golang 用数组实现环形队列的方法

Golang数据结构-环形队列(数组) 文章目录一、Golang数据结构-环形队列(数组)1.处理方法二、使用步骤1.使用一个结构体管理环形队列2.添加队列数据3.显示队列4.从队列中取出数据5.判断环形队列是否已满6.判断环形队列是否为空7.取出环形队列有多少个元素8.编写一个主函数测试三、运行结果![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20210330235455139.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shado.. 阅读详情

什么是队列

队列是一种常用的数据结构,这种结构保证了数据是按照“先进先出”的原则进行操作的,即最先进去的元素也是最先出来的元素.环形队列是一种特殊的队列结构,保证了元素也是先进先出的,但与一般队列的区别是,他们是环形的,即队列头部的上个元素是队列尾部,通常是容纳元素数固定的一个闭环。

环形队列的优点

  1. 保证元素是先进先出的
  2. 元素空间可以重复利用

环形队列设的特征

  1. 队首(head)与队尾(tail)索引位置
  2. 是否队满
  3. 是否队空
  4. 队列的总数据

结合以上的特征来看golang实现代码

package main

import (
	"errors"
	"fmt"
)

//环状队列的基本实现
type CircleQueue struct {
	maxSize int    // 假设最大长度为5
	array   [5]int //假设长度为5,也可以用切片来实现
	head    int    //指向队首
	tail    int    //指向队尾
}

func main() {
	queue := &CircleQueue{
		maxSize: 5,        // 假设最大长度为5
		array:   [5]int{}, //假设长度为5,也可以用切片来实现
		head:    0,        // 指向队首,初始化时,队首索引位为0
		tail:    0,        // 指向队尾,初始化时,队尾索引位为0
	}
	_ = queue.Push(1) // 入队
	_ = queue.Push(2) // 入队
	queue.ListQueue()
	_, _ = queue.Pop() // 出队
}

// 入队列
func (this *CircleQueue) Push(val int) (err error) {
	if this.IsFull() {
		return errors.New("queue full")
	}
	this.array[this.tail] = val
	//算法,计算队尾的位置
	this.tail = (this.tail + 1) % this.maxSize

	return
}

// 出队列
func (this *CircleQueue) Pop() (val int, err error) {
	if this.IsEmpty() {
		return 0, errors.New("queue empty")
	}
	val = this.array[this.head]
	this.head = (this.head + 1) % this.maxSize
	return
}

// 遍历队列
func (this *CircleQueue) ListQueue() {
	size := this.Size()
	if size == 0 {
		fmt.Println("queue empty")
	}
	index := this.head
	for i := 0; i < size; i++ {
		fmt.Printf("arr[%d]=%d\n", index, this.array[index])
		index = (index + 1) % this.maxSize // 计算出下一队首索引
	}
	fmt.Println()
}

// 队列是否满了
func (this *CircleQueue) IsFull() bool {
	/*
		队满情况[ (tail+1)%maxSize == head ]
		head	tail
		0		4
		1		0
		2		1
		3		2
		4		3
	*/
	return (this.tail+1)%this.maxSize == this.head
}

// 队列是否为空
func (this *CircleQueue) IsEmpty() bool {
	return this.tail == this.head
}

// 队列多少个元素
func (this *CircleQueue) Size() int {
	return (this.tail + this.maxSize - this.head) % this.maxSize
}

几个功能点算法

  1. 队首(head)与队尾(tail)索引位置
    // 出队
    head = (head + 1) % maxSize
    // 入队
    tail = (tail + 1) % maxSize
  1. 是否队满
    // 判断是否队满
    (tail+1)%maxSize == head
  1. 是否队空
    // 是否队空
    tail == head
  1. 队列的数据总数据
    // 队列的数据总数据
    (tail + maxSize - head) % maxSize
  1. 遍历时队首索引
    // 计算出下一队首索引
    index = (index + 1) % this.maxSize

只要把这个几个公式弄清,就能很容易的操作环形队列

golang环形队列实现 Table of Contents 什么是环形队列 实现环形队列图示过程 golang版代码实现过程 参考全部代码 什么是环形队列 在一个指定大小的数组里循环写入数据,借用二个指针分别实现入队标记与出队标记.也体现了指针的大好用处,请深入体会.大有裨益. 如图所示,一个环形队列.含有二个指针:队列头指针,队列尾指针. 实现环形队列图示过程 初始化一个数组大小为6的环形... 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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