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krahets 2023-02-16 03:03:02 +08:00
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@ -343,7 +343,16 @@ comments: true
### 基于数组的实现 ### 基于数组的实现
数组的删除首元素的时间复杂度为 $O(n)$ ,因此不适合直接用来实现队列。然而,我们可以借助两个指针 `front` , `rear` 来分别记录队首和队尾的索引位置,在入队 / 出队时分别将 `front` / `rear` 向后移动一位即可,这样每次仅需操作一个元素,时间复杂度降至 $O(1)$ 。 数组的删除首元素的时间复杂度为 $O(n)$ ,这会导致出队操作效率低下。然而,我们可以采取下述的巧妙方法来避免这个问题。
考虑借助一个变量 `front` 来指向队首元素的索引,并维护变量 `queSize` 来记录队列长度。我们定义 `rear = front + queSize` ,该公式计算出来的 `rear` 指向“队尾元素索引 $+1$ ”的位置。
在该设计下,**数组中包含元素的有效区间为 `[front, rear - 1]`** ,进而
- 对于入队操作,将输入元素赋值给 `rear` 索引处,并将 `queSize` 自增 $1$ 即可;
- 对于出队操作,仅需将 `front` 自增 $1$ ,并将 `queSize` 自减 $1$ 即可;
观察发现,入队与出队操作都仅需单次操作即可完成,时间复杂度皆为 $O(1)$ 。
=== "ArrayQueue" === "ArrayQueue"
![array_queue](queue.assets/array_queue.png) ![array_queue](queue.assets/array_queue.png)
@ -354,9 +363,9 @@ comments: true
=== "poll()" === "poll()"
![array_queue_poll](queue.assets/array_queue_poll.png) ![array_queue_poll](queue.assets/array_queue_poll.png)
细心的同学可能会发现一个问题,即在入队与出队的过程中,两个指针都在向后移动,**在到达尾部后则无法继续移动了** 细心的同学可能会发现一个问题:在不断入队与出队的过程中,`front` 和 `rear` 都在向右移动,**在到达数组尾部后就无法继续移动了**。为解决此问题,**我们考虑将数组看作是首尾相接的**,这样的数组被称为「环形数组」
为了解决此问题,我们可以采取一个取巧方案,**即将数组看作是“环形”的**。具体做法是规定指针越过数组尾部后,再次回到头部接续遍历,这样相当于使数组“首尾相连”了。在环形数组的设定下,获取长度 `size()` 、入队 `push()` 、出队 `poll()` 方法都需要做相应的取余操作处理,使得当尾指针绕回数组头部时,仍然可以正确处理操作 对于环形数组,我们需要令 `front``rear` 在越过数组尾部后,直接绕回到数组头部接续遍历。这种周期性规律可以通过「取余操作」来实现,详情请见以下代码
=== "Java" === "Java"
@ -418,7 +427,7 @@ comments: true
[class]{ArrayQueue}-[func]{} [class]{ArrayQueue}-[func]{}
``` ```
以上代码仍存在局限性,即长度不可变。然而,我们可以通过将数组替换为列表(即动态数组)来引入扩容机制,有兴趣的同学可以尝试实现。 以上实现的队列仍存在局限性,即长度不可变。不过这个问题很容易解决,我们可以将数组替换为列表(即动态数组),从而引入扩容机制。有兴趣的同学可以尝试自行实现。
## 5.2.3. 两种实现对比 ## 5.2.3. 两种实现对比
@ -427,4 +436,4 @@ comments: true
## 5.2.4. 队列典型应用 ## 5.2.4. 队列典型应用
- **淘宝订单**。购物者下单后,订单就被加入到队列之中,随后系统再根据顺序依次处理队列中的订单。在双十一时,在短时间内会产生海量的订单,如何处理「高并发」则是工程师们需要重点思考的问题。 - **淘宝订单**。购物者下单后,订单就被加入到队列之中,随后系统再根据顺序依次处理队列中的订单。在双十一时,在短时间内会产生海量的订单,如何处理「高并发」则是工程师们需要重点思考的问题。
- **各种待办事项**。例如打印机的任务队列、餐厅的出餐队列等等。 - **各种待办事项**任何需要实现“先来后到”的功能,例如打印机的任务队列、餐厅的出餐队列等等。