Queue-队列-数据结构

队列Queue

概述

队列也是一种线性结构。（排成一列的成线性的）

相比数组，队列对应的操作是数组的子集

只能从一端（队尾）添加元素，只能从另一端（队首）取出元素

和我们生活当中的排队是一个意思

特性

是一种先进先出的数据结构。（先到先得）

First In First Out （FIFO）

队列的实现

Queue接口：

public interface Queue<E> {

    int getSize();
    boolean isEmpty();
    void enqueue(E e);
    E dequeue();
    E getFront();
}

简单实现：

public class ArrayQueue<E> implements Queue<E> {
	
    // 用自己写的数组
    private Array<E> array;

    public ArrayQueue(int capacity){
        array = new Array<>(capacity);
    }

    public ArrayQueue(){
        array = new Array<>();
    }

    @Override
    public int getSize(){
        return array.getSize();
    }

    @Override
    public boolean isEmpty(){
        return array.isEmpty();
    }

    public int getCapacity(){
        return array.getCapacity();
    }

    @Override
    public void enqueue(E e){
        array.addLast(e);
    }

    @Override
    public E dequeue(){
        return array.removeFirst();
    }

    @Override
    public E getFront(){
        return array.getFirst();
    }

    @Override
    public String toString(){
        StringBuilder res = new StringBuilder();
        res.append("Queue: ");
        res.append("front [");
        for(int i = 0 ; i < array.getSize() ; i ++){
            res.append(array.get(i));
            if(i != array.getSize() - 1)
                res.append(", ");
        }
        res.append("] tail");
        return res.toString();
    }

    public static void main(String[] args) {

        ArrayQueue<Integer> queue = new ArrayQueue<>();
        for(int i = 0 ; i < 10 ; i ++){
            queue.enqueue(i);
            System.out.println(queue);
            if(i % 3 == 2){
                queue.dequeue();
                System.out.println(queue);
            }
        }
    }
}

简单队列的复杂度分析

出队函数会存在O(n)级别

解决：用 循环队列

循环队列 Loop-Queue

分析

队列初始 front==tail

入队：

出队：

循环队列：

循环队列的实现

public class LoopQueue<E> implements Queue<E> {

    
    private E[] data;
    // 维护队首和队尾的指针
    private int front, tail;
    // 队列的大小
    private int size;  // 有兴趣的同学，在完成这一章后，可以思考一下：
                       // LoopQueue中不声明size，如何完成所有的逻辑？
                       // 这个问题可能会比大家想象的要难一点点：）

    public LoopQueue(int capacity){
        // 因为front 和 tail 维护队列时， 要有意识的浪费一个空间 所以capacity要加1
        data = (E[])new Object[capacity + 1];
        front = 0;
        tail = 0;
        size = 0;
    }

    public LoopQueue(){
        this(10);
    }

    public int getCapacity(){
        return data.length - 1;
    }

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

    @Override
    public int getSize(){
        return size;
    }

    @Override
    public void enqueue(E e){

        if((tail + 1) % data.length == front)
            resize(getCapacity() * 2);

        data[tail] = e;
        tail = (tail + 1) % data.length;
        size ++;
    }

    @Override
    public E dequeue(){

        if(isEmpty())
            throw new IllegalArgumentException("Cannot dequeue from an empty queue.");

        E ret = data[front];
        data[front] = null;
        front = (front + 1) % data.length;
        size --;
        if(size == getCapacity() / 4 && getCapacity() / 2 != 0)
            resize(getCapacity() / 2);
        return ret;
    }

    @Override
    public E getFront(){
        if(isEmpty())
            throw new IllegalArgumentException("Queue is empty.");
        return data[front];
    }

    private void resize(int newCapacity){

        E[] newData = (E[])new Object[newCapacity + 1];
        for(int i = 0 ; i < size ; i ++)
            newData[i] = data[(i + front) % data.length];

        data = newData;
        front = 0;
        tail = size;
    }

    @Override
    public String toString(){

        StringBuilder res = new StringBuilder();
        res.append(String.format("Queue: size = %d , capacity = %d
", size, getCapacity()));
        res.append("front [");
        for(int i = front ; i != tail ; i = (i + 1) % data.length){
            res.append(data[i]);
            if((i + 1) % data.length != tail)
                res.append(", ");
        }
        res.append("] tail");
        return res.toString();
    }

    public static void main(String[] args){

        LoopQueue<Integer> queue = new LoopQueue<>();
        for(int i = 0 ; i < 10 ; i ++){
            queue.enqueue(i);
            System.out.println(queue);

            if(i % 3 == 2){
                queue.dequeue();
                System.out.println(queue);
            }
        }
    }
}

循环队列的复杂度分析

测验：

import java.util.Random;

public class Main {

    // 测试使用q运行opCount个enqueueu和dequeue操作所需要的时间，单位：秒
    private static double testQueue(Queue<Integer> q, int opCount){

        long startTime = System.nanoTime();

        Random random = new Random();
        for(int i = 0 ; i < opCount ; i ++)
            q.enqueue(random.nextInt(Integer.MAX_VALUE));
        for(int i = 0 ; i < opCount ; i ++)
            q.dequeue();

        long endTime = System.nanoTime();

        return (endTime - startTime) / 1000000000.0;
    }

    public static void main(String[] args) {

        int opCount = 100000;

        ArrayQueue<Integer> arrayQueue = new ArrayQueue<>();
        double time1 = testQueue(arrayQueue, opCount);
        System.out.println("ArrayQueue, time: " + time1 + " s");

        LoopQueue<Integer> loopQueue = new LoopQueue<>();
        double time2 = testQueue(loopQueue, opCount);
        System.out.println("LoopQueue, time: " + time2 + " s");
    }
}

运行结果：

性能提高了将近100多倍。

真正好的性能评估是：n次实验求平均值。