关于javascript:如何在JavaScript中实现队列数据结构

要成为一名优良的开发人员，须要来自多个学科的常识。

然而，在理解编程语言的根底上，你还必须理解如何组织数据，以便依据工作轻松无效地操作数据。这就是数据结构的作用。

在这篇文章中，我将形容队列数据结构，其具备的操作以及向您展现 JavaScript 中的队列实现。

1. 队列数据结构

如果你喜爱旅行（像我一样），很可能你在机场通过了办理登机手续。如果有很多旅客违心办理登机手续，天然就会在值机柜台前排起长龙。

刚进入机场并想要办理登机手续的旅客将排队进入队列，而刚刚在服务台办理了登机手续的旅客则能够来到队列。

这是队列的实在示例—队列数据结构以雷同的形式工作。

队列是一种“先入先出”（FIFO）数据结构的类型。入队（输出）的第一项是要出队（输入）的第一项。

从构造上说，一个队列有 2 个指针。队列中最早的排队我的项目位于队列的顶部，而最新队列的我的项目位于队列的开端。

2. 队列中的操作

队列次要反对两种操作：入队列（enqueue）和出队列（dequeue）。此外，您可能会发现应用 peek 和 length 操作十分有用。

2.1 入队操作

入队操作在队列尾部插入一个我的项目。

上图中的入队操作将我的项目 8 插入尾部，8 成为队列的尾部。

queue.enqueue(8);

2.2 出队操作

出队操作提取队列头部的项，队列中的下一项成为头。

在下面的图片中，出队操作从队列中返回并删除我的项目 7，在退出队列后，我的项目 2 成为新的头。

queue.dequeue(); // => 7

2.3 Peek 操作

Peek 操作读取队列的结尾，而不会更改队列。

我的项目 7 是上图中队列的头部，Peek 操作只是返回队列的头部——第 7 项，而不批改队列。

queue.peek(); // => 7

2.4 队列长度

长度操作计算队列蕴含多少个我的项目。

图片中的队列有 4 个我的项目：4、6、2 和 7。因而，队列长度为 4。

queue.length; // => 4

2.5 队列操作工夫复杂度

对于所有的队列操作 –enqueue、dequeue、peek 和 length——重要的是，所有这些操作必须在恒定的工夫内 O(1) 执行。

恒定的工夫 O(1) 意味着无论队列的大小 (它能够有 10 个或 100 万个我的项目)：enqueue、dequeue、peek 和 length 操作必须在绝对雷同的工夫内执行。

3. 在 JavaScript 中实现队列

让咱们看一下队列数据结构的可能实现，同时维持所有操作必须在恒定工夫 O(1) 中执行的要求。

class Queue {constructor() {this.items = {};
    this.headIndex = 0;
    this.tailIndex = 0;
  }

  enqueue(item) {this.items[this.tailIndex] = item;
    this.tailIndex++;
  }

  dequeue() {const item = this.items[this.headIndex];
    delete this.items[this.headIndex];
    this.headIndex++;
    return item;
  }

  peek() {return this.items[this.headIndex];
  }

  get length() {return this.tailIndex - this.headIndex;}
}

const queue = new Queue();

queue.enqueue(7);
queue.enqueue(2);
queue.enqueue(6);
queue.enqueue(4);

queue.dequeue(); // => 7

queue.peek();    // => 2

queue.length;    // => 3

Try the demo.

const queue = new Queue() 是创立队列实例的形式。

调用 queue.enqueue(7) 办法会将我的项目 7 排队到队列中。

queue.dequeue() 从队列中去队列一个头部的我的项目，而 queue.peek() 只是 Peek 头部的我的项目。

最初，queue.length 显示队列中还有多少我的项目。

队列办法的复杂性

Queue 类的 queue()、dequeue()、peek() 和 length() 办法仅应用：

• 属性拜访器（例如 this.items[this.headIndex]），
• 或执行算术操作（例如 this.headIndex++）

因而，这些办法的工夫复杂度是恒定工夫 O(1)。

总结

队列数据结构是“先入先出”（FIFO）的一种：最早入队的项是最早出队的项。

队列有 2 个次要操作：入队和出队。另外，队列能够具备辅助操作，例如 Peek 和长度。

所有队列操作必须在恒定工夫 O(1) 中执行。