算法设计-利用标记tag判别队列是否为空或满

最新推荐文章于 2024-04-28 09:44:55 发布
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分类专栏： 架构算法 文章标签： 利用tag标记判别队列为空或满
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假设一个数组squ[m]存放循环队列的元素，要使这个m个分量都得到利用，以设立标记tag为0或者1来区分尾指针和头指针值相同时队列的状态是空还是满。

思路：(rear+1)%m==front 则队列满，(front+1)%m==rear则队列空。队列开始为空，设tag=0。

int Algo(Queue Q,int m){

        int tag=0;                                         //初始队列为空

        if((S.rear+1)%m==S.front) tag=1;   //当队尾指针+1等于队头指针时，队满设tag为1

        if (( S.front+1)%m==S.rear) tag=0; //当队头指针+1等于队尾指针时，队空设tag为0

        return tag;

}//Algo

数据结构算法设计题 （超详细）
m0_64198455的博客
12-23 1874
数据结构算法设计 一、线性表 二．栈和队列 三、数组和广义表 四、树和二叉树 五、图 六、查找算法 七、排序算法
第三章 栈和队列（含答案）
m0_56698045的博客
12-13 2470
栈和队列含答案 ## 栈和队列含答案 第3章 栈和队列 一、填空题 1. 向量、栈和队列都是 线性 结构，可以在向量的 任何 位置插入和删除元素；对于栈只能在 栈顶 插入和删除元素；对于队列只能在 队尾 插入和 队首 删除元素。 2. 栈是一种特殊的线性表，允许插入和删除运算的一端称为 栈顶 。不允许插入和删除运算的一端称为 栈底 。 3. 队列 是被限定为只能在表的一端进行插入运算，在表的另一端进行
用标志域表示队空队满状态的循环队列的综合操作
05-18
要求循环队列不损失一个空间全部都得到利用，设置一个标志域tag，以0和1来区分当队头与队尾指针相同时队列状态的空和满，试编写与此结构相对应的入队和出队操作。
标志位tag判断队空队满
Gofor.
04-11 271
AC代码： #include <iostream> #define Status int #define QElemType int #define MaxSize 5 using namespace std; // 循环队列数据结构 typedef struct { QElemType *base; // 存储空间基地址 int front; // 头指针 int rear; // 尾指针 int tag = 0; // 判断队空队满的标志位 }SqQueue
环形队列，用tag来标记队列的空（0）与满（1）
qq_28633157的博客
10-20 844
通过设置标志位tag判断队空队满的顺序存储的循环队列
Lee.rw的博客
11-04 8474
首先我们定义一个具有基本操作方法的Queue类，在这个类中我们设置了一个bool型的变量tag，通过判断tag的值来判断队列是否为空、是否为满。具体是：rear==front&amp;amp;&amp;amp;!tag为空，rear==front&amp;amp;&amp;amp;tag为满。 queue.h如下：#ifndef QUEUE_H #define QUEUE_H#include&amp;lt;iostream&amp;gt; using nam
判断控件的tag是否为空的方法
weixin_30457065的博客
07-12 903
由于tag属性是object类型，所以不能按string来判断 control.Tag!=null 转载于:https://www.cnblogs.com/swtool/p/3840170.html
（队列篇）2、循环队列及其基本操作（采用顺序存储结构，C++代码编写，重点解决判断队列空和满的问题）
颜安青的小世界
04-28 1409
我们可以举例，当Q.tag为1的时候，证明最后一个步骤是入队，我们知道，只要入队就会进行Q.rear =（Q.rear+1）% MaxSize的操作，意味着rear指针总是向前进一个的，当前进得到Q.front == Q.rear的情况时，证明已经队列满了。其实这一步已经在判满的函数里面实现了，只要满足isFull（）就证明Q.front 和 Q.rear正好相邻，Q.rear指向空白单元，这个单元是会变化的，不是固定的，随着Q.front的指向而变化，一般都是在Q.front指向的前一个单元。
数据结构—队列的顺序表示和实现--循环队列
小虾米编程
07-03 1752
和顺序栈相类似，在队列的顺序存储结构中，除了用一组地址连续的存储单元依次存放从队列头到队列尾的元素之外，尚需附设两个整型变量 front和rear分别指示队列头元素及队列尾元素 1.队列的顺序表示 typedef struct { int *base; // 分配存储空间 int front; // 队头指针 int rear; // 队尾指针 }SqQueue; ...
队列管理算法及策略总结
shoren80的专栏
05-23 8424
看了好几天队列管理方面的论文，筛筛检检，整理出一篇比较全面的文章来，开心的说~ 关于概念： 仿真试验采用Berkeley开发的网络仿真软件NS2进行。NS2集成了多种网络协议（如TCP、UDP），业务类型（如FTP、Telnet、Web等），路由队列调度算法（如Drop Tail、RED、FQ等），路由算法（如Dijkstra等）。可参看DropTail、RED、SFQ（Stochas
数据结构（耿国华，高等教育出版社）第三章课后习题第8题答案
04-14
要求循环队列不损失一个空间全部都能得到利用，设置一个标志域tag，以tag为1或0来区分头尾指针相同时队列状态的空与满，试编写与此结构相应的入队与出队算法。
设计一个环形队列，用front和rear分别作为队头和队尾指针
11-29
设计一个环形队列，用front和rear分别作为队头和队尾指针，另外用一个tag表示队列是空（0）还是不空（1），这样就可以用front==rear作为队满的条件。要求设计队列的相关基本运算算法。
队列
zhangyuan19880606的专栏
05-10 368
可能大家都知道，线性表的变种非常非常多，比如今天讲的“队列”，灰常有意思啊。 一：概念           队列是一个”先进先出“的线性表，牛X的名字就是“First in First Out(FIFO)”，       生活中有很多这样的场景，比如读书的时候去食堂打饭时的”排队“。当然我们拒绝插队。 二：存储结构          前几天也说过，线性表有两种”存储结构“，① 顺
静态队列的操作(带tag标签)
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队列与栈一样，都有两种实现方式，都有不同的变种形式。但是从实现上来看，队列与栈相比，更加需要一点思考，需要考虑的东西比栈多一些。队列作为最基本的数据结构之一，在图与树中有着非常广泛的使用，所以亟需掌握。
栈和队列测试题
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### 循环队列入队和出队操作 以下是基于循环数组实现的队列插入（`enqueue`）和删除（`dequeue`）算法，其中通过标志位 `tag` 来区分队列为空还是为满。 #### 插入函数 (`enqueue`) 该函数用于向队列中插入元素。如果队列为满，则返回错误提示；否则将新元素加入到队尾并更新指针位置。 ```python def enqueue(Q, m, tag, rear, front): if (rear + 1) % m == front and tag == 1: # 判断队列是否已满 print("Queue is full!") return False, tag, rear Q[rear] = input_value # 假设input_value是要插入的数据 rear = (rear + 1) % m # 更新rear指针 if rear == front: tag = 1 # 设置tag=1表示当前队列可能满了 return True, tag, rear ``` #### 删除函数 (`dequeue`) 该函数用于从队列头部移除元素。如果队列为空，则返回错误提示；否则取出队首元素并更新指针位置。 ```python def dequeue(Q, m, tag, rear, front): if front == rear and tag == 0: # 判断队列是否为空 print("Queue is empty!") return None, tag, front value = Q[front] front = (front + 1) % m # 更新front指针 if front == rear: tag = 0 # 设置tag=0表示当前队列可能是空的 return value, tag, front ``` 以上代码实现了带有标志位 `tag` 的循环队列基本功能[^1]。 --- ### 数据输入处理逻辑 对于多组数据输入场景，可以按照如下方式解析输入： ```python while True: n, m = map(int, input().split()) # 输入n和m if n == 0 and m == 0: # 结束条件 break A = list(map(int, input().split()))[:n] # 获取入队序列A B = [] # 存储出队序列B的结果 # 初始化队列参数 queue_size = max(n, m) * 2 # 定义队列大小 Q = [None] * queue_size front = rear = 0 tag = 0 # 执行入队操作 for item in A: success, tag, rear = enqueue(Q, queue_size, tag, rear, front) # 执行出队操作并将结果存入B for _ in range(m): value, tag, front = dequeue(Q, queue_size, tag, rear, front) if value is not None: B.append(value) print(B) # 输出每次的操作结果 ``` 此部分代码展示了如何根据给定输入完成多次队列操作，并输出最终结果[^2]。 --- ### 使用计数器替代尾指针的方式 另一种方法是仅维护队头指针 `Front` 和一个计数变量 `Count` 表示队列中的元素数目。此时无需额外引入标记位 `tag` 即可判断队列的状态。 #### 入队函数 (`AddQ`) 当尝试添加新元素时，需先验证是否有足够的空间容纳新增加的内容。 ```python def AddQ(Queue, size, Front, Count, X): if Count >= size: # 如果队列已经满了则无法继续增加 return False Queue[(Front + Count) % size] = X Count += 1 return True ``` #### 出队函数 (`DeleteQ`) 执行删除动作前应确认是否存在有效节点可供弹出。 ```python def DeleteQ(Queue, size, Front, Count): if Count <= 0: # 若无任何成员存在于队列之中则报错退出 raise Exception("Cannot delete from an empty queue.") result = Queue[Front] Front = (Front + 1) % size Count -= 1 return result ``` 这种方法简化了传统双指针模型下的边界判定过程[^3]。 --- ### 总结说明 上述三种方案分别针对不同需求提供了灵活解决方案：第一种利用布尔型标签辅助判别极端情况；第二种采用动态调整策略适应更多实际应用场景；第三种优化存储管理减少冗余计算开销。开发者可根据具体项目背景选取最适配的技术路线加以实施部署。
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