数据结构===队列

文章目录

  • 概要
  • 操作
    • 入队
    • 出队
  • 顺序队列
    • 代码Python
  • 链式队列
    • 代码Python
  • 小结

概要

队列,就像现实中的排队一样,这样的数据结构,一说很多人都熟悉。

队列,就是像我们排队一样,有2个操作,入队,出队;先进先出;现实中也是一样的。不过,毕竟是数据结构,我们学过数组,链表,从这边分,又衍生出顺序队列,链式队列。接下来看看具体的。

操作

操作有2种,入队和出队。

队列,对数据的操作有2种,入队,出队;时间复杂度都是O(1)。简单看下吧。

入队

入队就是往队列尾部中插入一个数据。

入队操作,就是插入一个元素。队列这种数据结构,只能是尾部插入。想想我们排队,肯定都是排在尾部的,相对于那个队列来说。参考对象别选错了。很重要。

出队

出队就是把队列中的头元素删除掉。

队列是先进先出的。前边说过,出队,肯定也是头部元素先出去的。这个还好理解吧,实在不理解可以画个图看看。

顺序队列

前边说过,从我们学过的最基础的数组和链表的角度看,队列可以分为顺序队列和链式队列。先看看顺序队列,数组的话,支持随机访问下标,插入,删除效率低,涉及到其他元素的位移,插入还涉及到扩容。来看看代码实现。

代码Python

class ArrayQueue:def __init__(self, capacity: int):self._items = []self._capacity = capacityself._head = 0self._tail = 0def enqueue(self, item: str) -> bool:if self._tail == self._capacity:if self._head == 0:return Falseelse:for i in range(0, self._tail - self._head):self._items[i] = self._items[i + self._head]self._tail = self._tail - self._headself._head = 0self._items.insert(self._tail, item)self._tail += 1return Truedef dequeue(self) -> Optional[str]:if self._head != self._tail:item = self._items[self._head]self._head += 1return itemelse:return None

链式队列

链式队列是基于链表实现的。

链式队列,这个是基于链表实现的;链表的特点,插入,删除效率高,查找效率低。这些都知道了。来看看代码实现。

代码Python

class Node:def __init__(self, data: str, next=None):self.data = dataself._next = nextclass LinkedQueue:def __init__(self):self._head: Optional[Node] = Noneself._tail: Optional[Node] = Nonedef enqueue(self, value: str):new_node = Node(value)if self._tail:self._tail._next = new_nodeelse:self._head = new_nodeself._tail = new_nodedef dequeue(self) -> Optional[str]:if self._head:value = self._head.dataself._head = self._head._nextif not self._head:self._tail = Nonereturn value

小结

队列,一种常见的数据结构。

对列,一种常见的数据结构;我们都很熟悉,毕竟经常见到。当然,数据结构中又基于数组的顺序队列,基于链表的链式队列;还有一些其他的,像环式队列等等。这里不在一一列举。其实,还是最基础的特点,先进先出,入队,出队;然后基于不同的其他数据结构实现的,看看特点,时间复杂度。就这么多了。翻篇。

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