【算法社区】从零开始的DS生活 轻松从0基础实现多种队列

简介: 本文详细介绍了队列的概念和性质,简要的介绍了队列ADT并附三种实现方式(链式、顺序api、顺序+动态扩容),对循环、双端、阻塞、优先级队列进行简单的应用与jdk源码分析,供读者理解与学习,适合点赞+收藏。有什么错误希望大家直接指出~

 引言:Re:从零开始的DS生活 轻松从0基础实现多种队列,本文详细介绍了队列的概念和性质,简要的介绍了队列ADT并附三种实现方式(链式、顺序api、顺序+动态扩容),对循环、双端、阻塞、优先级队列进行简单的应用与jdk源码分析,供读者理解与学习,适合点赞+收藏。有什么错误希望大家直接指出~

友情链接:Re:从零开始的DS生活 轻松从0基础写出链表LRU算法

Re:从零开始的DS生活 轻松从0基础写出Huffman树与红黑树

导读(有基础的同学可以通过以下直接跳转到感兴趣的地方)

队列的基本概念和性质

队列ADT及其顺序,链接实现

                 队列ADT:

                 队列顺序,链接实现

队列的应用(循环队列、双端队列、阻塞队列(线程池)、优先队列);

                 循环队列

                 队列变形——双端队列Deque

                 工作中最常用的-优先级队列

                 阻塞队列(workQueue)


队列的基本概念和性质

1. 队列是一种线性集合,其元素一端加入,从另一端删除,因此我们说队列元素是按先进先出( FIFO )方式处理。

2.队列的处理过程 :通常队列会画成水平,其中一端作为队列的前端( front )也称队首( head ),另一端作为队列的末端( rear )也称队尾( tail )b元素都是从队列末端进入,从队列前端退出。

3.在队列中 其处理过程可在队列的两端进行而在栈中其处理过程只在栈的一端进行,但两者也有相似之处,与栈类似,队列中也没有操作能让用户"抵达”队列中部,同样也没有操作允许用户重组或删除多个元素。

队列ADT及其顺序,链接实现

队列ADT

/**
 * 数据对象: D=(ai/ai属于ElemSet, 121.2..... n>=0}
 * 数据关系: R1=(<ai-1,ai>)ai-1, ai属于D, i=2..... n)
 * 约定a1端为队列头, an端为队列尾。
 */
ADT Queue {
    //基本操作
    InitQueue( & Q) // 操作结果: 构造 - 个空队列Q.
    QueueEmpty(Q) // 初始条件: 队列Q已存在   操作结果若队列Q为空栈则返回TRUE, 否则FALSE
    EnQueue( & Q e) // 初始条件:队列Q已存在  操作结果:插入元素e为Q的新队尾元素
    DeQueue( & Q & e) // 初始条件:队列Q已存在且非空    操作结果:删除Q的队头元素, 井用e返回其值
    GetHead(Q & e) // 初始条件: 队列Q非空   操作结果: 用e返回Q的对头元素
    DestroyQueue( & Q) // 初始条件:队列Q已存在   操作结果:队列Q被销毁
    ClearQueue( & Q) // 初始条件:队列Q已存在    操作结果:队列Q清为空栈
    Queuelength(Q)  // 初始条件: 队列Q已存在    操作结果: 返回Q的元素个数, 即队列的长度
    QueueTraverse (S, visit()) // 初始条件:队列Q已存在并非空   操作结果:从队头到队尾, 依次对Q的每个数据元素调用函数visit) ,一旦visit()失败, 则返回操作失败。
}

image.gif

队列顺序,链接实现

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1.链表实现队列

队列与栈的区别在于,我们必须要操作链表的两端。因此,除了一个指向链表首元素的引用外,还需要跟踪另一个指向链表末元素的引用。 再增加一个整形变量count来跟踪队列中的元素个数。综合考虑,我们使用末端入列,前端出列。执行用时 :51 ms,内存消耗 :48.9 MB):

/**
 * Your CQueue object will be instantiated and called as such:
 * CQueue obj = new CQueue();
 * obj.appendTail(value);
 * int param_2 = obj.deleteHead();
 *
 * @author macfmc
 * @date 2020/6/3-15:34
 */
public class MyQueue {
    LinkedList<Integer> A, B;
    public CQueue() {
        A = new LinkedList<Integer>();
        B = new LinkedList<Integer>();
    }
    public void appendTail(int value) {
        A.addLast(value);
    }
    public int deleteHead() {
        if(!B.isEmpty()) return B.removeLast();
        if(A.isEmpty()) return -1;
        while(!A.isEmpty())
            B.addLast(A.removeLast());
        return B.removeLast();
    }
}

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2.数组实现队列 :

固定数组的实现在栈中是很高效的是因为所有的操作(增删等)都是在集合的一端进行的,因而也是在数组的一-端进行的, 但在队列的实现中则不是这样,因为我们是在两端对队列进行操作的,因此固定数组的实现效率不高(这句话不一定,有待考证,打败99.9%的案例就用的固定10000的数组)。上面代码力扣执行用时 :51 ms, 在所有 Java 提交中击败了96.62%的用户

public class MyQueue {
    // 因为Stack继承自Vector,Vector底层是elementData的Object类型的数组
    Stack<Integer> s1 = new Stack<Integer>();
    Stack<Integer> s2 = new Stack<Integer>();
    public void appendTail1(int value) {
        s1.push(value);
    }
    public int deleteHead1() {
        if (s2.isEmpty()) {
            if (s1.isEmpty())
                return -1;
            while (!s1.isEmpty())
                s2.push(s1.pop());
        }
        return s2.pop();
    }
}

image.gif

下面用数组+动态扩容实现(执行用时:48 ms, 在所有 Java 提交中击败了99.42%的用户,内存消耗:47.8 MB)

class CQueue {
    Integer[] queue = new Integer[16];
    int headInt = 0;
    int endInt = 0;
    double threshold = 0.75;
    public void appendTail(int value) {
        // 是否扩容
        if (queue.length * threshold < endInt) {
            queue = addLengthArray(queue, headInt, endInt);
        }
        queue[endInt] = value;
        ++endInt;
    }
    public int deleteHead() {
        int result = 0;
        if (queue[headInt] != null) {
            result = queue[headInt];
            queue[headInt] = null;
        } else
            return -1;
        ++headInt;
        return result;
    }
    public Integer[] addLengthArray(Integer[] array, int headInt, int endInt) {
        Integer[] newArray = new Integer[array.length * 2];
        //将array数组从headInt位置至endInt位置,复制到newArray数组0位置到endInt - headInt位置。
        for (int i = headInt,j = 0; i <= endInt; i++) {     //复制
            newArray[j] = array[i];
            j++;
        }
        this.endInt = endInt-headInt;
        this.headInt = 0;
        return newArray;
    }
}

image.gif

队列的应用(循环队列、双端队列、阻塞队列(线程池)、优先队列);

循环队列

把队列的这种头尾相连的存储结构被称为循环队列

性质:假设循环队列总容量为N,并且预留一个空的位置作为队列空,满,长度判断标志:

队列空:front==rear;
队列满:(rear+1)%N==front;
队列元素个数:(rear – front + N)%N

相关概念(真溢出、假溢出)

image.gif编辑

/**
 * 循环队列
 *
 * @author macfmc
 * @date 2020/6/4-11:56
 */
public class CycQueue<T> {
    int[] queue = null;
    int front = 0;
    int rear = 0;
    boolean empty = true; //true表示循环队列为空
    // 构造指定大小的循环队列
    CycQueue(int max) {
        this.queue = new int[max];
    }
    // 清空循环队列
    public void clearQueue() {
        this.front = 0;
        this.rear = 0;
        this.empty = true;
    }
    // 检测循环队列是否为空
    public boolean queueEmpty() {
        if (this.empty == true) {
            return true;
        } else {
            return false;
        }
    }
    // 返回循环队列的元素个数
    public int queueLength() {
        if (this.front == this.rear && this.empty == false) {
            return this.queue.length;  //如果循环队列已满,返回数组长度即元素个数
        }
        return (this.rear - this.front + this.queue.length) % this.queue.length;   //否则,取模运算得到长度
    }
    // 向队尾插入元素
    public boolean enQueue(int value) {
        if (this.empty == false && this.front == this.rear) {
            return false;
        }
        this.queue[this.rear] = value;
        this.rear = (this.rear + 1) % this.queue.length;
        this.empty = false;
        return true;
    }
    // 返回对头
    private int[] getHead() {
        if (this.empty == true) {
            return null;
        }
        int[] i = new int[1];
        i[0] = this.queue[this.front];  //获取队头元素
        return i;
    }
    // 删除并返回队头元素
    public int[] deQueue() {
        if (this.empty == true) {
            return null;
        }
        int[] i = new int[1];
        i[0] = this.queue[this.front];  //获取队头元素
        this.front = (this.front + 1) % this.queue.length;  //删除队头元素(front指针加一)
        if (this.front == this.rear) {   //如果循环队列变空,改变标志位
            this.empty = true;
        }
        return i;
    }
    // 遍历循环队列
    public String queueTraverse() {   //此处用输出循环队列表示遍历
        String s = "";
        int i = this.front;   //i指向第一个元素
        if (this.front == this.rear && this.empty == false) {   //如果循环队列已满,取出第一个元素,i指向下一个元素
            s += this.queue[i] + "、";
            i = (i + 1) % this.queue.length;
        }
        while (i != this.rear) {   //如果未到末尾,则循环读取元素
            s += this.queue[i] + "、";
            i = (i + 1) % this.queue.length;
        }
        if (s.length() == 0) {   //如果没有读取到元素,直接返回空字符串
            return s;
        }
        return s.substring(0, s.length() - 1);   //除去最后的顿号返回
    }
}

image.gif

队列变形——双端队列Deque

Deque是一种具有队列和栈的性质的数据结构。双端队列中的元素可以从两端弹出,其限定插入和删除操作在表的两端进行。

主要应用:LinkedList(链表实现)、ArrayDeque(数组实现)、LinkedBlockingDeque(线性安全)

// ArratDeque源码-主要的插入和提取方法有addFirst、addLast、pollFirst、pollLast。其他方法是根据这些定义的。
    // The main insertion and extraction methods are addFirst,addLast, pollFirst, pollLast. The other methods are defined in terms of these.
    /**
     * Inserts the specified element at the end of this deque.
     *
     * <p>This method is equivalent to {@link #addLast}.
     *
     * @param e the element to add
     * @return {@code true} (as specified by {@link Collection#add})
     * @throws NullPointerException if the specified element is null
     */
    public boolean add(E e) {
        addLast(e);
        return true;
    }
    /**
     * Inserts the specified element at the end of this deque.
     *
     * <p>This method is equivalent to {@link #add}.
     *
     * @param e the element to add
     * @throws NullPointerException if the specified element is null
     */
    public void addLast(E e) {
        if (e == null)
            throw new NullPointerException();
        elements[tail] = e;
        if ( (tail = (tail + 1) & (elements.length - 1)) == head)
            doubleCapacity();
    }
    /**
     * Doubles the capacity of this deque.  Call only when full, i.e.,
     * when head and tail have wrapped around to become equal.
     */
    private void doubleCapacity() {
        assert head == tail;
        int p = head;
        int n = elements.length;
        int r = n - p; // number of elements to the right of p
        int newCapacity = n << 1;
        if (newCapacity < 0)
            throw new IllegalStateException("Sorry, deque too big");
        Object[] a = new Object[newCapacity];
        System.arraycopy(elements, p, a, 0, r);
        System.arraycopy(elements, 0, a, r, p);
        elements = a;
        head = 0;
        tail = n;
    }
    public E pollFirst() {
        int h = head;
        @SuppressWarnings("unchecked")
        E result = (E) elements[h];
        // Element is null if deque empty
        if (result == null)
            return null;
        elements[h] = null;     // Must null out slot
        head = (h + 1) & (elements.length - 1);
        return result;
    }
    public E pollLast() {
        int t = (tail - 1) & (elements.length - 1);
        @SuppressWarnings("unchecked")
        E result = (E) elements[t];
        if (result == null)
            return null;
        elements[t] = null;
        tail = t;
        return result;
    }

image.gif

工作中最常用的-优先级队列

优先级队列和通常的栈和队列一样,只不过里面的每一个元素都有一个”优先级”,在处理的时候,首先处理优先级最高的。如果两个元素具有相同的优先级,则按照他们插入到队列中的先后顺序处理。

主要应用:MessageQueue (Android的线程润滑剂,根据消息执行时间长短进行优先级划分,需要运行时间的进优先级高)、PriorityQueue(优先级队列)

/**
     * 将指定的元素插入此优先级队列-Inserts the specified element into this priority queue.
     *
     * @return {@code true} (as specified by {@link Queue#offer})
     * @throws ClassCastException if the specified element cannot be
     *         compared with elements currently in this priority queue
     *         according to the priority queue's ordering
     * @throws NullPointerException if the specified element is null
     */
    public boolean offer(E e) {
        if (e == null)
            throw new NullPointerException();
        modCount++;
        int i = size;
        if (i >= queue.length)
            grow(i + 1);
        size = i + 1;
        if (i == 0)
            queue[0] = e;
        else
            siftUp(i, e);
        return true;
    }
    /**
     * 从此队列中移除的元素o
     * Version of remove using reference equality, not equals.
     * Needed by iterator.remove.
     *
     * @param o element to be removed from this queue, if present
     * @return {@code true} if removed
     */
    boolean removeEq(Object o) {
        for (int i = 0; i < size; i++) {
            if (o == queue[i]) {
                removeAt(i);
                return true;
            }
        }
        return false;
    }

image.gif

阻塞队列(workQueue)

ThreadPoolExecutor线程池实现类,阻塞队列不为本次重点,后续独立成章

private final BlockingQueue<Runnable> workQueue; //阻塞队列
private final ReentrantLock mainLock = new ReentrantLock() ; //互斥锁
private final HashSet<Worker> workers = new HashSet<Worker>(); //线程集合.一个Worker对应一个线程
private final Condition termination = mainLock.newCondition(); //終止条件
private int largestPoolSize; // 线程池中线程数量曾经达到过的最大值。
private long completedTaskCount; //已完成任务数量
private volatile ThreadFactory threadFactory;// ThreadFactory对象,用于创建线程。
private volatile RejectedExecutionHandler handler ;//拒绝策略的处理句柄
private volatile long keepAliveTime; // 线程池维护线程所允许的空闲时间
private volatile boolean allowCore ThreadTimeOut;
private volatile int corePoolSize; //线程池维护线程的最小数量,哪怕是空闲的
private volatile int maximumPoolSize; // 线程池维护的最大线程数量

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关羽阻塞队列的问题:假设队列大小为 10corePoolSize3maximumPoolSize6,那么当加入 20 个任务时,执行的顺序应该是怎样的?

1.首先执行任务 123

2.然后任务 4~13 被放入队列(阻塞了)。

3.这时候队列满了,任务 141516 会被马上执行,

4.而任务 17~20 则会抛出异常。

5.最终顺序是:12314151645678910111213。原理如下:

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