Java数据结构和算法(二)--队列
上一篇文章写了栈的相关知识,而本文会讲一下队列
队列是一种特殊的线性表,在尾部插入(入队Enqueue),从头部删除(出队Dequeue),和栈的特性相反,存取数据特点是:FIFO
Java中queue源码:
public interface Queue<E> extends Collection<E> { boolean add(E e); //添加一条数据到队尾,成功返回true,否则false boolean offer(E e); //添加一条数据到队尾,如果队列满了,会返回null E remove(); //从队头删除一条数据,如果是空队列,会发生异常 E poll(); //从队头删除一条数据,如果是空队列,会返回null E element(); //返回队头的数据,如果是空队列,会发生异常 E peek(); //返回队头的数据,如果是空队列,会返回null }
queue直接继承Collection,有6个基本方法实现增删查的功能
单向队列:
PS:删除的数据还是保存在内存中的,只是不能被访问,因为front位置移动了
上图中第二步,我们从队头front删除一些数据,然后队尾由于插入数据,rear移动到最后,此时无法插入数据
为了避免队列不满但是不能插入数据的情况,采用第三步:循环队列,将队尾回绕到队列开始的位置
Java代码实现单向队列:
public class MyQueue<E> { private int maxSize; //队列总大小 private Object[] elementData; //保存数据的数组 private int front; //队头 private int rear; //队尾 private int nItems; //队列元素的数量 public MyQueue(int value) { maxSize = value; elementData = new Object[value]; front = 0; rear = -1; nItems = 0; } public void add(E e) { if (isFull()) { System.out.println("当前队列已满"); } else { if (rear == maxSize - 1) { //如果rear已经指向最后面,将队尾回绕到队列开始的位置 rear = -1; } elementData[++rear] = e; //rear后移一位(首位为0),并且插入数据 nItems++; //元素数量+1 } } //移除数据 public E remove(){ E temp = null; if (isEmpty()) { System.out.println("当前为空队列,无法删除"); } else { temp = (E)elementData[front++]; //返回队头front的数据,然后front后移一位 if (front == maxSize) { //如果front已经后移到最末尾了,front重置 front = 0; } nItems--; //元素数量-1 } return temp; } public E peek(){ //查看队头数据 return (E)elementData[front]; } public boolean isFull(){ return (nItems == maxSize); } public boolean isEmpty(){ return (nItems ==0); } public int getSize(){ //返回队列的大小 return nItems; } }
public static void main(String[] args) { MyQueue<Integer> queue = new MyQueue<>(5); int i = 0; while (!queue.isFull()) { queue.add(i++); } queue.add(6); //当前队列已满,无法添加了 while (!queue.isEmpty()) { queue.remove(); } }
输出结果:当前队列已满
优先级队列:
优先级队列是比栈和队列更专用的数据结构,一般情况下,和浦东队列一样,优先级队列有一个头部和一个尾部,也是从头部移除数据。
不过优先级队列中,元素按照关键字是有序的。关键字最小的元素总是在头部,元素在插入的时候按照顺序插入到合适的位置以确保队列的顺序
优先级队列在程序中也有很多应用,例如:图的最小生成树
这里我们使用简单数组实现优先级队列,这种方式比较慢,但是很简单。优先级队列一般都是通过队来实现,在后面会降到
代码实现:
public class MyPriorityQueue { private int maxSize; //队列总大小 private Object[] elementData; //保存数据的数组 private int nItems; //队列元素的数量 public MyPriorityQueue(int value) { maxSize = value; elementData = new Object[value]; nItems = 0; } public boolean add(int e) { //添加元素,关键字小的元素在头部,通过插入排序实现 int j; if (nItems == 0) { elementData[nItems++] = e; } else { j = nItems - 1; while (j >= 0 && e > (int)elementData[j]) { elementData[j+1] = elementData[j]; j--; } elementData[j+1] = e; nItems++; } return true; } //移除数据 public Object remove(){ //删除一条数据,返回老数据 Object value = elementData[nItems-1]; elementData[nItems-1] = null; nItems--; return value; } public Object peekMin() { //返回优先级最高的元素 return elementData[nItems-1]; } //判断是否为空 public boolean isEmpty(){ return (nItems == 0); } //判断是否满了 public boolean isFull(){ return (nItems == maxSize); } }
public static void main(String[] args) { MyPriorityQueue queue = new MyPriorityQueue(5); int i = 0; while (!queue.isFull()) { queue.add(i++); } while (!queue.isEmpty()) { System.out.println(queue.peekMin());; queue.remove(); } }
打印结果: 0 1 2 3 4
add()通过插入排序实现,时间复杂度O(N),如果忘记插入排序,可以参考:Java数据结构和算法(三)--三大排序--冒泡、选择、插入排序
PS:Queue一般作为程序的某种实现,而不是用来保存数据
内容参考:<Java数据结构和算法>