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前情回顾
在上一篇，笔者给大家介绍了数组队列，并且在文末提出了数组队列实现上的劣势，以及带来的性能问题（因为数组队列，在出队的时候，我们往往要将数组中的元素往前挪动一个位置，这个动作的时间复杂度 O(n) 级别），如果不清楚的小伙伴欢迎查看阅读。为了方便大家查阅，笔者在这里贴出相关的地址：
Java 版 - 数据结构 - 数组
Java 版 - 数据结构 - 栈
Java 版 - 数据结构 - 队列（数组队列）
为了解决数组队列带来的问题，本篇给大家介绍一下循环队列。
思路分析图解
啰嗦一下，由于笔者不太会弄贴出来的图片带有动画效果，比如元素的移动或者删除（毕竟这样看大家比较直观），笔者在这里只能通过静态图片的方式，帮助大家理解实现原理，希望大家不要见怪，如果有朋友知道如何搞的话，欢迎在评论区慧言。
在这里，我们声明了一个容量大小为 8 的数组，并标出了索引 0 -7，然后使用 front 和 tail 分别来表示队列的，队首和队尾；在下图中，front 和 tail 的位置一开始都指向是了索引 0 的位置，这意味着当 front == tai 的时候 <font color = ‘red’> 队列为空 </font> 大家务必牢记这一点，以便区分后面介绍队列快满时的临界条件
为了大家更好地理解下面的内容，在这里，我简单做几点说明
front：表示队列队首，始终指向队列中的第一个元素（当队列空时，front 指向索引为 0 的位置）
tail：表示队列队尾，始终指向队列中的最后一个元素的下一个位置
元素入队，维护 tail 的位置，进行 tail++ 操作
元素出队，维护 front 的位置，进行 front++ 操作
上面所说的，元素进行入队和出队操作，都简单的进行 ++ 操作，来维护 tail 和 front 的位置，其实是不严谨的，正确的维护 tail 的位置应该是 (tail + 1) % capacity，同理 front 的位置应该是 (front + 1) % capacity，这也是为什么叫做循环队列的原因，大家先在这里知道下，暂时不理解也没关系，后面相信大家会知晓。
下面我们看一下，现在如果有一个元素 a 入队，现在的示意图：
我们现在看到了元素 a 入队，我们的 tail 指向的位置发生了变化，进行了 ++ 操作，而 front 的位置，没有发生改变，仍旧指向索引为 0 的位置，还记得笔者上面所说的，front 的位置，始终指向队列中的第一个元素，tail 的位置，始终指向队列中的最后一个元素的下一个位置
现在，我们再来几个元素 b、c、d、e 进行入队操作，看一下此时的示意图：
想必大家都能知晓示意图是这样，好像没什么太多的变化（还请大家别着急，笔者这也是方便大家理解到底是什么循环队列，还请大家原谅我 O(∩_∩)O 哈！）
看完了元素的入队的操作情况，那现在我们看一下，元素的出队操作是什么样的？
元素 a 出队，示意图如下：
现在元素 a 已经出队，front 的位置指向了索引为 1 的位置，现在数组中所有的元素不再需要往前挪动一个位置
这一点和我们的数组队列（我们的数组队列需要元素出队，后面的元素都要往前挪动一个位置）完全不同，我们只需要改变一下 front 的指向就可以了，由之前的 O(n) 操作，变成了 O(1) 的操作
我们再次进行元素 b 出队，示意图如下：
到这里，可能有的小伙伴会问，为什么叫做，循环队列？那么现在我们尝试一下，我们让元素 f、g 分别进行入队操作，此时的示意图如下：
大家目测看下来还是没什么变化，如果此时，我们再让一个元素 h 元素进行入队操作，那么问题来了我们的 tail 的位置该如何指向呢？示意图如下：
根据我们之前说的，元素入队：维护 tail 的位置，进行 tail++ 操作，而此时我们的 tail 已经指向了索引为 7 的位置，如果我们此时对 tail 进行 ++ 操作，显然不可能（数组越界）
细心的小伙伴，会发现此时我们的队列并没有满，还剩两个位置（这是因为我们元素出队后，当前的空间，没有被后面的元素挤掉），大家可以把我们的数组想象成一个环状，那么索引 7 之后的位置就是索引 0
如何才能从索引 7 的位置计算到索引 0 的位置，之前我们一直说进行 tail++ 操作，笔者也在开头指出了，这是不严谨的，应该的是 (tail + 1) % capacity 这样就变成了 (7 + 1) % 8 等于 0
所以此时如果让元素 h 入队，那么我们的 tail 就指向了索引为 0 的位置，示意图如下：
假设现在又有新的元素 k 入队了，那么 tail 的位置等于（tail + 1）% capacity 也就是（0 + 1）% 8 等于 1 就指向了索引为 1 的位置
那么问题来了，我们的循环队列还能不能在进行元素入队呢？我们来分析一下，从图中显示，我们还有一个索引为 0 的空的空间位置，也就是此时 tail 指向的位置
按照之前的逻辑，假设现在能放入一个新元素，我们的 tail 进行 (tail +1) % capacity 计算结果为 2（如果元素成功入队，此时队列已经满了），此时我们会发现表示队首的 front 也指向了索引为 2 的位置
如果新元素成功入队的话，我们的 tail 也等于 2，那么此时就成了 tail == front，一开始我们提到过，当队列为空的 tail == front，现在呢，如果队列为满时 tail 也等于 front，那么我们就无法区分，队列为满时和队列为空时收的情况了
所以，在循环队列中，我们总是浪费一个空间，来区分队列为满时和队列为空时的情况，也就是当 (tail + 1) % capacity == front 的时候，表示队列已经满了，当 front == tail 的时候，表示队列为空。
了解了循环队列的实现原理之后，下面我们用代码实现一下。
代码实现
接口定义：Queue<E>
public interface Queue<E> {
/**
* 入队
*
* @param e
*/
void enqueue(E e);
/**
* 出队
*
* @return
*/
E dequeue();
/**
* 获取队首元素
*
* @return
*/
E getFront();
/**
* 获取队列中元素的个数
*
* @return
*/
int getSize();
/**
* 判断队列是否为空
*
* @return
*/
boolean isEmpty();
}
接口实现：LoopQueue<E>
public class LoopQueue<E> implements Queue<E> {
/**
* 承载队列元素的数组
*/
private E[] data;
/**
* 队首的位置
*/
private int front;
/**
* 队尾的位置
*/
private int tail;
/**
* 队列中元素的个数
*/
private int size;
/**
* 指定容量，初始化队列大小
* (由于循环队列需要浪费一个空间，所以我们初始化队列的时候，要将用户传入的容量加 1)
*
* @param capacity
*/
public LoopQueue(int capacity) {
data = (E[]) new Object[capacity + 1];
}
/**
* 模式容量，初始化队列大小
*/
public LoopQueue() {
this(10);
}
@Override
public void enqueue(E e) {
// 检查队列为满
if ((tail + 1) % data.length == front) {
// 队列扩容
resize(getCapacity() * 2);
}
data[tail] = e;
tail = (tail + 1) % data.length;
size++;
}
@Override
public E dequeue() {
if (isEmpty()) {
throw new IllegalArgumentException(“ 队列为空 ”);
}
// 出队元素
E element = data[front];
// 元素出队后，将空间置为 null
data[front] = null;
// 维护 front 的索引位置 (循环队列)
front = (front + 1) % data.length;
// 维护 size 大小
size–;
// 元素出队后，可以指定条件，进行缩容
if (size == getCapacity() / 2 && getCapacity() / 2 != 0) {
resize(getCapacity() / 2);
}
return element;
}
@Override
public E getFront() {
if (isEmpty()) {
throw new IllegalArgumentException(“ 队列为空 ”);
}
return data[front];
}
@Override
public int getSize() {
return size;
}
@Override
public boolean isEmpty() {
return front == tail;
}
// 队列快满时，队列扩容；元素出队操作，指定条件可以进行缩容
private void resize(int newCapacity) {
// 这里的加 1 还是因为循环队列我们在实际使用的过程中要浪费一个空间
E[] newData = (E[]) new Object[newCapacity + 1];
for (int i = 0; i < size; i++) {
// 注意这里的写法：因为在数组中，front 可能不是在索引为 0 的位置，相对于 i 有一个偏移量
newData[i] = data[(i + front) % data.length];
}
// 将新的数组引用赋予原数组的指向
data = newData;
// 充值 front 的位置（front 总是指向队列中第一个元素）
front = 0;
// size 的大小不变，因为在这过程中，没有元素入队和出队
tail = size;
}
private int getCapacity() {
// 注意：在初始化队列的时候，我们有意识的为队列加了一个空间，那么它的实际容量自然要减 1
return data.length – 1;
}
@Override
public String toString() {
return “LoopQueue{” +
“【队首】data=” + Arrays.toString(data) + “【队尾】” +
“, front=” + front +
“, tail=” + tail +
“, size=” + size +
“, capacity=” + getCapacity() +
‘}’;
}
}
测试类：LoopQueueTest
public class LoopQueueTest {
@Test
public void testLoopQueue() {
LoopQueue<Integer> loopQueue = new LoopQueue<>();
for (int i = 0; i < 10; i++) {
loopQueue.enqueue(i);
}
// 初始化队列数据
System.out.println(“ 原始队列: ” + loopQueue);
// 元素 0 出队
loopQueue.dequeue();
System.out.println(“ 元素 0 出队: ” + loopQueue);
loopQueue.dequeue();
System.out.println(“ 元素 1 出队: ” + loopQueue);
loopQueue.dequeue();
System.out.println(“ 元素 2 出队: ” + loopQueue);
loopQueue.dequeue();
System.out.println(“ 元素 3 出队: ” + loopQueue);
loopQueue.dequeue();
System.out.println(“ 元素 4 出队, 发生缩容: ” + loopQueue);
// 队首元素
System.out.println(“ 队首元素：” + loopQueue.getFront());
}
}
测试结果：
原始队列: LoopQueue{【队首】data=[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, null]【队尾】, front=0, tail=10, size=10, capacity=10}
元素 0 出队: LoopQueue{【队首】data=[null, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, null]【队尾】, front=1, tail=10, size=9, capacity=10}
元素 1 出队: LoopQueue{【队首】data=[null, null, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, null]【队尾】, front=2, tail=10, size=8, capacity=10}
元素 2 出队: LoopQueue{【队首】data=[null, null, null, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, null]【队尾】, front=3, tail=10, size=7, capacity=10}
元素 3 出队: LoopQueue{【队首】data=[null, null, null, null, 4, 5, 6, 7, 8, 9, null]【队尾】, front=4, tail=10, size=6, capacity=10}
元素 4 出队, 发生缩容: LoopQueue{【队首】data=[5, 6, 7, 8, 9, null]【队尾】, front=0, tail=5, size=5, capacity=5}
队首元素：5
完整版代码 GitHub 仓库地址：Java 版数据结构 - 队列（循环队列）欢迎大家【关注】和【Star】
至此笔者已经为大家带来了数据结构：静态数组、动态数组、栈、数组队列、循环队列；接下来，笔者还会一一的实现其它常见的数组结构，大家一起加油。
静态数组
动态数组
栈
数组队列
循环队列
链表
循环链表
二分搜索树
优先队列
堆
线段树
字典树
AVL
红黑树
哈希表
….
持续更新中，欢迎大家关注公众号：小白程序之路（whiteontheroad），第一时间获取最新信息！！！
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