【数据结构-队列】队列介绍

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博客目录

    • 一.队列概述
      • 1.概述
      • 2.链表实现
      • 3.环形数组实现
    • 二.队列刷题
      • 1.二叉树的层序遍历-力扣 102 题

一.队列概述

1.概述

计算机科学中，queue 是以顺序的方式维护的一组数据集合，在一端添加数据，从另一端移除数据。习惯来说，添加的一端称为尾，移除的一端称为头，就如同生活中的排队买商品

先定义一个简化的队列接口

public interface QueueE> {

    /**
     * 向队列尾插入值
     * @param value 待插入值
     * @return 插入成功返回 true, 插入失败返回 false
     */
    boolean offer(E value);

    /**
     * 从对列头获取值, 并移除
     * @return 如果队列非空返回对头值, 否则返回 null
     */
    E poll();

    /**
     * 从对列头获取值, 不移除
     * @return 如果队列非空返回对头值, 否则返回 null
     */
    E peek();

    /**
     * 检查队列是否为空
     * @return 空返回 true, 否则返回 false
     */
    boolean isEmpty();

    /**
     * 检查队列是否已满
     * @return 满返回 true, 否则返回 false
     */
    boolean isFull();
}

2.链表实现

下面以单向环形带哨兵链表方式来实现队列

代码

public class LinkedListQueueE>
        implements QueueE>, IterableE> {

    private static class NodeE> {
        E value;
        NodeE> next;

        public Node(E value, NodeE> next) {
            this.value = value;
            this.next = next;
        }
    }

    private NodeE> head = new Node>(null, null);
    private NodeE> tail = head;
    private int size = 0;
    private int capacity = Integer.MAX_VALUE;

    {
        tail.next = head;
    }

    public LinkedListQueue() {
    }

    public LinkedListQueue(int capacity) {
        this.capacity = capacity;
    }

    @Override
    public boolean offer(E value) {
        if (isFull()) {
            return false;
        }
        NodeE> added = new Node>(value, head);
        tail.next = added;
        tail = added;
        size++;
        return true;
    }

    @Override
    public E poll() {
        if (isEmpty()) {
            return null;
        }
        NodeE> first = head.next;
        head.next = first.next;
        if (first == tail) {
            tail = head;
        }
        size--;
        return first.value;
    }

    @Override
    public E peek() {
        if (isEmpty()) {
            return null;
        }
        return head.next.value;
    }

    @Override
    public boolean isEmpty() {
        return head == tail;
    }

    @Override
    public boolean isFull() {
        return size == capacity;
    }

    @Override
    public IteratorE> iterator() {
        return new IteratorE>() {
            NodeE> p = head.next;
            @Override
            public boolean hasNext() {
                return p != head;
            }
            @Override
            public E next() {
                E value = p.value;
                p = p.next;
                return value;
            }
        };
    }
}

3.环形数组实现

好处

  1. 对比普通数组，起点和终点更为自由，不用考虑数据移动
  2. “环”意味着不会存在【越界】问题
  3. 数组性能更佳
  4. 环形数组比较适合实现有界队列、RingBuffer 等

下标计算

例如，数组长度是 5，当前位置是 3 ，向前走 2 步，此时下标为

(

3

+

2

)

%

5

=

0

(3 + 2)%5 = 0

(3+2)%5=0

(

c

u

r

+

s

t

e

p

)

%

l

e

n

g

t

h

(cur + step) % length

(cur+step)%length

  • cur 当前指针位置
  • step 前进步数
  • length 数组长度

注意：

  • 如果 step = 1，也就是一次走一步，可以在 >= length 时重置为 0 即可

判断空

判断满

满之后的策略可以根据业务需求决定

  • 例如我们要实现的环形队列，满之后就拒绝入队

代码

public class ArrayQueueE> implements QueueE>, IterableE>{

    private int head = 0;
    private int tail = 0;
    private final E[] array;
    private final int length;

    @SuppressWarnings("all")
    public ArrayQueue(int capacity) {
        length = capacity + 1;
        array = (E[]) new Object[length];
    }

    @Override
    public boolean offer(E value) {
        if (isFull()) {
            return false;
        }
        array[tail] = value;
        tail = (tail + 1) % length;
        return true;
    }

    @Override
    public E poll() {
        if (isEmpty服务器托管网()) {
            return null;
        }
        E value = array[head];
        head = (head + 1) % length;
        return value;
    }

    @Override
    public E peek() {
        if (isEmpty()) {
            return null;
        }
        return array[head];
    }

    @Override
    public boolean isEmpty() {
        return tail == head;
    }

    @Override
    public boolean isFull() {
        return (tail + 1) % length == head;
    }

    @Override
    public IteratorE> iterator() {
        return new IteratorE>() {
            int p = head;
            @Override
            public boolean hasNext() {
                return p != tail;
            }

            @Override
            public E next() {
                E value = array[p];
                p = (p + 1) % array.length;
                return value;
            }
        };
    }
}

判断空、满方法 2

引入 size

public class ArrayQueue2E> implements QueueE>, IterableE> {

    private int head = 0;
    private int tail = 0;
    private final E[] array;
    private final int capacity;
    private int size = 0;

    @SuppressWarnings("all")
    public ArrayQueue2(int capacity) {
        this.capacity = capacity;
        array = (E[]) new Object[capacity];
    }

    @Override
    public boolean offer(E value) {
        if (isFull()) {
            return false;
        }
        array[tail] = value;
        tail = (tail + 1) % capacity;
        size++;
        return true;
    }

    @Override
    public E poll() {
        if (isEmpty()) {
            return null;
        }
        E value = array[head];
        head = (head + 1) % capacity;
        size--;
        return value;
    }

    @Override
    public E peek() {
        if (isEmpty()) {
            return null;
        }
        return array[head];
    }

    @Override
    public boolean isEmpty() {
        return size == 0;
    }

    @Override
    public boolean isFull() {
        return size == capacity;
    }

    @Override
    public IteratorE> iterator() {
        return new IteratorE>() {
            int p = head;

            @Override
            public boolean hasNext() {
                return p != tail;
            }

            @Override
            public E next() {
                E value = array[p];
                p = (p + 1) % capacity;
                return value;
            }
        };
    }
}

判断空、满方法 3

  • head 和 tail 不断递增，用到索引时，再用它们进行计算，两个问题

    • 如何保证 head 和 tail 自增超过正整数最大值的正确性

    • 如何让取模运算性能更高

  • 答案：让 capacity 为 2 的幂

public class ArrayQueue3E> implements QueueE>, IterableE> {

    private int head = 0;
    private int tail = 0;
    private final E[] array;
    private final int capacity;

    @SuppressWarnings("all")
    public ArrayQueue3(int capacity) {
        if ((capacity & capacity - 1) != 0) {
            throw new IllegalArgumentException("capacity 必须为 2 的幂");
        }
        this.capacity = capacity;
        array = (E[]) new Object[this.capacity];
    }

    @Override
    public boolean offer(E value) {
        if (isFull()) {
            return false;
        }
        array[tail & capacity - 1] = value;
        tail++;
        return true;
    }

    @Override
    public E poll() {
        if (isEmpty()) {
            return null;
        }
        E value = array[head & capacity - 1];
        head++;
        return value;
    }

    @Override
    public E peek() {
        if (isEmpty()) {
            return null;
        }
        return array[head & capacity - 1];
    }

    @Override
    public boolean isEmpty() {
        return tail - head == 0;
    }

    @Override
    public boolean isFull() {
        return tail - head == capacity;
    }

    @Override
    public IteratorE> iterator() {
        return new IteratorE>() {
            int p = head;

            @Override
            public boolean hasNext() {
                return p != tail;
            }

            @Override
            public E next() {
                E value = array[p & capacity - 1];
                p++;
                return value;
            }
        };
    }
}

二.队列刷题

1.二叉树的层序遍历-力扣 102 题

输入：root = [3,9,20,null,null,15,7]
输出：[[3],[9,20],[15,7]]

private static ListListInteger>> getLists(TreeNode root) {
    ListListInteger>> result = new ArrayList>();
    if (root == null) {
        return result;
    }
    LinkedListQueueTreeNode> queue = new LinkedListQueue>();
    queue.offer(root);
    int c1 = 1;
    while (!queue.isEmpty()) {
        ListInteger> level = new ArrayList>(); // 保存每一层结果
        int c2 = 0;
        for (int i = 0; i  c1; i++) {
            TreeNode n = queue.poll();
            level.add(n.val);
            if (n.left != null) {
                queue.offer(n.left);
                c2++;
            }
            if (n.right != null) {
                queue.offer(n.right);
                c2++;
            }
        }
        result.add(level);
        c1 = c2;
    }
    return result;
}

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