【数据结构与算法】之队列详解

队列（Queue）是一种重要的线性数据结构，遵循先进先出、后进后出的原则。本文将更详细地介绍队列的概念、特点、Java 实现以及应用场景。

模运算小复习：

a % b 的值总是小于b

5 % 4 = 1   5 % 2 = 1

1 % 5 = 1   4 % 5 = 4

1. 队列概念概述

想象一下排队买票，先排队的人总是先买到票。队列就像这样，元素从一端进入，称为队尾（Rear）或尾指针（tail），从另一端取出，称为队首（Front）或头指针（head）。元素的添加操作称为入队（Enqueue）或加入队列，删除操作称为出队（Dequeue）或移出队列。

队列是一种抽象数据类型 (ADT)，这意味着我们只关心它的操作和特性，而不关心具体的实现方式。队列的关键操作包括：

• enqueue(item): 将元素 item 添加到队尾。

• dequeue(): 移除并返回队首元素。

• peek(): 返回队首元素，但不移除它。

• isEmpty(): 检查队列是否为空。

• size(): 返回队列中元素的数量 (部分实现可能不包含此方法，需要额外维护一个计数变量)。

2. 队列的特点

• 先进先出 (FIFO): 这是队列最核心的特点，最先入队的元素总是最先出队。

• 操作受限: 只能在队尾入队，在队首出队。这限制了访问元素的灵活性，但也保证了操作的高效性 (时间复杂度通常为 O(1))。

3. 队列的 Java 实现 

Java 中可以使用链表或环形数组实现队列。

3.1 基于链表的实现

public class LinkedListQueue<T> {private Node<T> head; // 指向队首节点的指针private Node<T> tail; // 指向队尾节点的指针private int size; // 记录队列大小private static class Node<T> { // 链表节点的内部类T data;Node<T> next;Node(T data) {this.data = data;}}public LinkedListQueue() {this.head = null;this.tail = null;this.size = 0;}public boolean isEmpty() {return size == 0; // 或 head == null}public int size() {return size;}//入队public void enqueue(T item) {Node<T> newNode = new Node<>(item);if (isEmpty()) {head = newNode; // 如果队列为空，新节点既是队首也是队尾} else {tail.next = newNode; // 否则，将新节点添加到队尾}tail = newNode; // 更新队尾指针size++;}//出队public T dequeue() {if (isEmpty()) {throw new NoSuchElementException("Queue is empty"); // 使用更具体的异常类型}T data = head.data;head = head.next; // 更新队首指针if (head == null) { // 如果队列只有一个元素，出队后队列变空，tail 也需要置空tail = null;}size--;return data;}//返回队首元素public T peek() {if (isEmpty()) {throw new NoSuchElementException("Queue is empty");}return head.data;}
}

3.2 基于环形数组的实现 

好处

• 对比普通数组，起点和终点更为自由，不用考虑数据移动

• “环”意味着不会存在【越界】问题

• 数组性能更佳

• 环形数组比较适合实现有界队列、RingBuffer 等

public class ArrayQueue<T> {private T[] data;private int head; // 队首指针private int tail; // 队尾指针private int capacity; // 数组容量private int size; // 队列大小public ArrayQueue(int capacity) {this.capacity = capacity;this.data = (T[]) new Object[capacity];this.head = 0;this.tail = 0;this.size = 0;}public boolean isEmpty() {return size == 0; // 或 head == tail}public boolean isFull() {return size == capacity; // 使用 size 判断是否满}public int size() { return size; }//入队public void enqueue(T item) {if (isFull()) {//throw new RuntimeException("Queue is full");resizeArray(); //  扩容操作}data[tail] = item;tail = (tail + 1) % capacity; // 环形数组的关键：使用模运算size++;}//出队public T dequeue() {if (isEmpty()) {throw new NoSuchElementException("Queue is empty");}T item = data[head];data[head] = null; //  避免对象游离head = (head + 1) % capacity; // 环形数组的关键：使用模运算size--;return item;}//返回队首元素public T peek() {if (isEmpty()) {throw new NoSuchElementException("Queue is empty");}return data[head];}private void resizeArray() { // 扩容方法示例int newCapacity = capacity * 2;T[] newData = (T[]) new Object[newCapacity];for (int i = 0; i < size; i++) {newData[i] = data[(head + i) % capacity];}data = newData;head = 0;tail = size;capacity = newCapacity;}
}

4. 队列的基本操作图解 

4.1 下标计算

例如，数组长度是 5，当前位置是 3 ，向前走 2 步，此时下标为 (3 + 2) % 5 = 0

• cur 当前指针位置

• step 前进步数

• length 数组长度  

4.2 判空

引入size属性后有两种方式：

return tail == size; //队列大小return size == 0;

4.3 判满

引入size属性后有两种方式：
 

return size = capacity; //数组容量return (tail + 1) % length == head;

4.4 入队

假设入队前队空：此时head == tail

入队后：head 不变，tail + 1，代码中这样书写 ：tail = (tail + 1) % length，保证了不会越界的情况，不能设置为 tail ++ 。此时a即是队头也是队尾。

4.5 出队

这里要牢记队列的特点：先进先出、后进后出

假设此时a、b已入队，现在a要出队，出队前：a是队头，b是队尾

a出队后：此时b成为新队头

4.6 返回队头元素 

略，具体实现：首先确保不是空队列，然后返回 data[head] 

5. 各个操作的时间复杂度

• 入队 (enqueue): 数组实现: 均摊 O(1) (因为需要考虑扩容的情况，但大多数情况下是 O(1)), 链表实现: O(1)

• 出队 (dequeue): O(1)

• 查看队首元素 (peek): O(1)

6. 队列的局限性

• 数组实现的假溢出: 使用环形数组实现时，虽然解决了普通数组的"一次性"问题，但仍然存在容量限制。需要仔细处理扩容操作。

• 固定大小：在某些实现中，队列的大小是固定的，这意味着一旦队列满了，就不能再添加新的元素，除非移除一些元素。这可能导致数据丢失或需要额外的逻辑来处理溢出。

• 性能问题：在基于数组的队列实现中，如果队列经常达到其最大容量，那么在队列的末尾添加元素可能需要数组的复制，这会带来额外的时间成本。虽然这个操作是偶尔发生的，但在高负载情况下可能会影响性能。

• 不适合随机访问：队列不支持随机访问，这意味着你不能直接访问队列中间的元素。如果你需要随机访问，可能需要使用其他数据结构，如数组或链表。

• 不适合实时系统：在实时系统中，队列可能不是最佳选择，因为队列的操作（入队和出队）可能需要等待，特别是在有大量并发操作时。

• 空间效率：在基于数组的实现中，即使队列中没有很多元素，数组也可能被预分配了较大的空间，这可能导致空间的浪费。

• 操作的局限性：队列只允许在队尾添加元素，在队头移除元素。如果需要在队列中间进行操作，队列可能不是最合适的选择。

• 并发问题：在多线程环境中，队列的操作需要同步，以避免竞态条件和数据不一致的问题。这可能需要额外的锁机制，从而影响性能。

• 不适合处理大量数据：如果需要处理大量数据，队列可能不是最佳选择，因为队列的操作可能会因为数据量大而变得缓慢。

• 不适合需要频繁插入和删除的场景：如果应用场景中需要频繁地在队列的中间进行插入和删除操作，队列可能不是最佳选择，因为这些操作在队列中是不允许的。

• 不适合需要多种访问模式的场景：如果应用需要多种不同的数据访问模式，如堆栈的后进先出（LIFO）特性，队列可能不足以满足需求。

7. 总结和应用场景

队列是一种简单但强大的数据结构，其 FIFO 特性使其在许多场景下都非常有用，例如：

• 任务调度: 操作系统中的任务调度通常使用队列来管理待执行的任务，保证先提交的任务先执行。例如打印队列，按照先来先服务的顺序打印文档。

• 宽度优先搜索 (BFS): 图算法中常用的宽度优先搜索算法使用队列来存储待访问的节点， ensuring that nodes closer to the starting node are visited first.

• 缓冲区: 在生产者-消费者模型中，队列可以作为缓冲区，平衡生产者和消费者的速度差异。生产者将数据放入队列，消费者从队列中取出数据。队列可以缓解生产和消费速度不匹配的问题，避免数据丢失或程序阻塞. 例如，网络请求中的缓冲区。

• 消息队列: 在分布式系统中，消息队列用于异步通信。发送方将消息放入队列，接收方从队列中取出消息。消息队列可以解耦发送方和接收方，提高系统的可靠性和可扩展性。 例如，Kafka, RabbitMQ.

理解队列的概念和实现对于程序员来说至关重要，它能帮助我们更好地设计和优化程序。

希望本文能帮助各位看官更好地理解队列这种重要的数据结构！下期见，谢谢~