栈是“后进先出”(LIFO,Last InFirst Out)的数据结构,与之相反,队列是“先进先出”(FIFO,First InFirst Out)的数据结构
队列的作用就像售票口前的人们站成的一排一样:第一个进入队列的人将最先买到票,最后排队的人最后才能买到票
在计算机操作系统或网路中,有各种队列在安静地工作着。打印作业在打印队列中等待打印。当敲击键盘时,也有一个存储键盘键入内容的队列,如果我们敲击了一个键,而计算机又暂时在做其他事情,敲击的内容不会丢失,它会排在队列中等待,直到计算机有时间来读取它,利用队列保证了键入内容在处理时其顺序不会改变
栈的插入和删除数据项的命名方法很标准,成为push和pop,队列的方法至今也没有一个标准化的方法,插入可以称作put、add或enque等,删除可以叫作delete、get、remove或deque等
队列
下面我们依然使用数组作为底层容器来实现一个队列的操作封装,与栈不同的是,队列的数据项并不都是从数组的第一个下标开始,因为数据项在数组的下标越小代表其在队列中的排列越靠前,移除数据项只能从队头移除,然后队头指针后移,这样数组的前几个位置就会空出来如下图所示:
这与我们的直观感觉相反,因为我们排队买票时,队列总是向前移动,当前面的人买完票离开后,其他人都向前移动,而在我们的设计中,队列并没有向前移动,因为那样做会使效率大打折扣,我们只需要使用指针来标记队头和队尾,队列发生变化时,移动指针就可以,而数据项的位置不变
但是,这样的设计还存在着一个问题,随着队头元素不断地移除,数组前面空出的位置会越来越多,当队尾指针移到最后的位置时,即使队列没有满,我们也不能再插入新的数据项了
解决这种缺点的方法是环绕式处理,即让队尾指针回到数组的第一个位置:
这就是循环队列(也成为缓冲环)。虽然在存储上是线形的,但是在逻辑上它是一个首尾衔接的环形
public class Queue { private int [] queArray; private int maxSize; public int front; //存储队头元素的下标 public int rear; //存储队尾元素的下标 private int length; //队列长度 //构造方法,初始化队列 public Queue(int maxSize){ this.maxSize = maxSize; queArray = new int [maxSize]; front = 0; rear = -1; length = 0; } //插入 public void insert(int elem) throwsException{ if(isFull()){ throw new Exception("队列已满,不能进行插入操作!"); } //如果队尾指针已到达数组的末端,插入到数组的第一个位置 if(rear == maxSize-1){ rear = -1; } queArray[++rear] = elem; length++; } //移除 public int remove() throws Exception{ if(isEmpty()){ throw new Exception("队列为空,不能进行移除操作!"); } int elem = queArray[front++]; //如果队头指针已到达数组末端,则移到数组第一个位置 if(front == maxSize){ front = 0; } length--; returnelem; } //查看队头元素 public int peek() throws Exception{ if(isEmpty()){ throw new Exception("队列内没有元素!"); } return queArray[front]; } //获取队列长度 public int size(){ return length; } //判空 public boolean isEmpty(){ return (length == 0); } //判满 public boolean isFull(){ return (length == maxSize); } }还有一种称为双端队列的数据结构,队列的每一端都可以进行插入和移除操作。
其实双端队列是队列和栈的综合体。如果限制双端队列的一段只能插入,而另一端只能移除,就变成了平常意义上的队列;如果限制双端队列只能在一端进行插入和移除,就变成了栈
优先级队列
像普通队列一样,优先级队列有一个队头和一个队尾,并且也是从队头移除数据,从队尾插入数据,不同的是,在优先级队列中,数据项按关键字的值排序,数据项插入的时候会按照顺序插入到合适的位置
除了可以快速访问优先级最高的数据项,优先级队列还应该可以实现相当快的插入,因此,优先级队列通常使用一种称为堆的数据结构来实现。在下例中,简便起见,我们仍然使用数组来实现
在数据项个数比较少,或不太关心速度的情况下,用数组实现优先级队列还可以满足要求,如果数据项很多,或对速度要求很高,采用堆是更好的选择
优先级队列的实现跟上面普通队列的实现有很大的区别。
优先级队列的插入本来就需要移动元素来找到应该插入的位置,所以循环队列那种不需要移动元素的优势就不太明显了。在下例中,没有设置队头和队尾指针,而是使数组的第一个元素永远是队尾,数组的最后一个元素永远是队头,为什么不是相反的呢?因为队头有移除操作,所以将队头放在数组的末端,便于移除,如果放在首段,每次移除队头都需要将队列向前移动
插入元素示意图
移除元素示意图
在下例中,我们设置了一个基准点,认为元素到里基准点的距离越近则优先级越高,如设置的基准点为2,3到2的距离就是|3-2|=1,而-1到2的距离是|-1-2|=3,所以2的优先级就比-1要高
public class PriorityQueue { private int [] queArray; private int maxSize; private int length; //队列长度 private int referencePoint; //基准点 //构造方法,初始化队列 public PriorityQueue(int maxSize,intreferencePoint){ this.maxSize= maxSize; this.referencePoint =referencePoint; queArray = new int [maxSize]; length = 0; } //插入 public void insert(int elem) throwsException{ if(isFull()){ throw new Exception("队列已满,不能进行插入操作!"); } //如果队列为空,插入到数组的第一个位置 if(length == 0){ queArray[length++] = elem; }else{ int i; for(i=length;i>0;i--){ int dis =Math.abs(elem-referencePoint); //待插入元素的距离 int curDis =Math.abs(queArray[i-1]-referencePoint); //当前元素的距离 //将比插入元素优先级高的元素后移一位 if(dis>= curDis){ queArray[i] =queArray[i-1]; }else{ break; } } queArray[i] = elem; length++; } } //移除 public int remove() throws Exception{ if(isEmpty()){ throw new Exception("队列为空,不能进行移除操作!"); } int elem = queArray[--length]; return elem; } //查看队头元素 public int peek() throws Exception{ if(isEmpty()){ throw new Exception("队列内没有元素!"); } return queArray[length-1]; } //返回队列长度 public int size(){ return length; } //判空 public boolean isEmpty(){ return (length == 0); } //判满 public boolean isFull(){ return (length == maxSize); } }
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