【数据结构与算法】7、队列（Queue）的实现【用栈实现队列】

news2024/9/25 3:21:42

目录

  • 一、队列介绍
  • 二、使用 LinkedList 实现队列
  • 三、LeetCode：用【栈】实现队列
    • (1) 老师讲之前我自己的实现（Correct）
    • (2) 实现思路
    • (3) 代码实现
  • 四、jdk 的 Queue
  • 五、双端队列（Deque）
  • 六、循环队列
    • (1) 分析
    • (2) 入队
    • (3) 出队
    • (4) 动态扩容
      • ① 我自己的垃圾实现
      • ② 老师的代码实现
    • (5) 索引映射封装
    • (6) 循环队列完整代码
  • 七、循环双端队列

一、队列介绍

☘️ 队列（Queue）是一种特殊的线性表，只能在头尾两端进行操作
🎁 队尾（rear）：只能从队尾添加元素，一般叫做 enQueue，入队
🎁 队头（front）：只能从队头移除元素，一般叫做 deQueue，出队
🎁 先进先出的原则，First In First Out，FIFO

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

二、使用 LinkedList 实现队列

在这里插入图片描述

/**
 * 利用动态数组实现栈
 */
public class Queue<E> {
    // 通过【组合】的方式使用 LinkedList
    private final List<E> list = new LinkedList<>();

    /**
     * 获取队列中的元素个数
     */
    public int size() {
        return list.size();
    }

    /**
     * 判断队列中是否一个元素都没有（判断是否是一个空队列）
     */
    public boolean isEmpty() {
        return list.isEmpty();
    }

    /**
     * 往队列中添加元素（入队）
     */
    public void enQueue(E element) {
        list.add(0, element);
    }

    /**
     * 取出队首元素, 并删之（出队）
     *
     * @return 队首元素
     */
    public E deQueue() {
        return list.remove(size() - 1);
    }

    /**
     * 获取队列的头元素
     */
    public E front() {
        return list.get(size() - 1);
    }

    /**
     * 清空队列
     */
    public void clear() {
        list.clear();
    }

}

☘️ 队列内部的实现可以直接利用动态数组和链表
☘️ 优先使用双向链表。① 队列主要是往头尾两端操作元素；② 双向链表由于有头指针 first 和尾指针 last 的存在，在头尾进行元素操作都是 O(1) 的复杂度

三、LeetCode：用【栈】实现队列

https://leetcode.cn/problems/implement-queue-using-stacks/

(1) 老师讲之前我自己的实现（Correct）

🍃 代码是正确的，通过了 LeetCode 的检查

public class MyQueue {
    private Stack<Integer> stackLeft = new Stack<>(); // 左栈
    private Stack<Integer> stackRight = new Stack<>(); // 右栈

    /**
     * 构造方法
     */
    public MyQueue() {

    }

    /**
     * 入队
     */
    public void push(int x) {
        stackLeft.push(x);
    }

    /**
     * 出队
     */
    public int pop() {
        // 先把【左栈】的元素全部出栈并入栈到【右栈】中
        while (!stackLeft.isEmpty()) {
            stackRight.push(stackLeft.pop());
        }

        Integer elem = stackRight.pop();

        // 把【右栈】元素放入【左栈】
        while (!stackRight.isEmpty()) {
            stackLeft.push(stackRight.pop());
        }

        return elem;
    }

    /**
     * 返回队首元素
     */
    public int peek() {
        // 先把【左栈】的元素全部出栈并入栈到【右栈】中
        while (!stackLeft.isEmpty()) {
            stackRight.push(stackLeft.pop());
        }

        Integer elem = stackRight.peek();

        // 把【右栈】元素放入【左栈】
        while (!stackRight.isEmpty()) {
            stackLeft.push(stackRight.pop());
        }

        return elem;
    }

    public boolean empty() {
        return stackLeft.isEmpty();
    }

}

/**
 * Your MyQueue object will be instantiated and called as such:
 * MyQueue obj = new MyQueue();
 * obj.push(x);
 * int param_2 = obj.pop();
 * int param_3 = obj.peek();
 * boolean param_4 = obj.empty();
 */

(2) 实现思路

📖 准备 2 个栈：inStack、outStack
📘入队时，把元素 push 到 inStack 中
📘出队时
✏️如果 outStack 为空，① 将 inStack 所有元素逐一弹出，push 到 outStack；② outStack 弹出栈顶元素
✏️如果 outStack 不为空， outStack 弹出栈顶元素

在这里插入图片描述

(3) 代码实现

public class MyQueue {
    // 入队时, 往 inStack 插入元素
    private Stack<Integer> inStack = new Stack<>();
    private Stack<Integer> outStack = new Stack<>();

    /**
     * 构造方法
     */
    public MyQueue() {

    }

    /**
     * 入队（只要是入队, 就往 inStack 插入元素）
     */
    public void push(int x) {
        inStack.push(x);
    }

    /**
     * 出队
     */
    public int pop() {
        if (outStack.isEmpty()) { // 如果 outStack 为空
            // 将 inStack 所有元素逐一弹出, push 到 outStack 中
            while (!inStack.isEmpty()) {
                outStack.push(inStack.pop());
            }
        }

        return outStack.pop();
    }

    /**
     * 返回队首元素
     */
    public int peek() {
        if (outStack.isEmpty()) { // 如果 outStack 为空
            // 将 inStack 所有元素逐一弹出, push 到 outStack 中
            while (!inStack.isEmpty()) {
                outStack.push(inStack.pop());
            }
        }

        return outStack.peek();
    }

    public boolean empty() {
        return inStack.isEmpty() && outStack.isEmpty();
    }

}

/**
 * Your MyQueue object will be instantiated and called as such:
 * MyQueue obj = new MyQueue();
 * obj.push(x);
 * int param_2 = obj.pop();
 * int param_3 = obj.peek();
 * boolean param_4 = obj.empty();
 */

四、jdk 的 Queue

☘️ offer()：入队
☘️ poll()：出队
☘️ peek()：返回队头元素

☘️ jdk 的 Queue 底层也是 LinkedList

五、双端队列（Deque）

💴 双端队列是能在头尾两端添加、删除的队列
💴 英文 deque 是 double ended queue 的简称
在这里插入图片描述

☆ 队尾是链表的末尾
☆ 队头是链表的第一个元素

/**
 * 双端队列
 */
public class Deque<E> {
    private final List<E> linkedList;

    public Deque() {
        this.linkedList = new LinkedList<>();
    }

    public int size() {
        return linkedList.size();
    }

    public boolean isEmpty() {
        return linkedList.isEmpty();
    }

    public void clear() {
        linkedList.clear();
    }

    /**
     * 从队尾入队
     */
    public void enQueueRear(E element) {
        linkedList.add(element);
    }

    /**
     * 从队头入队
     */
    public void enQueueFront(E element) {
        linkedList.add(0, element);
    }

    /**
     * 从队头出队
     */
    public E deQueueFront() {
        return linkedList.remove(0);
    }

    /**
     * 从队尾出队
     */
    public E deQueueRear() {
        return linkedList.remove(size() - 1);
    }

    /**
     * 获取队列的头元素
     */
    public E front() {
        return linkedList.get(0);
    }

    /**
     * 获取队列的【尾】元素
     */
    public E rear() {
        return linkedList.get(size() - 1);
    }

}

六、循环队列

(1) 分析

在这里插入图片描述

☘️ 队列底层也可以使用动态数组实现，并且各项接口也可以优化到 O(1) 的时间复杂度
☘️ 用数组实现并且优化之后的队列也叫做：循环队列（Circle Queue）

☘️ 循环双端队列：可以进行两端添加、删除操作的循环队列

(2) 入队

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

  /**
   * 往队列中添加元素（入队）
   */
  public void enQueue(E element) {
      elements[(front + size) % elements.length] = element;
      size++;
  }

在这里插入图片描述

(3) 出队

在这里插入图片描述

  /**
   * 取出队首元素, 并删之（出队）
   *
   * @return 队首元素
   */
  public E deQueue() {
      E frontElem = elements[front];
      elements[front] = null;
      front = (front + 1) % elements.length;
      size--;
      return frontElem;
  }

(4) 动态扩容

在这里插入图片描述

① 我自己的垃圾实现

🍀 也是能够满足要求的，但代码效率不行 😪

    private void ensureCapacity(int capacity) {
        int oldCapacity = elements.length;
        // 如果所需容量足够, 则不扩容
        if (oldCapacity >= capacity) return;

        // 申请全新的数组空间（新容量是旧容量的 1.5 倍）
        capacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1);
        E[] newElements = (E[]) new Object[capacity];

        // 把旧数组中的数据复制到新数组中
        int index = 0;
        int flagSize = 0;
        E[] oldElements = this.elements;
        while (!this.isEmpty()) {
            E e = this.deQueue();
            flagSize++;
            newElements[index] = e;
            index++;
        }

        // elements 指针指向新数组
        this.elements = newElements;
        // 队头 front 指向 0
        front = 0;
        size = flagSize;

        System.out.println(oldCapacity + "扩容为" + capacity);
    }

② 老师的代码实现

 private void ensureCapacity(int capacity) {
     int oldCapacity = elements.length;
     // 如果所需容量足够, 则不扩容
     if (oldCapacity >= capacity) return;

     // 申请全新的数组空间（新容量是旧容量的 1.5 倍）
     capacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1);
     E[] newElements = (E[]) new Object[capacity];

     for (int i = 0; i < size; i++) {
         newElements[i] = elements[(i + front) % elements.length];
     }

     // elements 指针指向新数组
     this.elements = newElements;
     // 队头 front 指向 0
     front = 0;

     System.out.println(oldCapacity + "扩容为" + capacity);
 }

(5) 索引映射封装

  public int realIndex(int index) {
      return (front + index) % elements.length;
  }

(6) 循环队列完整代码

/**
 * 循环队列
 */
@SuppressWarnings("all")
public class CircleQueue<E> {

    private int front; // 记录着队头元素的下标
    private int size;
    private E[] elements;

    public static final int DEFAULT_CAPACITY = 10;

    public CircleQueue(int capacity) {
        capacity = (capacity > DEFAULT_CAPACITY) ? capacity : DEFAULT_CAPACITY;
        elements = (E[]) new Object[capacity];
    }

    public CircleQueue() {
        this(DEFAULT_CAPACITY);
    }

    /**
     * 获取队列中的元素个数
     */
    public int size() {
        return size;
    }

    /**
     * 判断队列中是否一个元素都没有（判断是否是一个空队列）
     */
    public boolean isEmpty() {
        return size == 0;
    }

    /**
     * 获取队列的头元素
     */
    public E front() {
        return elements[front];
    }

    /**
     * 往队列中添加元素（入队）
     */
    public void enQueue(E element) {
        // 扩容检测
        ensureCapacity(size + 1);

        elements[realIndex(size)] = element;
        size++;
    }

    /**
     * 我自己的垃圾实现
     */
//    private void ensureCapacity(int capacity) {
//        int oldCapacity = elements.length;
//        // 如果所需容量足够, 则不扩容
//        if (oldCapacity >= capacity) return;
//
//        // 申请全新的数组空间（新容量是旧容量的 1.5 倍）
//        capacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1);
//        E[] newElements = (E[]) new Object[capacity];
//
//        // 把旧数组中的数据复制到新数组中
//        int index = 0;
//        int flagSize = 0;
//        E[] oldElements = this.elements;
//        while (!this.isEmpty()) {
//            E e = this.deQueue();
//            flagSize++;
//            newElements[index] = e;
//            index++;
//        }
//
//        // elements 指针指向新数组
//        this.elements = newElements;
//        // 队头 front 指向 0
//        front = 0;
//        size = flagSize;
//
//        System.out.println(oldCapacity + "扩容为: " + capacity);
//    }
    private void ensureCapacity(int capacity) {
        int oldCapacity = elements.length;
        // 如果所需容量足够, 则不扩容
        if (oldCapacity >= capacity) return;

        // 申请全新的数组空间（新容量是旧容量的 1.5 倍）
        capacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1);
        E[] newElements = (E[]) new Object[capacity];

        for (int i = 0; i < size; i++) {
            newElements[i] = elements[realIndex(i)];
        }

        // elements 指针指向新数组
        this.elements = newElements;
        // 队头 front 指向 0
        front = 0;

        System.out.println(oldCapacity + "扩容为" + capacity);
    }

    private void print(String s, E[] es) {
        System.out.println("s = " + s);
        for (E e : es) {
            System.out.println(e);
        }
        System.out.println("s = " + s);
    }


    /**
     * 取出队首元素, 并删之（出队）
     *
     * @return 队首元素
     */
    public E deQueue() {
        E frontElem = elements[front];
        elements[front] = null;
        front = realIndex(1);
        size--;
        return frontElem;
    }


    /**
     * 清空队列
     */
    public void clear() {
        for (E element : elements) {
            element = null;
        }

        size = 0;
        front = 0;
    }

    public int realIndex(int index) {
        return (front + index) % elements.length;
    }

    @Override
    public String toString() {
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        sb.append("{size=").append(size).
            append(", capacity=").append(elements.length).
            append(", [");

        for (int i = 0; i < elements.length; i++) {
            // 不是第 0 个元素就拼接【, 】
            if (i != 0) {
                sb.append(", ");
            }

            sb.append(elements[i]);
        }

        sb.append("]}");

        return sb.toString();
    }
}

七、循环双端队列

☘️ 用数组实现并且优化之后的队列也叫做：循环队列（Circle Queue）

🍀 循环双端队列不需要存在一个叫做 rear 的变量来存储队尾元素的下标
🍃 队尾元素的下标: front + size - 1

略…

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MySQL 分库分表实战之ShardingSpare

文章目录 概要一、安装二、配置2.1、 通用配置2.2、 分片配置2.3、读写分离 三、演练3.1、读写分离3.2、分库分表3.3、分库分表读写分离 4、总结 概要 市面上MySQL分库分表中间件还是很多的&#xff0c;主要分为两大类&#xff1a;应用层依赖类中间件&#xff08;比如sharding…
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【学习周报】

【学习周报】

最近看过的几篇论文里&#xff0c;VALOR和InstructBLIP模型使用了cross-attention机制&#xff0c;以这两篇论文为基础着重学习cross-attention相关的代码和思路。 学习内容&#xff1a; cross-attention机制学习lstm与transformer 学习时间&#xff1a; 6.26 ~ 7.1 学习笔记…
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Linux--重定向：＞ ＞＞ ＜

Linux--重定向：＞ ＞＞ ＜

输出重定向&#xff1a;> a.如果目标文件不存在&#xff0c;则创建文件。反之 b.本来应该显示到显示器的内容&#xff0c;被写入到了文件中 示例&#xff1a; 追加重定向: >> 示例&#xff1a; 输入重定向&#xff1a;< 本来应该从键盘中读取的内容&#xff0c;变…
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分布式锁的实现方案（免费gpt4分享）

分布式锁的实现方案（免费gpt4分享）

1.1基于数据库 有两个方案&#xff1a;依赖数据库排他锁以及表主键的唯一。 依赖数据库排他锁&#xff1a; 在查询语句后面增加for update&#xff0c;数据库会在查询过程中给数据库表增加排他锁 (注意&#xff1a; InnoDB 引擎在加锁的时候&#xff0c;只有通过索引进行检索…
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