- 队列的特点：先进先出（FIFO）
- 队列的工夫复杂度：入队和出队
O(1)，查找O(n) - 优先队列：
priorityQueue，按优先级出队，实现Heap(Binary,Fibonacci...) - js里没有队列，然而能够用数组模仿
225. 用队列实现栈 (easy)
请你仅应用两个队列实现一个后入先出（LIFO）的栈，并反对一般栈的全副四种操作（push、top、pop 和 empty）。
实现 MyStack 类：
void push(int x) 将元素 x 压入栈顶。
int pop() 移除并返回栈顶元素。
int top() 返回栈顶元素。
boolean empty() 如果栈是空的，返回 true ；否则，返回 false 。留神：
你只能应用队列的基本操作 —— 也就是 push to back、peek/pop from front、size 和 is empty 这些操作。
你所应用的语言兴许不反对队列。 你能够应用 list （列表）或者 deque（双端队列）来模仿一个队列 , 只有是规范的队列操作即可。示例：
输出：
["MyStack", "push", "push", "top", "pop", "empty"]
[[], [1], [2], [], [], []]
输入：
[null, null, null, 2, 2, false]解释：
MyStack myStack = new MyStack();
myStack.push(1);
myStack.push(2);
myStack.top(); // 返回 2
myStack.pop(); // 返回 2
myStack.empty(); // 返回 False提醒：
1 <= x <= 9
最多调用100 次 push、pop、top 和 empty
每次调用 pop 和 top 都保障栈不为空进阶：你是否仅用一个队列来实现栈。
办法1.应用两个 Queue 实现
- 思路：还是考查栈和队列的相熟水平，没有什么具体的工程实际意义，能够用两个队列来实现栈的性能，然而一个队列的数据导入另一个队列程序还是没有扭转，所以其中一个队列只是用来做备份的，在代码里queue2就是备份队列，入栈的时候，队列1入队，出栈的时候，如果队列1为空，则替换队列1和队列2，为的是将备份队列的元素全副退出队列1，而后将队列1中除了最初一个元素外全副出队，并且退出备份队列，
- 复杂度剖析：push的工夫复杂度为
O(1)，pop的工夫复杂度为O(n)。空间复杂度O(n)，其中n是栈内元素的个数，用两个队列来存储
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Js:
var MyStack = function() { this.queue1 = []; this.queue2 = [];//备份的队列};MyStack.prototype.push = function(x) { this.queue1.push(x);};MyStack.prototype.pop = function() { // 缩小两个队列替换的次数， 只有当queue1为空时，替换两个队列 if(!this.queue1.length) { [this.queue1, this.queue2] = [this.queue2, this.queue1]; } while(this.queue1.length > 1) {//当队列1的元素数量大于1的时候一直将元素push进备份队列 this.queue2.push(this.queue1.shift()); } return this.queue1.shift();//最初将队列1最初一个元素出队};MyStack.prototype.top = function() { const x = this.pop();//查看栈顶，队列出队，而后在push进队列1 this.queue1.push(x); return x;};MyStack.prototype.empty = function() { return !this.queue1.length && !this.queue2.length;};办法2.应用一个 队列 实现
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- 思路：应用一个 队列 实现，入栈的时候间接push进队列就行，出栈的时候将除了最初一个元素外的元素全副退出到队尾。
- 复杂度剖析：push的工夫复杂度为
O(1)，pop的工夫复杂度为O(n)，空间复杂度O(n)
js:
var MyStack = function() { this.queue = [];};MyStack.prototype.push = function(x) { this.queue.push(x);};MyStack.prototype.pop = function() { let size = this.queue.length; while(size-- > 1) {//将除了最初一个元素外的元素全副退出到队尾。 this.queue.push(this.queue.shift()); } return this.queue.shift();};MyStack.prototype.top = function() { const x = this.pop();//先出栈，而后在退出队列 this.queue.push(x); return x;};MyStack.prototype.empty = function() { return !this.queue.length;};933. 最近的申请次数 (easy)
写一个 RecentCounter 类来计算特定工夫范畴内最近的申请。
请你实现 RecentCounter 类：
RecentCounter() 初始化计数器，申请数为 0 。
int ping(int t) 在工夫 t 增加一个新申请，其中 t 示意以毫秒为单位的某个工夫，并返回过来 3000 毫秒内产生的所有申请数（包含新申请）。确切地说，返回在 [t-3000, t] 内产生的申请数。
保障 每次对 ping 的调用都应用比之前更大的 t 值。示例 1：
输出：
["RecentCounter", "ping", "ping", "ping", "ping"]
[[], [1], [100], [3001], [3002]]
输入：
[null, 1, 2, 3, 3]解释：
RecentCounter recentCounter = new RecentCounter();
recentCounter.ping(1); // requests = [1]，范畴是 [-2999,1]，返回 1
recentCounter.ping(100); // requests = [1, 100]，范畴是 [-2900,100]，返回 2
recentCounter.ping(3001); // requests = [1, 100, 3001]，范畴是 [1,3001]，返回 3
recentCounter.ping(3002); // requests = [1, 100, 3001, 3002]，范畴是 [2,3002]，返回 3提醒：
1 <= t <= 109
保障每次对 ping 调用所应用的 t 值都 严格递增
至少调用 ping 办法 104 次
- 思路：将申请退出队列，如果队头元素申请的工夫在
[t-3000,t]之外 就一直出队 - 复杂度：工夫复杂度
O(q)，q是ping的次数。空间复杂度O(w)，w是队列中最多的元素个数
js：
var RecentCounter = function() { this.queue = []};RecentCounter.prototype.ping = function(t) { this.queue.push(t);//新申请入队 const time = t-3000;//计算3000ms前的工夫 while(this.queue[0] < time){//如果队头元素申请的工夫在[t-3000,t]之外 就一直出队 this.queue.shift(); } return this.queue.length;//在[t-3000,t]区间内队列残余的元素就是符合要求的申请数};703. 数据流中的第 K 大元素 (easy)
设计一个找到数据流中第 k 大元素的类（class）。留神是排序后的第 k 大元素，不是第 k 个不同的元素。
请实现 KthLargest 类：
KthLargest(int k, int[] nums) 应用整数 k 和整数流 nums 初始化对象。
int add(int val) 将 val 插入数据流 nums 后，返回以后数据流中第 k 大的元素。示例：
输出：
["KthLargest", "add", "add", "add", "add", "add"]
[[3, [4, 5, 8, 2]], [3], [5], [10], [9], [4]]
输入：
[null, 4, 5, 5, 8, 8]解释：
KthLargest kthLargest = new KthLargest(3, [4, 5, 8, 2]);
kthLargest.add(3); // return 4
kthLargest.add(5); // return 5
kthLargest.add(10); // return 5
kthLargest.add(9); // return 8
kthLargest.add(4); // return 8提醒：
1 <= k <= 104
0 <= nums.length <= 104
-104 <= nums[i] <= 104
-104 <= val <= 104
最多调用 add 办法 104 次
题目数据保障，在查找第 k 大元素时，数组中至多有 k 个元素
办法1:暴力排序
- 思路：当数据流有新的元素的时候，从新按升序排序数组，倒数第k个元素就是第k大的数
- 复杂度剖析：工夫复杂度
O(c*zlogz)，z为数据流的最长长度，c为退出元素的个数，排序复杂度是O(zlogz)，退出c次排序就须要排序c次。
办法2:堆
- 思路：用一个size是k的小顶堆来存贮前k个元素，堆顶是最小的元素，在循环数组的过程中，一直退出元素而后调整元素在堆中的地位，如果此时优先队列的大小大于 k，咱们须要将优先队列的队头元素弹出，以保障优先队列的大小为 k，最初堆顶就是第K大元素的地位
- 复杂度剖析：工夫复杂度
O(nlogk)，n是初始数组的大小，k是堆的大小，初始堆化和单次插入堆的复杂度都是O(logk)，数组的每个数都要插入堆中一次，所以是O(nlogk)。 空间复杂度：O(k), 即堆的大小
js:
var KthLargest = function (k, nums) { this.k = k; this.heap = new Heap(); for (const x of nums) {//将数组中的数退出小顶堆 this.add(x);//退出小顶堆 }};KthLargest.prototype.add = function (val) { this.heap.offer(val);//退出堆 if (this.heap.size() > this.k) {//大小超过了小顶堆的size，就从小顶堆删除一个最小的元素 this.heap.poll();//删除最小的元素 } return this.heap.peek();//返回堆顶};class Heap { constructor(comparator = (a, b) => a - b, data = []) { this.data = data; this.comparator = comparator;//比拟器 this.heapify();//堆化 } heapify() { if (this.size() < 2) return; for (let i = Math.floor(this.size()/2)-1; i >= 0; i--) { this.bubbleDown(i);//bubbleDown操作 } } peek() { if (this.size() === 0) return null; return this.data[0];//查看堆顶 } offer(value) { this.data.push(value);//退出数组 this.bubbleUp(this.size() - 1);//调整退出的元素在小顶堆中的地位 } poll() { if (this.size() === 0) { return null; } const result = this.data[0]; const last = this.data.pop(); if (this.size() !== 0) { this.data[0] = last;//替换第一个元素和最初一个元素 this.bubbleDown(0);//bubbleDown操作 } return result; } bubbleUp(index) { while (index > 0) { const parentIndex = (index - 1) >> 1;//父节点的地位 //如果以后元素比父节点的元素小，就替换以后节点和父节点的地位 if (this.comparator(this.data[index], this.data[parentIndex]) < 0) { this.swap(index, parentIndex);//替换本人和父节点的地位 index = parentIndex;//一直向上取父节点进行比拟 } else { break;//如果以后元素比父节点的元素大，不须要解决 } } } bubbleDown(index) { const lastIndex = this.size() - 1;//最初一个节点的地位 while (true) { const leftIndex = index * 2 + 1;//左节点的地位 const rightIndex = index * 2 + 2;//右节点的地位 let findIndex = index;//bubbleDown节点的地位 //找出左右节点中value小的节点 if ( leftIndex <= lastIndex && this.comparator(this.data[leftIndex], this.data[findIndex]) < 0 ) { findIndex = leftIndex; } if ( rightIndex <= lastIndex && this.comparator(this.data[rightIndex], this.data[findIndex]) < 0 ) { findIndex = rightIndex; } if (index !== findIndex) { this.swap(index, findIndex);//替换以后元素和左右节点中value小的 index = findIndex; } else { break; } } } swap(index1, index2) {//替换堆中两个元素的地位 [this.data[index1], this.data[index2]] = [this.data[index2], this.data[index1]]; } size() { return this.data.length; }}347. 前 K 个高频元素 （medium）
给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ，请你返回其中呈现频率前 k 高的元素。你能够按 任意程序 返回答案。
示例 1:
输出: nums = [1,1,1,2,2,3], k = 2
输入: [1,2]
示例 2:输出: nums = [1], k = 1
输入: [1]提醒：
1 <= nums.length <= 105
k 的取值范畴是 [1, 数组中不雷同的元素的个数]
题目数据保障答案惟一，换句话说，数组中前 k 个高频元素的汇合是惟一的进阶：你所设计算法的工夫复杂度 必须 优于 O(n log n) ，其中 n 是数组大小。
办法1:优先队列
- 思路：循环数组，退出小顶堆，当堆的size超过k时，出堆，循环实现之后，堆中所有的元素就是前k大的数字
- 复杂度：工夫复杂度
O(nlogk)，循环n次，每次堆的操作是O(logk)。空间复杂度O(k)，
js：
class Heap { constructor(comparator = (a, b) => a - b, data = []) { this.data = data; this.comparator = comparator;//比拟器 this.heapify();//堆化 } heapify() { if (this.size() < 2) return; for (let i = Math.floor(this.size()/2)-1; i >= 0; i--) { this.bubbleDown(i);//bubbleDown操作 } } peek() { if (this.size() === 0) return null; return this.data[0];//查看堆顶 } offer(value) { this.data.push(value);//退出数组 this.bubbleUp(this.size() - 1);//调整退出的元素在小顶堆中的地位 } poll() { if (this.size() === 0) { return null; } const result = this.data[0]; const last = this.data.pop(); if (this.size() !== 0) { this.data[0] = last;//替换第一个元素和最初一个元素 this.bubbleDown(0);//bubbleDown操作 } return result; } bubbleUp(index) { while (index > 0) { const parentIndex = (index - 1) >> 1;//父节点的地位 //如果以后元素比父节点的元素小，就替换以后节点和父节点的地位 if (this.comparator(this.data[index], this.data[parentIndex]) < 0) { this.swap(index, parentIndex);//替换本人和父节点的地位 index = parentIndex;//一直向上取父节点进行比拟 } else { break;//如果以后元素比父节点的元素大，不须要解决 } } } bubbleDown(index) { const lastIndex = this.size() - 1;//最初一个节点的地位 while (true) { const leftIndex = index * 2 + 1;//左节点的地位 const rightIndex = index * 2 + 2;//右节点的地位 let findIndex = index;//bubbleDown节点的地位 //找出左右节点中value小的节点 if ( leftIndex <= lastIndex && this.comparator(this.data[leftIndex], this.data[findIndex]) < 0 ) { findIndex = leftIndex; } if ( rightIndex <= lastIndex && this.comparator(this.data[rightIndex], this.data[findIndex]) < 0 ) { findIndex = rightIndex; } if (index !== findIndex) { this.swap(index, findIndex);//替换以后元素和左右节点中value小的 index = findIndex; } else { break; } } } swap(index1, index2) {//替换堆中两个元素的地位 [this.data[index1], this.data[index2]] = [this.data[index2], this.data[index1]]; } size() { return this.data.length; }}var topKFrequent = function (nums, k) { const map = new Map(); for (const num of nums) {//统计频次 map.set(num, (map.get(num) || 0) + 1); } //创立小顶堆 const priorityQueue = new Heap((a, b) => a[1] - b[1]); //entry 是一个长度为2的数组，0地位存储key，1地位存储value for (const entry of map.entries()) { priorityQueue.offer(entry);//退出堆 if (priorityQueue.size() > k) {//堆的size超过k时，出堆 priorityQueue.poll(); } } const ret = []; for (let i = priorityQueue.size() - 1; i >= 0; i--) {//取出前k大的数 ret[i] = priorityQueue.poll()[0]; } return ret;};23. 合并K个升序链表 (hard)
给你一个链表数组，每个链表都曾经按升序排列。
请你将所有链表合并到一个升序链表中，返回合并后的链表。
示例 1：
输出：lists = [[1,4,5],[1,3,4],[2,6]]
输入：[1,1,2,3,4,4,5,6]
解释：链表数组如下：
[
1->4->5,
1->3->4,
2->6
]
将它们合并到一个有序链表中失去。
1->1->2->3->4->4->5->6
示例 2：输出：lists = []
输入：[]
示例 3：输出：lists = [[]]
输入：[]提醒：
k == lists.length
0 <= k <= 10^4
0 <= lists[i].length <= 500
-10^4 <= listsi <= 10^4
lists[i] 按 升序 排列
lists[i].length 的总和不超过 10^4
办法1.分治
- 思路：自底而上归并，第一次归并2个链表，第二次归并4个链表...，每次归并一直合并两个有序链表，直到合并完所有分治后的链表
- 复杂度：工夫复杂度
O(n * logk)，n是每个链表节点数，k个链表个数，每次归并，链表数量较少一半，复杂度是O(logk)，将两个链表合并成一个程序链表复杂度是O(2n)，所以工夫复杂度是O(n * logk)。空间复杂度是O(logk)，即递归的空格复杂度
js:
//自顶而下归并 先分在合var mergeKLists = function (lists) { // 当是空数组的状况下 if (!lists.length) { return null; } // 合并两个排序链表 const merge = (head1, head2) => { let dummy = new ListNode(0); let cur = dummy; // 新链表，新的值小就先接谁 while (head1 && head2) { if (head1.val < head2.val) { cur.next = head1; head1 = head1.next; } else { cur.next = head2; head2 = head2.next; } cur = cur.next; } // 如果前面还有残余的就把残余的接上 cur.next = head1 == null ? head2 : head1; return dummy.next; }; const mergeLists = (lists, start, end) => { if (start + 1 == end) { return lists[start]; } // 输出的k个排序链表，能够分成两局部，前k/2个链表和后k/2个链表 // 如果将这前k/2个链表和后k/2个链表别离合并成两个排序的链表，再将两个排序的链表合并，那么所有链表都合并了 let mid = (start + end) >> 1; let head1 = mergeLists(lists, start, mid); let head2 = mergeLists(lists, mid, end); return merge(head1, head2); }; return mergeLists(lists, 0, lists.length);};//自底而上合并var mergeKLists = function (lists) { if (lists.length <= 1) return lists[0] || null;//当归并的节点只有一个时 返回这个节点 const newLists = []; //自底而上归并，第一次归并大小为2的链表，第二次归并大小4的链表... for (let i = 0; i < lists.length; i += 2) { newLists.push(merge(lists[i], lists[i + 1] || null)); } return mergeKLists(newLists);};const merge = (list_1, list_2) => {//合并两个有序链表 const dummyNode = new ListNode(0); let p = dummyNode; while (list_1 && list_2) { if (list_1.val < list_2.val) {//先将小的节点退出 p.next = list_1; list_1 = list_1.next; } else { p.next = list_2; list_2 = list_2.next; } p = p.next; } p.next = list_1 ? list_1 : list_2;//遍历实现还有节点残余 return dummyNode.next;};办法2.优先队列
- 思路：新建小顶堆，小顶堆的大小是k，一直从每个链表的头节点开始一直退出小顶堆中，而后取出堆顶值，也就是最小值，而后持续往小顶堆中插入这个最小值在链表的next节点
- 复杂度：工夫复杂度
O(kn * logk)，优先队列的大小是k，每次插入和删除是O(logk)，总共k * n的节点个数，每个节点插入删除一次，所以总的复杂度是O(kn*logk)。空间复杂度是O(k)，即优先队列的大小
js:
class Heap { constructor(comparator = (a, b) => a - b, data = []) { this.data = data; this.comparator = comparator;//比拟器 this.heapify();//堆化 } heapify() { if (this.size() < 2) return; for (let i = Math.floor(this.size()/2)-1; i >= 0; i--) { this.bubbleDown(i);//bubbleDown操作 } } peek() { if (this.size() === 0) return null; return this.data[0];//查看堆顶 } offer(value) { this.data.push(value);//退出数组 this.bubbleUp(this.size() - 1);//调整退出的元素在小顶堆中的地位 } poll() { if (this.size() === 0) { return null; } const result = this.data[0]; const last = this.data.pop(); if (this.size() !== 0) { this.data[0] = last;//替换第一个元素和最初一个元素 this.bubbleDown(0);//bubbleDown操作 } return result; } bubbleUp(index) { while (index > 0) { const parentIndex = (index - 1) >> 1;//父节点的地位 //如果以后元素比父节点的元素小，就替换以后节点和父节点的地位 if (this.comparator(this.data[index], this.data[parentIndex]) < 0) { this.swap(index, parentIndex);//替换本人和父节点的地位 index = parentIndex;//一直向上取父节点进行比拟 } else { break;//如果以后元素比父节点的元素大，不须要解决 } } } bubbleDown(index) { const lastIndex = this.size() - 1;//最初一个节点的地位 while (true) { const leftIndex = index * 2 + 1;//左节点的地位 const rightIndex = index * 2 + 2;//右节点的地位 let findIndex = index;//bubbleDown节点的地位 //找出左右节点中value小的节点 if ( leftIndex <= lastIndex && this.comparator(this.data[leftIndex], this.data[findIndex]) < 0 ) { findIndex = leftIndex; } if ( rightIndex <= lastIndex && this.comparator(this.data[rightIndex], this.data[findIndex]) < 0 ) { findIndex = rightIndex; } if (index !== findIndex) { this.swap(index, findIndex);//替换以后元素和左右节点中value小的 index = findIndex; } else { break; } } } swap(index1, index2) {//替换堆中两个元素的地位 [this.data[index1], this.data[index2]] = [this.data[index2], this.data[index1]]; } size() { return this.data.length; }}var mergeKLists = function(lists) { const res = new ListNode(0); let p = res; const h = new Heap(comparator = (a, b) => a.val - b.val); lists.forEach(l => {//插入每个链表的第一个节点 if(l) h.offer(l); }) while(h.size()) {// const n = h.poll();//取出最小值 p.next = n;//最小值退出p的next后 p = p.next;//挪动p节点 if(n.next) h.offer(n.next);//插入最小节点的后一个节点 } return res.next;};692. 前K个高频单词(medium)
给定一个单词列表 words 和一个整数 k ，返回前 k 个呈现次数最多的单词。
返回的答案应该按单词呈现频率由高到低排序。如果不同的单词有雷同呈现频率， 按字典程序 排序。
示例 1：
输出: words = ["i", "love", "leetcode", "i", "love", "coding"], k = 2
输入: ["i", "love"]
解析: "i" 和 "love" 为呈现次数最多的两个单词，均为2次。留神，按字母程序 "i" 在 "love" 之前。示例 2：
输出: ["the", "day", "is", "sunny", "the", "the", "the", "sunny", "is", "is"], k = 4
输入: ["the", "is", "sunny", "day"]
解析: "the", "is", "sunny" 和 "day" 是呈现次数最多的四个单词，呈现次数顺次为 4, 3, 2 和 1 次。留神：
1 <= words.length <= 500
1 <= words[i] <= 10
words[i] 由小写英文字母组成。
k 的取值范畴是 [1, 不同 words[i] 的数量]
办法1:排序
js：
var topKFrequent = function (words, k) { const map = {}; words.forEach(v => map[v] = (map[v] || 0) + 1); const keys = Object.keys(map).sort((a, b) => map[b] - map[a] || a.localeCompare(b)) return keys.slice(0, k);};办法2：堆
js:
class Heap { constructor(comparator = (a, b) => a - b, data = []) { this.data = data; this.comparator = comparator;//比拟器 this.heapify();//堆化 } heapify() { if (this.size() < 2) return; for (let i = Math.floor(this.size()/2)-1; i >= 0; i--) { this.bubbleDown(i);//bubbleDown操作 } } peek() { if (this.size() === 0) return null; return this.data[0];//查看堆顶 } offer(value) { this.data.push(value);//退出数组 this.bubbleUp(this.size() - 1);//调整退出的元素在小顶堆中的地位 } poll() { if (this.size() === 0) { return null; } const result = this.data[0]; const last = this.data.pop(); if (this.size() !== 0) { this.data[0] = last;//替换第一个元素和最初一个元素 this.bubbleDown(0);//bubbleDown操作 } return result; } bubbleUp(index) { while (index > 0) { const parentIndex = (index - 1) >> 1;//父节点的地位 //如果以后元素比父节点的元素小，就替换以后节点和父节点的地位 if (this.comparator(this.data[index], this.data[parentIndex]) < 0) { this.swap(index, parentIndex);//替换本人和父节点的地位 index = parentIndex;//一直向上取父节点进行比拟 } else { break;//如果以后元素比父节点的元素大，不须要解决 } } } bubbleDown(index) { const lastIndex = this.size() - 1;//最初一个节点的地位 while (true) { const leftIndex = index * 2 + 1;//左节点的地位 const rightIndex = index * 2 + 2;//右节点的地位 let findIndex = index;//bubbleDown节点的地位 //找出左右节点中value小的节点 if ( leftIndex <= lastIndex && this.comparator(this.data[leftIndex], this.data[findIndex]) < 0 ) { findIndex = leftIndex; } if ( rightIndex <= lastIndex && this.comparator(this.data[rightIndex], this.data[findIndex]) < 0 ) { findIndex = rightIndex; } if (index !== findIndex) { this.swap(index, findIndex);//替换以后元素和左右节点中value小的 index = findIndex; } else { break; } } } swap(index1, index2) {//替换堆中两个元素的地位 [this.data[index1], this.data[index2]] = [this.data[index2], this.data[index1]]; } size() { return this.data.length; }}var topKFrequent = function (nums, k) { const map = new Map(); for (const num of nums) {//统计频次 map.set(num, (map.get(num) || 0) + 1); } //创立小顶堆 const priorityQueue = new Heap((a, b) => { return a[1] === b[1] ? b[0].localeCompare(a[0]) : a[1] - b[1] }); //entry 是一个长度为2的数组，0地位存储key，1地位存储value for (const entry of map.entries()) { priorityQueue.offer(entry);//退出堆 if (priorityQueue.size() > k) {//堆的size超过k时，出堆 priorityQueue.poll(); } } const ret = []; for (let i = priorityQueue.size() - 1; i >= 0; i--) {//取出前k大的数 ret[i] = priorityQueue.poll()[0]; } return ret;};622. 设计循环队列 (medium)
设计你的循环队列实现。 循环队列是一种线性数据结构，其操作体现基于 FIFO（先进先出）准则并且队尾被连贯在队首之后以造成一个循环。它也被称为“环形缓冲器”。
循环队列的一个益处是咱们能够利用这个队列之前用过的空间。在一个一般队列里，一旦一个队列满了，咱们就不能插入下一个元素，即便在队列后面仍有空间。然而应用循环队列，咱们能应用这些空间去存储新的值。
你的实现应该反对如下操作：
MyCircularQueue(k): 结构器，设置队列长度为 k 。
Front: 从队首获取元素。如果队列为空，返回 -1 。
Rear: 获取队尾元素。如果队列为空，返回 -1 。
enQueue(value): 向循环队列插入一个元素。如果胜利插入则返回真。
deQueue(): 从循环队列中删除一个元素。如果胜利删除则返回真。
isEmpty(): 查看循环队列是否为空。
isFull(): 查看循环队列是否已满。示例：
MyCircularQueue circularQueue = new MyCircularQueue(3); // 设置长度为 3
circularQueue.enQueue(1); // 返回 true
circularQueue.enQueue(2); // 返回 true
circularQueue.enQueue(3); // 返回 true
circularQueue.enQueue(4); // 返回 false，队列已满
circularQueue.Rear(); // 返回 3
circularQueue.isFull(); // 返回 true
circularQueue.deQueue(); // 返回 true
circularQueue.enQueue(4); // 返回 true
circularQueue.Rear(); // 返回 4提醒：
所有的值都在 0 至 1000 的范畴内；
操作数将在 1 至 1000 的范畴内；
请不要应用内置的队列库。
- 复杂度:工夫复杂度
O(1)，空间复杂度O(k)
js:
var MyCircularQueue = function(k) { this.front = 0 this.rear = 0 this.max = k this.list = Array(k)};MyCircularQueue.prototype.enQueue = function(value) { if(this.isFull()) { return false } else { this.list[this.rear] = value this.rear = (this.rear + 1) % this.max return true }};MyCircularQueue.prototype.deQueue = function() { let v = this.list[this.front] this.list[this.front] = undefined if(v !== undefined ) { this.front = (this.front + 1) % this.max return true } else { return false }};MyCircularQueue.prototype.Front = function() { if(this.list[this.front] === undefined) { return -1 } else { return this.list[this.front] }};MyCircularQueue.prototype.Rear = function() { let rear = this.rear - 1 if(this.list[rear < 0 ? this.max - 1 : rear] === undefined) { return -1 } else { return this.list[rear < 0 ? this.max - 1 : rear] }};MyCircularQueue.prototype.isEmpty = function() { return this.front === this.rear && !this.list[this.front]};MyCircularQueue.prototype.isFull = function() { return (this.front === this.rear) && !!this.list[this.front]};视频解说：传送门