしょう。

6. 命名について

変数名の選択肢：

• push_stack / pop_stack — 用途で命名
• in_stack / out_stack — 入出力で命名
• storage / shelf — 比喩で命名（あなたの選択）

どれも意図が伝われば良いですが、input/outputやin/outが最も直感的かもしれません。

他に深掘りしたいトピックはありますか？

🧠🧠🧠🧠🧠🧠

実装2のレビューです！

良くなった点：

• popがpeekに委譲することでDRY原則を達成
• -> Noneのtype hintを明示（PEP484準拠）
• コメントが# reversedになり、意図がより正確に

改善点：

1. popの戻り値がpeekの後に別途popしている

   Copied!

   def pop(self) -> int:
       self.peek()
       return self._shelf.pop()
   

   peek()の戻り値を捨てているのが少しもったいない。こう書く方法もあります：

   Copied!

   def pop(self) -> int:
       result = self.peek()
       self._shelf.pop()
       return result
   

   ただし、現状でも正しく動作しますし、_shelf.pop()が値を返すことを活用しているので、これは好みの範囲です。

2. _stockのtype hint 内部メソッドなので必須ではないですが、pushと_stockで-> Noneの扱いを統一しているのは良いです。

3. 軽微：空のコレクションのtype hint（オプション） PRで言及されていた点：

   Copied!

   def __init__(self):
       self._storage: list[int] = []
       self._shelf: list[int] = []
   

   明示的に型を書くと、IDEの補完やmypyでのチェックが効きます。

正しさ： ロジックは問題ありません。十分にクリーンな実装だと思います！

これで完成として良いと思いますが、他に気になる点はありますか？

⚠ Branch 0232-implement-queue-using-stacks already exists, updating...
✓ Update 0232-implement-queue-using-stacks: 0232-implement-queue-using-stacks/0232-implement-queue-using-stacks.md
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