Java版-数据结构-队列(循环队列)

9次阅读

共计 5459 个字符,预计需要花费 14 分钟才能阅读完成。

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

数组队列
循环队列
链表
循环链表
二分搜索树
优先队列

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!!!

笔者博客地址:http:www.gulj.cn

正文完
 0