数据结构--队列

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提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、队列介绍

二、队列分类及实现

1.线性队列（普通）

tips:直接采用pop弹出的方式读取元素实际会造成后续所有元素的整体向前移动，这与双指针方式不同，因此不会造成空间浪费。但是前移会造成时间复杂度升高到O(n)，而采用双指针则是O(1)。但是这种方式简单容易实现，简单场景下比较适合。

class Queue():
    def __init__(self):
        self.queue=[]
    def enqueue(self,element):
        self.queue.append(element)
    def dequeue(self):
        if len(self.queue)>0:
            return self.queue.pop(0)
        else:
            return None
    def is_empty(self):
        return len(self.queue)==0

if __name__=='__main__':
    queue=Queue()
    queue.enqueue(1)
    queue.enqueue(6)
    queue.enqueue(9)
    print(queue.dequeue())
    print(queue.dequeue())
    print(queue.dequeue())
    print(queue.dequeue())

2.线性队列（双指针）

tips:本身采用双指针就会造成读取过元素的位置的空间浪费，因为rear不会逆序移动，因此此处仅供对比线性和循环的区别，下面代码可能没有实际用处，真正需要采用双指针应该采用循环队列，这样可以回收内存，以下仅供参考（可能有bug）

class Queue:
    def __init__(self,size=3):
        self.size=size
        self.queue=[None for i in range(self.size)]
        self.rear=0#队尾指针
        self.front=0#队首指针
    def enqueue(self,element):
        if self.is_full():
            raise MemoryError('Queue is full')
        else:
            self.rear+=1
            self.queue[self.rear]=element
            
    def dequeue(self):
        if self.is_empty():
            raise MemoryError('Queue is empty')
        else:
            self.front+=1
            result=self.queue[self.front]
            self.queue[self.front]=None#此处不处理也可以，后面会覆盖
            return result
    def is_full(self):
        return self.rear==self.size-1
    def is_empty(self):
        return self.front==self.rear
    
if __name__=='__main__':
    queue=Queue(5)
    queue.enqueue(1)
    print(queue.dequeue())
    queue.enqueue(6)
    print(queue.dequeue())
    queue.enqueue(9)
    queue.enqueue(2)
    print(queue.dequeue())
    print(queue.dequeue())    

3.循环队列（双指针）

tips:相比较于线性pop方式的高时间复杂度，以及双指针的线性方式的空间浪费，循环队列几乎避免了所有·缺点。它不会造成空间浪费，时间复杂度是O(1)。
注意事项：以下rear和front是先移动，再存储/读取元素；其实先存/读，后移动也可以，但是有一个问题，尽量size大一点，比如size=10，实际存9就极限了，10会报错，因为两个指针会重合

class Queue:
    def __init__(self,size=3):
        self.size=size
        self.queue=[0 for i in range(self.size)]
        self.rear=0#队尾指针
        self.front=0#队首指针
    def enqueue(self,element):
        if self.is_full():
            raise MemoryError('Queue is full')
        else:
            self.rear=(self.rear+1)%self.size
            self.queue[self.rear]=element
            
    def dequeue(self):
        if self.is_empty():
            raise MemoryError('Queue is empty')
        else:
            self.front=(self.front+1)%self.size
            result=self.queue[self.front]
            self.queue[self.front]=None#此处不处理也可以，后面会覆盖
            return result
    def is_full(self):
        return (self.rear+1)%self.size==self.front
    def is_empty(self):
        return self.front==self.rear
    
if __name__=='__main__':
    queue=Queue(5)
    queue.enqueue(1)
    print(queue.dequeue())
    queue.enqueue(6)
    print(queue.dequeue())
    queue.enqueue(9)
    queue.enqueue(2)
    print(queue.dequeue())
    print(queue.dequeue())

三、队列总结

线性队列（非循环队列）：

使用双指针：

1. 优点：

   • 入队和出队操作的时间复杂度都是 O(1)。
   • 直观地表示了队列的头部和尾部。

2. 缺点：

   • 如果频繁进行出队操作，会导致队列前面出现空位，这些空位不能被用来存储新的入队元素，直到 rear 指针也移动到这些位置。
   • 存在存储空间的浪费，因为队列的前端可能有很多未使用的空间，而 rear 指针只能在队列的末尾添加新元素。

不使用双指针（仅使用 pop(0) 和 append）：

1. 优点：

   • 空间不会被浪费，因为 append 操作总是在列表的末尾添加元素，而 pop(0) 操作总是在列表的开头移除元素，所以不会有未使用的空间。
   • 代码实现简单，直接使用列表的 pop(0) 和 append 方法。

2. 缺点：

   • 出队操作的时间复杂度是 O(n)，因为 pop(0) 需要将所有其他元素向前移动一位。

循环队列：

1. 优点：

   • 通过循环利用数组空间，避免了非循环队列中的空间浪费问题。
   • 入队和出队操作的时间复杂度都是 O(1)。

2. 缺点：

   • 实现相对复杂，需要额外的逻辑来处理 front 和 rear 指针的循环。
   • 需要处理队列满和队列空的条件，这可能涉及到取模运算。
   • 有大小限制，不能无限添加元素。

总结：

• 线性队列（非循环）在使用双指针时可能会有存储空间的浪费，因为 rear 指针不能前移来利用前面空出来的位置。不使用双指针时，虽然空间不会被浪费，但出队操作的时间复杂度较高。
• 循环队列通过允许 rear 指针在到达数组末尾时回到数组开头，解决了空间浪费的问题，使得队列可以更有效地利用数组空间，并且保持了入队和出队操作的高效率。

在选择队列的实现方式时，需要根据具体的应用场景和性能要求来决定使用哪种方法。如果性能是关键因素，特别是在队列操作频繁的场景下，循环队列可能是更好的选择。如果队列操作较少，或者对实现的复杂性有要求，可能就会选择更简单的线性队列实现方式。

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声明：
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