Frank俯下身子，快速地向门的方向跑去，他试着推门、拉门、踢门，但除了制造出巨大的声响外，一无所获。
Frank转向Socks，希望这位年轻的巫师知道可以让铁门扭曲的咒语。鉴于目前他们的处境，他相信Socks对使用开锁咒语应该没有意见。不过当Frank看到燃烧着的羊皮纸和向天花板上飘的烟雾时，他一时呆住了。他的脑海中浮现出了一个烟雾缭绕的厨房的景象，这让他回想起了在警察学院的第一年，他仿佛听到厨房中的厨师在对他大喊大叫。Frank用力地闭上了眼睛，试图将这个景象从脑海中抹去。
在警察学院的最初两个月，Frank利用课余时间在学校的餐厅打工。他干的工作并不怎么光鲜。新来的人都不会被安排着洗盘子，更不要说做饭了。Frank要做的是将一大堆洗干净的托盘、盘子和餐具从厨房拿到餐厅内的桌上，每个星期要花费15个小时。
即使工作很枯燥，Frank依然干得很开心。“看！我在给你们帮倒忙。我是你们这些勤杂工的天敌！”他会对那三个负责收拾桌子和脏乱餐具的勤杂工这样叫道。他试图去打破学院里两分钟内运送盘子数最多的纪录，但失败了。他还发明了一个可以在餐厅里玩的新游戏，叫扔勺子。但直到有一天，当他在餐厅内遇到Heappens教授的时候，他才学到了一些真正的知识。
“咳。有些数据结构就不应该存在于餐厅中。”Heappens教授边研究今天餐厅有哪些食物，边这样说道。
当时是下午两点半。吃午饭的人群高峰期已经过了。Frank Runtime正在努力将一堆碗运到放汤的地方。尽管教授那句话并不是对他说的，但他还是抬起了头，问道：“什么数据结构？”
“栈，”Heappens教授抬起头看着Frank说道，“栈不应该用在餐厅里。”
“不，它们用在这正好，”Frank用一种不知者无畏的语气说道，“你看，这些碗、盘和煎饼都是以栈的形式放着的。”
Heappens不屑地挥了挥手，准备走开，说道：“算了，你对数据结构又知道些什么？”
“不然你还能怎么摆它们？”Frank问道，“要是摊开来摆的话也太占空间了。”
教授停下来，十分担忧地看着Frank。这样看了快一分钟后，他说道：“你知道栈和队列的区别吗？”
Frank摇了摇头。他还没有上过警察数据结构这门课。
“栈是后进先出的数据结构，”教授解释道，“它支持两种操作：将一个东西放入顶端，以及从顶端拿出一个东西来。”
他指了指面前那一叠盘子，“就像这叠盘子一样。你可以把一个盘子放上去。”
他将手里拿的空盘子放了上去。
“也可以从顶端拿一个盘子下来。”他将自己的盘子拿了回来。
“每次你从栈里面拿出一个东西的时候，你拿到的都是最近才放上去的。最先被放进去的东西会一直待在栈的最底部，直到你把它上面的所有其他东西都拿出来。”
“所以呢？”Frank问道，“这有什么问题？”
“如果你正确使用它的话，后进先出的数据结构没什么问题。在你写深度优先算法的时候，栈有用极了。你只用每次将新的搜索选项放到栈的最顶端，然后在倒退的时候把它们从顶端拿出来就好了。但餐厅已经错误地用栈好几十年了。
“就比如这一叠盘子。你知道最下面那一个盘子已经在这待了多久了吗？”
Frank试图回忆他上次看到盘子这里空着是什么时候，但他根本想象不出来这个画面。
“五年！”Heappens教授叫道，“我知道，因为我对这个盘子标记过。五年来，你们这样的学生不断地把新的盘子放在最顶端，而最下面这个盘子从来没有被用过。它的边缘一直在那沾灰。
“但这并不是最可怕的。看看他们是怎么处理这些土豆泥的。”
Frank眼睛扫了扫旁边那一大木碗的土豆泥。一个厨师正在往里面加刚出炉的土豆泥。那个厨师手里拿着一个大锅，正愉快地用一个长柄勺把土豆泥从锅中揽到碗中。过了一会儿Frank才意识到厨师只是将原来的土豆泥埋在了最下面。他的胃开始不舒服了。
“最下面的土豆泥放了多久了？”Frank问道，其实Frank并不想知道答案。
“别担心。他们至少每周会将这些木碗洗一次。所以再久也不过一周。”
Frank并没有感到欣慰。事实上，他感到非常不舒服。快速扫了一圈，Frank看到餐厅内几乎每个地方都在用后进先出的数据结构。当他看到装沙拉酱的大桶时，他不敢再看下去了，他感到既慌张又恶心。
“我们能做些什么？”Frank问道。
“用队列，”教授回答道，“队列几乎可以说是为餐厅量身定制的。”
“队列？”Frank问道。
“先进先出的数据结构，”Heappens教授解释道，“像栈一样，它们同样是用来储存东西的，并且也支持两种操作。你可以将一个东西放到队列的最后，也可以从最前面拿出一个东西来。这样，你拿出来的永远都是最先放进去的东西。”
Frank想象了一下每次都从一叠盘子的最底下拿盘子，多麻烦，于是问道：“但如何做呢？”
“这正是数据结构如何运作的问题。看看等三明治的人所排的队，那就是一个队列。现在队里面有四个人，而最前面的人已经等待的时间最长。”
正当Heappens教授说着，又有一个人开始排队了。“看，他走到了队列的最后。”教授说道。
Frank和教授看着那条队伍，直到排在第一位的人拿着自己的三明治走了。
“看，有人从队伍最前面离开了，”教授开心地说道，“这个餐厅需要更多的队列。所有餐厅都需要更多的队列。”
Frank想到了之前看到的土豆泥，意识到教授说的没错。数据的储存方式可以很大程度上影响到它被存取的方式。对于土豆泥的这种情况，存取的顺序是很重要的。
即便意识到这点很容易，Frank花了好几天才把队列这种数据结构用到了餐厅里。改变盘子和碗存取的方式相对简单一些，他只需要把原来的那堆盘子或碗拎起来，然后把新的放在最底下就好了。说服厨师让他们改变加菜的方式就困难多了，厨师们非常享受将一大勺一大勺的土豆泥揽到碗里的这个过程。最终，Frank提议让他们用两个碗，每次将那碗旧的土豆泥揽到新的土豆泥的碗里。虽然严格来说这还不是一个队列，但这样做既让厨师们依然可以享受到揽土豆泥的乐趣，也避免了旧的食物被埋在新的食物下面。
有一天，Frank需要顶替一个生病了的面包师。Frank坚持说后进先出地将面包装入烤箱对放在最后的面包是不公平的。所以他提出，每过25秒钟就要拿出烤箱中最后一块面包，并将其他面包往后推，然后在最前面放入一片新的面包。
如果烤箱有前后两个门的话，这将会是一个非常好的计划。不幸的是，餐厅用的烤箱只有一个门。这让Frank的计划实施起来变得非常困难。这样时不时地改变面包的位置的确能让每一块面包受热更加均匀。但Frank意识到自己加面包的速度根本赶不上烘烤进度，很快就有面包烤糊了，浓浓的黑烟从烤箱中飘了出来。
当其他厨师都在忙着拿水桶去救火时，Frank只是麻木地看着那烤糊了的面包。当他意识到队列也许不是对餐厅里的所有问题都适用时，他感到了一丝困惑和绝望。看来关于数据结构他需要学的还有很多。
警用算法导论：栈和队列Ⅰ
节选自Drecker教授讲义
栈和队列是用来存放数据的两种简单的数据结构。表面上看，它们和一个列表没有什么区别，其实它们和列表的区别主要体现在添加和删除数据的方式上。
栈是后入先出的数据结构，就像我们对办公桌上的一叠公文的操作顺序那样。新的元素会被加入（推入）到栈的最上方，而删除（弹出）元素的时候也会从最上方删除。如果1、2、3、4、5依次被推入了一个栈，那么它们会以5→4→3→2→1的顺序被弹出。当然，在现实生活中，如果你真把桌上的公文全都处理完了，警长会马上给你安排更多的工作。
你可以用一个数组（A）和一个记录当前栈顶位置的变量（Top）来实现一个栈。当推入一个新的元素时，就会把它加到下一个空的位置里，也就是A[Top+1]里。同时，你也需要把Top的值加上1。
当从栈里面弹出一个元素时，可以用Top来找到应该弹出的元素（即A[top]）。同时，你也需要将Top的值减去1。
当然，如果你的数组大小是固定的，那么在推入新的元素时也要注意检查数组中还有没有剩余空间。
队列是一个先入先出的数据结构，就像排成一列等待被询问的犯罪嫌疑人一样。新的元素会被加到队列的最后，而删除元素时会从队列最前面删除。如果1、2、3、4、5依次被加入到了队列，它们会以同样的顺序从队列中出来。
队列也可以用数组来实现。你需要两个变量来记录目前队列中的第一个元素（Front）和最后一个元素（Back）在哪。当加入一个新元素时，我们把它放到目前队列尾部之后的一个格子（A[Back+1]），并把Back加1。
相反，在弹出一个元素时，我们把目前处于队列最前端的元素（A[Front]）弹出，并将Front加1。
如果使用一个固定大小的数组来实现队列，在不断向队列中添加元素和从中弹出元素时，数组的前端会逐渐出现一段空白，如果队列用完了数组后面的所有空间，可以让它绕到前面来利用这段空白空间。但如果这样做，一定要细心地处理好在添加和弹出元素时Back可能绕到数组最前面的情况。