数据结构-动态数组实现队列

文章目录

• 队列Queue
• 实现一个队列
• 循环队列
• 时间复杂度

队列Queue

队列（queue）是只允许在一端进行插入操作，而在另一端进行删除操作的线性表。

队列是一种先进先出（First in First Out）的线性表，简称FIFO。允许插入的一端称为队尾，允许删除的一端称为队头。

实现一个队列

创建队列接口，主要方法如下。

public interface Queue<E> {

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

           

利用之前的动态数组实现一个队列结构。

package com.baidu.demo;

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

    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);
            }
        }
    }
}

           

在之前的动态数组中，每当出队一个元素时，都要进行元素的移位，导致时间复杂度为O(n)级别。而事实上，出队操作后的其他元素的相对位置是不变的，不挪动元素位置其实也是可以的，我们只需要记录下队尾、队首元素即可，每次出队、入队操作这两个变量都进行维护即可，这样就出现了循环对列。

循环队列

初识状态：

a元素出队：

h、i入队：

/**
 * front=tail 时队列为空
 * tail+1 = front => (tail+1)%data.length = front 时队满
 */
public class LoopQueue<E> implements Queue<E> {

    private E[] data;
    private int tail, front;//队首、队尾索引
    private int size;// 元素个数

    public LoopQueue(int capacity) {
        data = (E[]) new Object[capacity + 1];//(tail+1)%data.length = front 时队满，所以有意的浪费一个空间
        size = 0;
        tail = 0;
        front = 0;
    }

    public LoopQueue() {
        this(10);
    }

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

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

    /**
     * 判断是否为空
     *
     * @return
     */
    @Override
    public boolean isEmpty() {
        return front == tail;
    }

    /**
     * 出队
     *
     * @return
     */
    @Override
    public E dequeue() {
        if (isEmpty()) {
            throw new IllegalArgumentException("队列为空");
        }
        E res = data[front];
        data[front] = null;
        front = (front + 1) % data.length;
        size--;
        //队列中的元素个数不到容量的四分之一就缩容，而且要保证缩容量getCapacity() / 2 不能为0
        if (size == getCapacity() / 4 && getCapacity() / 2 != 0) {
            resize(getCapacity() / 2);
        }
        return res;
    }

    /**
     * 入队
     *
     * @param e
     */
    @Override
    public void enqueue(E e) {
        if ((tail + 1) % data.length == front) {//队列满，扩容
            resize(getCapacity() * 2);
        }
        data[tail] = e;
        tail = (tail + 1) % data.length;
        size++;
    }

    /**
     * 扩容方法
     *
     * @param newCapacity
     */
    private void resize(int newCapacity) {
        E[] newData = (E[]) new Object[newCapacity + 1];
        for (int i = 0; i < size; i++) {
            //newData的i和data的i有front的偏移
            //即：newData[0]对应data[front],newData[1]对应data[front+1],……
            newData[i] = data[(front + i) % data.length];
        }
        data = newData;
        front = 0;
        tail = size;
    }

    /**
     * 返回队首元素
     *
     * @return
     */
    @Override
    public E getFront() {
        if (isEmpty()) {
            throw new IllegalArgumentException("队列为空");
        }
        return data[front];
    }

    @Override
    public String toString() {
        StringBuilder result = new StringBuilder();
        result.append(String.format("Queue: size = %d , capacity = %d \n", size, data.length));
        result.append("front [");
        for (int i = front; i < tail; i = (i + 1) % data.length) {
            result.append(data[i]);
            if ((i + 1) % data.length != tail) {
                result.append(", ");
            }
        }
        result.append("] tail");
        return result.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);
            }
        }
    }
}

           

时间复杂度