数据结构与算法02 之栈与队列

       我们知道，在数组中，若知道数据项的下标，便可立即访问该数据项，或者通过顺序搜索数据项，访问到数组中的各个数据项。但是栈和队列不同，它们的访问是受限制的，即在特定时刻只有一个数据项可以被读取或者被删除。众所周知，栈是先进后出，只能访问栈顶的数据，队列是先进先出，只能访问头部数据。这里不再赘述。

    栈的主要机制可以用数组来实现，也可以用链表来实现，下面用数组来实现栈的基本操作：

public class ArrayStack {
    private long[] a;
    private int size; //栈数组的大小
    private int top; //栈顶

    public ArrayStack(int maxSize) {
        this.size = maxSize;
        this.a = new long[size];
        this.top = -1; //表示空栈
    }

    public void push(long value) {//入栈
        if(isFull()) {
            System.out.println("栈已满！");
            return;
        }
        a[++top] = value;
    }

    public long peek() {//返回栈顶内容，但不删除
        if(isEmpty()) {
            System.out.println("栈中没有数据");
            return 0;
        }
        return a[top];
    }

    public long pop() { //弹出栈顶内容，删除
        if(isEmpty()) {
            System.out.println("栈中没有数据！");
            return 0;
        }
        return a[top--];
    }

    public int size() {
        return top + 1;
    }

    public boolean isEmpty() {
        return (top == -1);
    }

    public boolean isFull() {
        return (top == size -1);
    }

    public void display() {
        for(int i = top; i >= 0; i--) {
            System.out.print(a[i] + " ");
        }
        System.out.println("");
    }
}

    数据项入栈和出栈的时间复杂度均为O(1)。这也就是说，栈操作所消耗的时间不依赖于栈中数据项的个数，因此操作时间很短。栈不需要比较和移动操作。

    队列也可以用数组来实现，不过这里有个问题，当数组下标满了后就不能再添加了，但是数组前面由于已经删除队列头的数据了，导致空。所以队列我们可以用循环数组来实现，见下面的代码：

public class RoundQueue {
    private long[] a;
    private int size;   //数组大小
    private int nItems; //实际存储数量
    private int front;  //头
    private int rear;   //尾

    public RoundQueue(int maxSize) {
        this.size = maxSize;
        a = new long[size];
        front = 0;
        rear = -1;
        nItems = 0;
    }

    public void insert(long value) {
        if(isFull()){
            System.out.println("队列已满");
            return;
        }
        rear = ++rear % size;
        a[rear] = value; //尾指针满了就循环到0处,这句相当于下面注释内容
        nItems++;
/*      if(rear == size-1){
            rear = -1;
        }
        a[++rear] = value;
*/
    }

    public long remove() {
        if(isEmpty()) {
            System.out.println("队列为空！");
            return 0;
        }
        nItems--;
        front = front % size;
        return a[front++];
    }

    public void display() {
        if(isEmpty()) {
            System.out.println("队列为空！");
            return;
        }
        int item = front;
        for(int i = 0; i < nItems; i++) {
            System.out.print(a[item++ % size] + " ");
        }
        System.out.println("");
    }

    public long peek() {
        if(isEmpty()) {
            System.out.println("队列为空！");
            return 0;
        }
        return a[front];
    }

    public boolean isFull() {
        return (nItems == size);
    }

    public boolean isEmpty() {
        return (nItems == 0);
    }

    public int size() {
        return nItems;
    }
}

    和栈一样，队列中插入数据项和删除数据项的时间复杂度均为O(1)。

    还有个优先级队列，优先级队列是比栈和队列更专用的数据结构。优先级队列与上面普通的队列相比，主要区别在于队列中的元素是有序的，关键字最小（或者最大）的数据项总在队头。数据项插入的时候会按照顺序插入到合适的位置以确保队列的顺序。优先级队列的内部实现可以用数组或者一种特别的树——堆来实现。堆可参考第8节内容。这里用数组实现优先级队列。

public class PriorityQueue {
    private long[] a;
    private int size;
    private int nItems;//元素个数

    public PriorityQueue(int maxSize) {
        size = maxSize;
        nItems = 0;
        a = new long[size];
    }

    public void insert(long value) {
        if(isFull()){
            System.out.println("队列已满！");
            return;
        }
        int j;
        if(nItems == 0) { //空队列直接添加
            a[nItems++] = value;
        }
        else{//将数组中的数字依照下标按照从大到小排列
            for(j = nItems-1; j >= 0; j--) {
                if(value > a[j]){
                    a[j+1] = a[j];
                }
                else {
                    break;
                }
            }
            a[j+1] = value;
            nItems++;
        }
    }

    public long remove() {
        if(isEmpty()){
            System.out.println("队列为空！");
            return 0;
        }
        return a[--nItems];
    }

    public long peekMin() {
        return a[nItems-1];
    }

    public boolean isFull() {
        return (nItems == size);
    }

    public boolean isEmpty() {
        return (nItems == 0);
    }

    public int size() {
        return nItems;
    }

    public void display() {
        for(int i = nItems-1; i >= 0; i--) {
            System.out.print(a[i] + " ");
        }
        System.out.println(" ");
    }
}

    这里实现的优先级队列中，插入操作需要O(N)的时间，而删除操作则需要O(1)的时间。在第8节里将介绍堆来改进插入操作的时间。

http://blog.csdn.net/eson_15/article/details/51126638