数据结构-队列(二)

上一篇博客讲述了链表队列,该篇博客讲述了顺序队列即循环队列的基本方法。

1  循环队列的顺序表示以及实现整体分析

    顺序队列本身是一种数组表示。在队列的顺序存储结构中,除了用一组连续的存储单元依次存放从队列头到队列尾的元素之外,尚需附设两个指针 front 和 rear 分别指示队列头元素及队列尾元素的位置。为了在C语言中描述方便,通常有如下约定:初始化创建空队列时,令 front = rear = 0,每当插入新的队列尾元素时,“尾指针增 1”;每当删除队列头元素时,“头指针增 1”;因此,在非空队列下,头指针始终指向队列头元素,而尾指针始终指向队列尾元素的下一个位置,如图所示:

    假设当前队列分配最大空间为6,则当队列处于上图(d)的状态时,不可再继续插入新的队尾元素,否则会因为数组越界而导致程序代码被破坏。然而此时又不宜进行存储再分配扩大数组空间,因为队列的实际可用空间并未占满。一个巧妙的办法是将顺序队列臆造为一个环状的空间,如图所示,称之为循环队列:

    如图,指针和队列之间的关系不变,上图 (a) 所示循环队列中,队列头元素是 J3 ,队列尾元素是 J5,之后J6,J7和J8相继插入,则队列空间均被占满,如图 (b) 所示,此时 Q.front = Q.rear; 反之,若 J3,J4 和 J5 相继从图 (a) 队列中删除,使队列呈“空”的状态,如图 (c) 所示,此时存在关系为 Q.front = Q.rear, 由此可见只凭等式 Q.front = Q.rear无法判断队列是“空”还是“满”。有两种可处理方式:一种是另外设置一个标志以区别队列是 “空” 还是 “满”;另一种是少用一个元素空间,约定以“队列头指针在队列尾指针的下一位置(指环状的下一位置)”作为队列呈“满”状态的标志。

从此分析中可见,在C语言中不能用动态分配的一维数组来实现循环队列,如果用户的应用程序中设有循环队列,则必须为它设定一个最大队列长度,若用户无法预估所用队列的最大长度,则宜采用链式队列。

2  顺序队列的实现

2.1  顺序队列的初始化

#define N 6
bool FULL =false;
typedef struct SeqQueue
{
	int *data;
	int front;
	int rear;
}; 
SeqQueue *creat_SeqQueue()
{
	SeqQueue *q = (SeqQueue*)malloc(sizeof(SeqQueue));
	q->data = (int *)malloc(sizeof(int)*N);
	q->front = q->rear =0;	
	return q;
}

2.2  顺序队列的判满

bool Full_Queue(SeqQueue*q)
{
	if (FULL)
	{
		if (q->rear == q->front) { printf("该队列为满列"); return true; }
		else return false;
	}
	else{ printf("该队列不为满列\n"); return false; }
}

2.3  顺序队列的判空

bool Empty_Queue(SeqQueue*q)
{
	if (!FULL)
	{
		if (q->front == q->rear) { return true; }
		else
		{
			return false;
		}
	}
	else return false;	
}

2.4  Push队列

bool push_queue(SeqQueue*q, int val,int *num)
{
	if (Full_Queue(q)){ printf("队列已满"); return false; }
	else
	{
		printf("长度为%d", *num);
		*num = *num + 1;
		q->data[q->rear] = val;
		q->rear = (q->rear + 1) % N;
		printf("%d加载进队列\n",val);
		if (*num == N){ FULL = true; }
		else FULL = false;
		return true;
	}
}

2.5  Pop队列

bool pop_queue(SeqQueue*q,int *num)
{
	int val;
	if (Empty_Queue(q)){ printf("队列为空"); return false; }
	else
	{
		val = q->data[q->front];
		printf("%d移出队列",val);
		q->front = (q->front + 1)%N;
		*num = *num - 1;
		return true;
	}
}

2.6  遍历队列

void traverse(SeqQueue*q,int*num)
{
	int node;
	int length = 0;
	if (Empty_Queue(q)){ printf("该队列为空"); }
	else
	{
		node = q->front;
		while (length != *num)
		{
			length += 1;
			printf("该值为%d", q->data[node]);
			node = (node + 1)%N;
		}
		printf("该队列共有%d个数值\n", length);
	}
}

3  主程序

int main()
{
	SeqQueue *s = creat_SeqQueue();
	printf("front1为%d,rear1为%d\n", s->front, s->rear);
	int length=0;
	//push进队列
	push_queue(s, 11, &length);
	push_queue(s, 12, &length);
	push_queue(s, 13, &length);
	//遍历队列
	traverse(s,&length);
	//pop出队列
	pop_queue(s,&length);
	////遍历队列
	traverse(s, &length);
	system("pause");
}

参考博客:https://www.cnblogs.com/xiaoyouPrince/p/8125852.html

多源数据接入 支持校园各业务系统数据接入:包括教务系统(学生成绩、课程信息)、学工系统(奖惩记录、资助信息)、后勤系统(宿舍分配、能耗数据)、图书馆系统(借阅记录、馆藏信息)、一卡通系统(消费数据、门禁记录)等。 接入方式:提供数据库直连(MySQL、SQL Server)、文件导入(CSV、Excel、JSON)、API 接口调用等多种方式,支持实时同步与定时批量同步。 数据标准化与治理 建立校园数据标准体系:统一数据格式(如日期格式、学号编码规则)、定义核心数据元(如 “学生” 包含学号、姓名、专业等必选字段)、规范代码集(如性别代码 “1 - 男,2 - 女”)。 数据清洗:自动检测并处理缺失值、重复值、异常值(如成绩 > 100 分),通过规则引擎实现数据校验(如 “学生年龄需在 16-30 岁之间”)。 元数据管理:记录数据来源、格式、更新频率、负责人等信息,生成数据血缘图谱,追踪数据从产生到应用的全生命周期。 、数据共享与交换核心功能 分布式数据存储 基于 Hadoop HDFS 实现海量数据存储:结构化数据(成绩、消费记录)存入 HBase,非结构化数据(文档、图片、视频)直接存储于 HDFS,日志类数据通过 Flume 采集至 HDFS。 支持数据分片与副本机制,确保数据高可用(默认 3 副本存储),满足校园 PB 级数据存储需求。 数据交换引擎 构建点对点数据交换通道:各部门系统可通过交换引擎向平台上传数据或申请获取授权数据,支持同步 / 异步交换模式。 交换流程管理:定义数据交换规则(如 “学工系统每日向平台同步新增学生信息”),记录交换日志(成功 / 失败状态、数据量),失败时自动重试。 数据脱敏:对敏感数据(如身份证号、银行卡号)在交换过程中进行脱敏处理(如显示 “110********5678”),兼顾共享与隐私保护。
用户信息管理 支持用户注册(手机号 / 社交账号登录)、个人信息完善(如年龄、性别、饮食禁忌、偏好菜系等)。 记录用户行为数据:浏览历史、收藏 / 点赞美食、评分记录(1-5 星)、消费记录(如外卖订单、到店消费)、搜索关键词等。 美食数据管理 存储美食基础信息:名称、分类(中餐 / 西餐 / 日料等)、子类别(川菜 / 粤菜 / 汉堡等)、食材、口味标签(辣 / 甜 / 清淡等)、价格区间、商家信息(名称、地址、评分)、图片等。 支持商家入驻与信息更新,管理员审核美食数据合规性(如食材描述真实性)。 、协同过滤推荐核心功能 基于用户的协同过滤(User-based CF) 计算用户相似度:通过用户对美食的评分、浏览记录等行为,使用余弦相似度 / 皮尔逊相关系数识别 “相似用户群体”(如用户 A 和用户 B 对 80% 的川菜评分一致)。 生成推荐:向目标用户推送 “相似用户喜欢但目标用户未体验过” 的美食(如相似用户高分推荐的新川菜馆)。 基于物品的协同过滤(Item-based CF) 计算美食相似度:分析用户对不同美食的共同评分 / 点击行为,挖掘美食间的关联(如 “点过麻婆豆腐的用户中有 70% 也点过回锅肉”)。 生成推荐:为用户推送 “与已喜欢美食相似” 的菜品(如用户刚收藏了水煮鱼,推荐酸菜鱼、毛血旺)。 混合推荐策略 结合两种协同过滤算法结果,根据场景动态调整权重(如冷启动用户优先基于物品的推荐,活跃用户侧重基于用户的推荐)。 融合用户显式偏好(如标注 “不吃辣”)过滤推荐结果,避免无效推荐。 三、用户交互与推荐展示 个性化推荐页 首页展示 “为你推荐” 列表,按推荐优先级排序,显示美食图片、名称、匹配度(如 “98% 的相似用户喜欢”)、用户评分、距离(适用于到店推荐)等。 支持按场景筛选推荐(如 “午餐推荐”“周末聚餐推荐”“性价比推荐”)。
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