我理解的数据结构（三）—— 队列（Queue）

摘要：我理解的数据结构三队列一队列队列是一种线性结构相比数组，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队列是一种先进先出的数据结构二数组队列与循环队列数组队列如果你有看过我之前的文章不要小看了数组或者栈，你就会发

队列是一种线性结构

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

队列是一种先进先出的数据结构（FIFO）

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如果你有看过我之前的文章不要小看了数组或者栈，你就会发现，自己封装一个数组队列是如此的轻松加愉快！

（1）先定义一个接口，接口中定义队列需要实现的方法

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public interface Queue {
    int getSize();
    boolean isEmpty();
    // 查看队首元素
    E getFront();
    // 入队
    void enqueue(E ele);
    // 出队
    E dequeue();
}

（2）实现数组队列

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public class ArrayQueue implements Queue {
    
    // 这里的数组是在之前的文章中封装好的，直接拿来用就好了
    private ArrayNew array;
    public ArrayQueue(int capacity) {
        array = new ArrayNew<>(capacity);
    }
    public ArrayQueue() {
        this(10);
    }
    public int getCapacity() {
        return array.getCapacity();
    }
    @Override
    public int getSize() {
        return array.getSize();
    }
    @Override
    public boolean isEmpty() {
        return array.isEmpty();
    }
    @Override
    public E getFront() {
        return array.getFirst();
    }
    @Override
    public void enqueue(E ele) {
        array.addLast(ele);
    }
    @Override
    public E dequeue() {
        return array.removeFirst();
    }
    @Override
    public String toString() {
        StringBuffer res = new StringBuffer();
        res.append(String.format("arrayQueue: size = %d, capacity = %d
", getSize(), getCapacity()));
        res.append("front [");
        for (int i = 0; i < array.getSize(); i++) {
            res.append(array.get(i));
            if (i != getSize() - 1) {
                res.append(", ");
            }
        }
        res.append("] tail");
        return res.toString();
    }
}

（3）数组队列的复杂度

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这个时候我们会发现，在进行出队操作的时候，数组队列的复杂度是0(n)，如果我们频繁的进行出队操作，那么其实数组队列的效率是很低的，如何提升数组队列的性能呢？这个时候我们就要用到循环队列了。

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循环队列的原理：

dequeue时，不要在去除队首元素时，把整体向前移动

维护 front 、 tail 和 size 这三个属性

enqueue的时候tail++

dequeue的时候front++

（1）实现循环队列

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public class LoopQueue implements Queue {
    private E[] array;
    private int size;
    private int front;
    private int tail;
    public LoopQueue(int capacity) {
        // 我们需要浪费一个空间去判断队列是否已满，所以需要把capacity + 1
        array = (E[])new Object[capacity + 1];
        front = 0;
        tail = 0;
        size = 0;
    }
    public LoopQueue() {
        this(10);
    }
    // 返回用户传递的队列大小
    public int getCapacity() {
        return array.length - 1;
    }
    @Override
    public int getSize() {
        return size;
    }
    @Override
    public boolean isEmpty() {
        return front == tail;
    }
    @Override
    public E getFront() {
        if (isEmpty()) {
            throw new IllegalArgumentException("Queue is empty. Can"t get front.");
        }
        return array[0];
    }
    @Override
    public void enqueue(E ele) {
        if (front == (tail + 1) % array.length) {
            // 扩展队列长度为原长度2倍
            resize(getCapacity() * 2);
        }
        array[tail] = ele;
        size++;
        tail = (tail + 1) % array.length;
    }
    @Override
    public E dequeue() {
        if (isEmpty()) { // 队列为空
            throw new IllegalArgumentException("Queue is empty. Can"t get dequeue.");
        }
        E ele = array[front];
        size--;
        array[front] = null;
        front = (front + 1) % array.length;
        if (size == getCapacity() / 4 && getCapacity() / 2 != 0) {
            resize(getCapacity() / 2);
        }
        return ele;
    }
    private void resize(int newCapacity) {
        E[] newArray = (E[]) new Object[newCapacity + 1];
        for (int i = 0; i < size; i++) {
            newArray[i] = array[(front + i) % array.length];
        }
        array = newArray;
        front = 0;
        tail = size;
    }
    @Override
    public String toString() {
        StringBuffer res = new StringBuffer();
        res.append(String.format("queue: size = %d, capacity = %d
", getSize(), getCapacity()));
        res.append("front [");
        // 循环条件，和循环增量都要注意下
        for (int i = front; i != tail; i = (i + 1) % array.length) {
            res.append(array[i]);
            if ((i + 1) % array.length != tail) {
                res.append(", ");
            }
        }
        res.append("] tail");
        return res.toString();
    }
}

（2）循环队列的复杂度

（1）用时方法

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public static double test(Queue q, int opCount) {
    // 纳秒
    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();
    }
    // 纳秒
    long endTime = System.nanoTime();
    return (endTime - startTime) / 1000000000.0;
}

（2）调用

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// 十万次入队和十万次出队操作
int opCount = 100000;
ArrayQueue aq = new ArrayQueue<>();
double time1 = test(aq, opCount);
System.out.println(time1);
LoopQueue lq = new LoopQueue<>();
double time2 = test(lq, opCount);
System.out.println(time2);

（3）结果

14.635995113

0.054536447

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这个就是算法和数据结构的力量！