【小白学算法】3. 队列

一、什么是队列

  • 队列是一个有序列表,可以用数组或者链表来实现。
  • 遵循先入先出的原则,即:先存入队列的数据,要先取出。后存入的的数据,后取出。

看一张队列的模拟图,1,2,3表示同一个队列Queue。
在队列中有2个指针,front表示队首,rear表示队尾。

  1. 图1中表示队列里还没有数据,所以front跟rear初始化都是-1。
  2. 当图2中有数据进行存入的时候,front没变,而rear则随着数据的增多而改变。存入了4个数据,于是rear=3。
  3. 再看图3,front变成了2,rear没有变化,因为前面的2个数据被依次先取出,所以队首就变成了2。
    这就是队列的“先进先出”了。

二、用数组来模拟队列

思路也比较简单,因为队列的输出、输入是分别从前后端来处理,因此需要两个变量front以及rear分别记录队列的
前后端下标。front会随着数据输出而改变,而rear则是随着数据的输入而改变。

package sparsearray;

import java.util.Scanner;

public class MyArrayQueue {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建一个队列
        ArrayQueue arrayQueue = new ArrayQueue(3);
        char key = ' '; //接受用户输入
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        boolean loop = true;
        // 输出一个菜单
        while (loop) {
            System.out.println("s(show): 显示队列");
            System.out.println("e(exit): 退出程序");
            System.out.println("a(add): 添加数据到队列");
            System.out.println("g(get): 从队列取出数据");
            System.out.println("h(head): 显示队首的数据");
            key = scanner.next().charAt(0); // 接收一个字符
            switch (key) {
                case 's':
                    arrayQueue.showQueue();
                    break;
                case 'a':
                    System.out.println("请要添加的数");
                    int value = scanner.nextInt();
                    arrayQueue.addQueue(value);
                    break;
                case 'g':
                    try {
                        int res = arrayQueue.getQueue();
                        System.out.printf("取出的数据是:%d", res);
                    } catch (Exception e) {
                        System.out.println(e.getMessage());
                    }
                    break;
                case 'h':
                    try {
                        int headValue = arrayQueue.showHeadQueue();
                        System.out.printf("队首数据是:%d", headValue);
                    } catch (Exception e) {
                        System.out.println(e.getMessage());
                    }
                    break;
                case 'e':
                    scanner.close();
                    loop = false;
                    break;
            }
        }
        System.out.println("退出程序");
    }
}

// 把队列抽象成一个类,ArrayQueue
class ArrayQueue {
    //表示数组最大容量
    private int maxSize;
    // 队列头
    private int front;
    // 队列尾
    private int rear;
    // 用于存放数据的数组
    private int[] arr;

    // 构造器
    public ArrayQueue(int arrMaxSize) {
        maxSize = arrMaxSize;
        arr = new int[maxSize];
        front = -1; // 指向队首的前一个位置
        rear = -1; // 指向队列尾部,包括队列最后的这个数据
    }

    // 判断队列是否已经存满
    public boolean isFull() {
        return rear == maxSize - 1; // 注意这里的 maxSize-1 为什么要减1
    }

    // 判断队列是否为空
    public boolean isEmpty() {
        return rear == front;
    }

    // 添加数据到队列
    public void addQueue(int num) {
        // 判断队列是否满了
        if (isFull()) {
            System.out.println("队列已满,不可加入数据");
            return;
        }
        rear++; // 让rear后移
        arr[rear] = num;
    }

    // 拿出队列数据
    public int getQueue() {
        // 判断队列是否空
        if (isEmpty()) {
            // 抛出异常
            throw new RuntimeException("队列为空,不可取数据");
        }
        front++; // front后移
        return arr[front];
    }

    // 显示队列所有数据
    public void showQueue() {
        // 遍历
        if (isEmpty()) {
            System.out.println("队列为空");
            return;
        }
        for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
            System.out.printf("arr[%d]=%d\n", i, arr[i]);
        }

    }

    // 显示队里的队首数据
    public int showHeadQueue() {
        if (isEmpty()) {
            // 抛出异常
            throw new RuntimeException("队列为空,不可取数据");
        }
        return arr[front + 1]; // 注意这里为甚么要+1,因为指向队首的前一个位置
    }
}

可以用代码分别的进行各项操作,看起来似乎没问题。
但是,实际是有问题。
这里创建的数组使用一次就不能接着用了,比如把数据取完后,再往里加数据就不行了。

所以要对其进行优化,使用算法,将其改成一个环形队列。
下一章继续。

<think>嗯,用户想知道如何从零开始算法成为算法工程师,我需要先理清习路径。首先,得从基础的数据结构算法开始,这部分是内功,必须扎实。然后数基础也不能忽视,线性代数、概率统计这些是关键。接下来是机器习的基础,比如监督习和无监督习,经典算法如线性回归、决策树之类的。之后进入深度习,CNN、RNN这些架构得掌握。实战经验很重要,参加Kaggle比赛或者做项目能巩固知识。还有框架和工具的使用,像TensorFlow、PyTorch。然后得了解行业应用,比如计算机视觉、自然语言处理。最后持续习,跟进最新论文和技术。 用户是初者,可能需要详细的习步骤和资源推荐。要分阶段说明,每个阶段的时间安排和习内容。还要推荐书籍、在线课程和平台,比如《算法导论》、吴恩达的课程、LeetCode等。另外,注意事项比如理论与实践结合,代码能力的重要性,数基础的必要性。可能还要提到优化和工程实践,比如模型压缩、推理框架,引用中的内容可以支持这些点。需要确保回答结构清晰,步骤明确,资源实用,同时鼓励用户坚持习,积累项目经验。</think>### 从零开始算法成为算法工程师的路径规划 #### 一、基础准备阶段(约3-6个月) 1. **数据结构算法基础** - **必内容**:数组链表、栈/队列、哈希表、树(二叉树/红黑树)、图、排序算法(快速排序、归并排序等)、搜索算法(DFS/BFS) - **习资源**: - 书籍:《算法导论》《算法(第4版)》 - 实践平台:LeetCode、牛客网(建议每日刷1-2题) - 经典案例:通过动态规划解决背包问题,理解分治思想在快速排序中的应用[^1] 2. **数基础强化** - **核心领域**:线性代数(矩阵运算、特征值分解)、概率统计(贝叶斯定理、分布模型)、微积分(梯度计算) - **习建议**:结合机器习案例习,例如用梯度下降法理解导数的应用[^3] #### 二、机器习入门(约2-4个月) 1. **理论框架搭建** - 掌握监督习与无监督习的区别(如分类问题 vs 聚类问题) - 重点算法:线性回归(最小二乘法)、逻辑回归(Sigmoid函数)、决策树(信息增益计算)、SVM(核函数原理) - **工具实践**:使用Scikit-learn实现鸢尾花分类任务 2. **代码能力提升** ```python # 示例:逻辑回归实现 from sklearn.linear_model import LogisticRegression model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) print(f"准确率:{model.score(X_test, y_test):.2f}") ``` #### 三、深度习进阶(约3-6个月) 1. **神经网络架构** - 掌握全连接网络、CNN(卷积核计算)、RNN(时间序列处理) - 重点理解:反向传播算法、激活函数选择(ReLU vs Sigmoid) 2. **框架实战** - TensorFlow/Keras:适合快速搭建原型 - PyTorch:动态计算图优势明显 ```python # PyTorch简单神经网络示例 import torch.nn as nn class Net(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.fc1 = nn.Linear(784, 128) self.fc2 = nn.Linear(128, 10) def forward(self, x): x = torch.relu(self.fc1(x)) return self.fc2(x) ``` #### 四、工程化能力培养(持续进行) 1. **模型优化技术** - 习权重量化(如TensorFlow Lite的int8量化[^4]) - 掌握模型剪枝、蒸馏等压缩方法 2. **部署实践** - 研究NCNN、TensorRT等推理框架 - 理解CPU/GPU/NPU的异构计算差异[^4] #### 五、推荐习资源 | 类别 | 推荐内容 | |------------|--------------------------------------------------------------------------| | **书籍** | 《深度习》(花书)、《Hands-On Machine Learning》 | | **课程** | 吴恩达《机器习》(Coursera)、李沐《动手深度习》 | | **社区** | Kaggle(参加Titanic预测等入门赛事)、Papers With Code(追踪最新算法) | #### 六、注意事项 1. **理论与实践结合**:每个算法需完成代码实现,例如手动实现KNN分类器 2. **代码能力优先级**:LeetCode周赛排名前20%是求职加分项 3. **数持续强化**:每月复习一次矩阵微分等核心公式
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