然而在熟悉了编程语言之后,你还必须了解如何根据任务轻松且有效地操纵数据。这就是数据结构的用武之地。
继数据结构与算法 --- 组数、链表、栈和队列(一)讲解完数组,链表及算法的优化策略之后,接下来继续讲解「两种特殊的线性表结构,栈和队列」。
算法的系列文章中,之前咱们已经聊过了「 数组和链表 」、「 堆栈 」,今天咱们再来继续看看「 队列 」这种数据结构。「 队列 」和「 堆栈 」比较类似,都属于线性表数据结构,并且都在操作上受到一定规则约束,都是非常常用的数据类型,咱们掌握得再熟练也不为过。
阅读本文前,最好先学习顺序表和栈的基本操作和实现原理,也就是弄清楚数组和栈的原理,点击Java实现基本数据结构(一)——数组,Java实现基本数据结构(二)——栈。先学习前置内容,学习效果更好哦!
队列是一种基本的数据结构,按照先进先出(FIFO)的原则组织元素。在队列中,新元素从队尾入队,而从队头出队,确保了先进入队列的元素首先被处理。这使得队列特别适合模拟排队、任务调度等场景。 在编程中,队列常用于异步任务处理、广度优先搜索等算法,以及处理需要按照顺序执行的任务。例如,在多线程环境下,队列可用于线程间安全地共享数据。在C#等编程语言中,通过内置的Queue类或其他队列实现,开发者能够方便地使用队列来解决各种问题,提高程序的效率和可读性。
和上一篇的栈相反,队列(queue)是一种先进先出(First In First Out, FIFO)的线性表。
栈是一种基于后进先出(Last-In-First-Out,LIFO)原则的抽象数据类型(ADT)。它可以理解为一种特殊的线性数据结构,其中元素按照一定的顺序进行插入和删除操作。 栈的定义包括以下几个要点:
栈是一种先进后出的数据结构,其操作更是被限制在了pop和push里,而且仅仅是针对栈顶操作,所以时间复杂度是O(1)。想象栈其实和现实中叠放的盘子一样。
使用两个栈实现队列的基本思想是利用一个栈(stack1)来处理入队操作,另一个栈(stack2)来处理出队操作。以下是使用 Go 语言实现的代码:
第一个要求是了解所选择的编程语言。如果你正在阅读这篇文章,很可能你使用的是JavaScript。
在最近发布的 .NET 6 中,包含了一个新的数据结构,优先队列 PriorityQueue, 实际上这个数据结构在隔壁 Java中已经存在了很多年了, 那优先队列是怎么实现的呢? 让我们来一探究竟吧
队列这个概念非常好理解。你可以把它想象成排队买票,先来的先买,后来的人只能站末尾,不允许插队。先进者先出,这就是典型的“队列”。
由于出队操作只能在队列的头部进行,若采用数组的方案,每次出队一个元素就得搬移剩下的所有元素向前移动一个单位。
编写一个类,用两个栈实现队列,支持队列的基本操作(add, poll, peek)
想象一下我们日常的排队买票,只能向队尾插入数据,然后从队头取数据。在大型项目中常用的消息中间件就是一个队列的非常好的实现。
队列为特殊的线性表,队列的特点先进先出(FIFO),队列插入为入队,队列删除为出对。
我们在使用手机的时候,偶尔都会碰到过卡住的时候,比如一个地方怎么点都没有用,屏幕也卡住不显示其他东西,但当你把卡住的App关闭掉之后,手机的操作显示就又恢复正常了,其实这就是因为操作系统中的各个程序的指令堆积在一起排队执行,而某一个App卡住的时候,大家都卡住了。
请你仅使用两个队列实现一个后入先出(LIFO)的栈,并支持普通栈的全部四种操作(push、top、pop 和 empty)。
队列(Queue)就像是排队买票的人群。想象一下你去电影院看电影,人们在售票窗口形成一条线(队列)等待购票。队列遵循一个很重要的原则:先来先服务(First In, First Out,简称FIFO)。这意味着最先到达并排队的人将会是第一个买到票并离开队列的人,随后到达的人则依次排在队伍的后面,等待买票。
在Go语言中,我们可以用两个队列(queue1和queue2)实现一个栈。以下是实现代码:
在计算机领域离不开算法和数据结构,而在数据结构中尤为重要与基础的便是两个线性数据结构:栈与队列,本文将简单的介绍栈(Stack)和队列(Queue)的实现。
这是 Java 集合框架的第三篇文章了,前两篇分别解析了 ArrayList 和 LinkedList,它们分别是基于动态数组和链表来实现的。今天来说说 Java 中的优先级队列 PriorityQueue,它是基于堆实现的,后面也会介绍堆的相关概念。
(3)只允许在一端插入数据操作,在另一端进行删除数据操作,进行插入操作的一端称为队尾(入队列),进行删除操作的一端称为队头(出队列)
栈是一个「线性」的数据结构。栈最重要的特征是「只允许从一端操作数据」。栈就像一叠书,或者盘子,每次只能从最上边拿,往最上边放。
像线程池、异步队列、消息队列等有限的资源容器中,往往存储大量的任务事件,这些大量的任务事件需要进行有条理的进行任务分发以及各种情况处理,为了能够使得资源容器的正常运行,不得不使用一定的容器结构设计和策略,那么这些结构和策略如何实现的呢?
比如有一个最大优先队列,它的最大元素是8,那么虽然元素8并不是队首元素,但出队的时候仍然让元素8首先出队:
和栈一样,队列也是一种特殊的线性表结构,只不过队列是在一端插入,另一端删除,就跟我们平常排队一样的道理,从队尾入队,在队头出去,所以队列的特性是先入先出(FIFO),允许插入的一端叫队尾,允许删除的一端叫队头。
本篇是数据结构与算法的第三篇,本篇我们将来了解一下知识点: 队列的抽象数据类型 顺序队列的设计与实现 链式队列的设计与实现 队列应用的简单举例 优先队列的设置与实现双链表实现 队列的抽象数据类型 队列同样是一种特殊的线性表,其插入和删除的操作分别在表的两端进行,队列的特点就是先进先出(First In First Out)。我们把向队列中插入元素的过程称为入队(Enqueue),删除元素的过程称为出队(Dequeue)并把允许入队的一端称为队尾,允许出的的一端称为队头,没有任何元素的队列则称为空队。
我们拥有两个栈,可以让其中一个栈作为队列的入口,负责插入新元素;另一个栈作为队列的出口,负责移除老的元素。
举个不太恰当的比喻,栈就像一个直径比乒乓球大点的水杯,而元素就像是乒乓球,现在我们要把几个乒乓球放入杯子里。因为杯子底部是实的,所以我们只能从杯口放入兵乓球,我们把乒乓球放入这个水杯的过程就是入栈,把兵乓球从杯子中取出的过程就是出栈。这个杯子的杯口就是栈顶,而在最上面的那个乒乓球就是栈顶元素。当我们想从水杯里拿乒乓球的时候,只能从最上面的开始拿,无法从底部或中间开始拿,符合后进先出的特性:
(1)设一个容量为capacity=8,size=5(a,b,c,d,e)的数组,左侧为队首、右侧为队尾。
这是一道很典型的为初级算法爱好者准备的算法题,首先简单介绍一下 队列 和 栈 这两种数据结构。
循环队列书中并没有提及,它是一种特殊的队列。简单理解就是将基本队列只当做存储结构,而使用front和rear两个指针分别代表队列的头和尾,实际对外表现的队列是front和rear所指向的元素构成的。为了复用存储空间,循环队列在存储结构的实现上是首位相连的。
做一件事首先有三个步骤:第一步:是什么,也就是 what 第二步:为什么,也就是 why 第三步:如何应用,也就是 how
今天我要分享的是java里面比较常见的数据结构队列的源码分析,队列,先进先出模式,即FIFO的特点,日常生活中队列的特点也随处可见,超市购物排队,餐厅排队买饭等一系列都满足了队列的先进先出的特点,java作为一门高级语言,自然提供了队列这种成熟的数据结构供我们使用了。
1、结合之前实现的链表这个数据结构,如果只对链表的头部进行增加和删除,时间复杂度是O(1)的,只对链表的头部进行查询的话,时间复杂度是O(1)的。那么,满足这样的数据结构是什么呢,就是栈,栈这种数据结构是后入先出的,或者先进后出的,只对栈的一端,就是栈顶进行操作,无论是添加元素、删除元素、查询元素,都是在栈顶进行的。所以对于链表来说,可以将链表的头部当作栈顶,用链表做为栈的底层实现来实现一个栈。
这是力扣的 933 题,难度为简单,解题方案有很多种,本文讲解我认为最奇妙的一种。
队列是只允许在一端进行插入数据操作,在另一端进行删除数据操作的特殊线性表,队列具有先进先出FIFO(First In First Out) 的原则。
广度优先搜索(breadth-first search)和深度优先搜索(depth-first search)是两种探索图/树中顶点的思路。这两种搜索方式可以用来查找图中某个指定的顶点,也可以用来对图中顶点进行遍历。
1. 题目 剑指 Offer 32 - I. 从上到下打印二叉树 2. 描述 从上到下打印出二叉树的每个节点,同一层的节点按照从左到右的顺序打印。 例如: 给定二叉树: [3,9,20,null,null,15,7], 3 / \ 9 20 / \ 15 7 返回: [3,9,20,15,7] 3. 实现方法 3.1 方法 1 3.1.1 思路 判断根节点是否为 null,是则直接输出 [] 然后用一个列表 list 用于存放二叉树层序遍历结果,同时用一个队
无论是有向图还是无向图,主要的存储方式都有两种:邻接矩阵和邻接表。前者图的数据顺序存储结构,后者属于图的链接存储结构。
本文是王争老师的《算法与数据结构之美》的学习笔记,详细内容请看王争的专栏 。有不懂的地方指出来,我做修改。
最近学习了极客时间的《数据结构与算法之美]》很有收获,记录总结一下。 欢迎学习老师的专栏:数据结构与算法之美 代码地址:https://github.com/peiniwan/Arithmetic
你想想,如果你今天去教室上课,因为是水课,后面3排都坐满了人,而前排还有很多空位,你会怎么做?直接走出教室,并告诉自己后面没有座位可坐了?
在上次,我们讲到的是,队列的顺序存储结构也是由ArrayList实现的,从此就可以看出,在入队时候的时间复杂度为O(1),但是在出队时候的时间复杂度为O(n),这是因为,每次在出队后要将数组后面的有效元素前移一位。 所以,这里就会用到循环队列,显然,这种队列也是顺序存储结构,在这个循环队列中也会去实现接口Queue。 首先,我们要想到的是如何将一般的队列改变为循环队列。
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