java队列

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队列是一种特殊的线性表，它只允许在表的前端（front）进行删除操作，而在表的后端（rear）进行插入操作。进行插入操作的端称为队尾，进行删除操作的端称为队头。队列中没有元素时，称为空队列。

在队列这种数据结构中，最先插入的元素将是最先被删除的元素；反之最后插入的元素将是最后被删除的元素，因此队列又称为“先进先出”（FIFO—first in first out）的线性表。

队列空的条件：front=rear

队列满的条件： rear = MAXSIZE

队列的数组实现

队列可以用数组Q[1…m]来存储，数组的上界m即是队列所容许的最大容量。在队列的运算中需设两个指针：head，队头指针，指向实际队头元素的前一个位置；tail，队尾指针，指向实际队尾元素所在的位置。一般情况下，两个指针的初值设为0，这时队列为空，没有元素。数组定义Q[1…10]。Q(i) i=3,4,5,6,7,8头指针head=2，尾指针tail=8。队列中拥有的元素个数为:L=tail-head现要让排头的元素出队，则需将头指针加1。即head=head+1这时头指针向上移动一个位置，指向Q(3)，表示Q(3)已出队。如果想让一个新元素入队，则需尾指针向上移动一个位置。即tail=tail+1这时Q(9)入队。当队尾已经处理在最上面时，即tail=10，如果还要执行入队操作，则要发生"上溢"，但实际上队列中还有三个空位置，所以这种溢出称为"假溢出"。

克服假溢出的方法有两种。一种是将队列中的所有元素均向低地址区移动，显然这种方法是很浪费时间的；另一种方法是将数组存储区看成是一个首尾相接的环形区域。当存放到n地址后，下一个地址就"翻转"为1。在结构上采用这种技巧来存储的队列称为循环队列。

队列和栈一样只允许在断点处插入和删除元素。

循环队的入队算法如下：

1、tail=tail+1；

2、若tail=n+1，则tail=1；

3、若head=tail尾指针与头指针重合了，表示元素已装满队列，则作上溢出错处理；

4、否则，Q(tail)=X，结束（X为新入出元素）。

队列和栈一样，有着非常广泛的应用。

注意：（1）有时候队列中还会设置表头结点，就是在对头的前面还有一个结点，这个结点的数据域为空，但是指针域指向对头元素。

（2）另外，上面的计算还可以利用下面给出的公式cq.rear=(cq.front+1)/max;

当有表头结点时，公式变为cq.rear=(cq.front+1)/（max+1）。

队列的链表实现

在队列的形成过程中，可以利用线性链表的原理，来生成一个队列。

基于链表的队列，要动态创建和删除节点，效率较低，但是可以动态增长。

队列采用的FIFO(first in first out)，新元素（等待进入队列的元素）总是被插入到链表的尾部，而读取的时候总是从链表的头部开始读取。每次读取一个元素，释放一个元素。所谓的动态创建，动态释放。因而也不存在溢出等问题。由于链表由结构体间接而成，遍历也方便。

队列的基本运算

（1）初始化队列 Qini (Q)

（2）入队 QADD(Q,X)　（3）出队 QDel(Q,X)

（4）判断队列是否为空 qempty(Q)

（5）判断队列是否为满qfull(Q)

操作

类型

作用

返回值

例子

length(s)

函数

求字符串s的长度

整型

s:='123456789';

l:=length(s);{l的值为9}

copy（s,w,k)

函数

复制s中从w开始的k位

字符串

s:='123456789';

s1:=copy(s,3,5);{s1的值是'34567'}

val(s,k,code)

过程

将字符串s转为数值，存在k中；code是错误代码

​

var s:string;k,code:integer;

begin

s:='1234';

val(s,k,code);

write(k);{k=1234}

str(i,s)

过程

将数值i转为字符串s

​

i:=1234;

str(i,s);

write(s);{s='1234'}

Delete(s,w,k)

过程

在s中删除从第w位开始的k个字符

​

s := 'Honest Abe Lincoln';

Delete(s,8,4);

Writeln(s); { 'Honest Lincoln' }

Insert(s1, S, w)

过程

将s1插到s中第w位

​

S := 'Honest Lincoln';

Insert('Abe ', S, 8); { 'Honest Abe Lincoln' }

Pos(c, S)

函数

求字符c在s中的位置

整型

S := ' 123.5';

i :=Pos(' ', S);{i的值为1}

+

运算符

将两个字符串连接起来

​

s1:='1234';

s2:='5678';

s:=s1+s2;{'12345678'}

在STL中，对队列的使用很是较完美

 

Data_structures

▪ 集合

▪ 容器

      

▪ 数组

▪ 关联数组

▪ Multimap

▪ 集

▪ 多重集

▪ 散列表

▪ 树状数组

     

 

▪ 列表

▪ 链表

▪ 队列

▪ 堆栈

▪ 循环队列

▪ 跳跃列表

      

▪ 树

▪ 二叉查找树

▪ 堆

▪ 线段树

▪ 红黑树

▪ AVL树

      

 

▪ 图

▪ 有向无环图

▪ 二元决策图

▪ 无向图

   

package snippet;public class TestQueue {int[] queue;int front;int rear;public TestQueue(){}public TestQueue(int size){queue = new int[size];front =  0;rear=0;}public boolean isEmpty(){return front == rear;}public void poll(int x){if(rear==queue.length){System.out.println("己经队满了");}else{queue[rear++]=x;}}public void out(){if(rear==front){System.out.println("队列为空");}else{System.out.print(queue[front]+" ");front++;}}public int length(){if(rear>front){returnrear-front;}else{return 0;}}public static void main(String args[]){int index=5;TestQueue queue=new TestQueue(index);for(int i=0;i<index;i++){queue.poll(i);}System.out.println("size="+queue.length());  int size=queue.length();          System.out.println("*******出栈操作*******");          for(int i=0; i<size;i++){             queue.out();  }}}

package snippet;class Queue {    private int maxSize;    private long[] queArray;    private int front;    private int rear;    private int nItems;    public Queue(int s) {        maxSize = s;        queArray = new long[maxSize];        front = 0;        rear = -1;        nItems = 0;    }    // 插入方法，队尾是数组的最后一项    public void insert(long j) {        if (rear == maxSize - 1) {            rear = -1;        }        queArray[++rear] = j;        nItems++;    }    // 先进先出    public long remove() {        long temp = queArray[front++];        if (front == maxSize) {            front = 0;        }        nItems--;        return temp;    }    public long peekFront() {        return queArray[front];    }    public boolean isEmpty() {        return (nItems == 0);    }    public boolean isFull() {        return (nItems == maxSize);    }    public int size() {        return nItems;    }}class PriorityQ {    private int maxSize;    private long[] queArray;    private int nItems;    public PriorityQ(int s) {        maxSize = s;        queArray = new long[maxSize];        nItems = 0;    }    // 插入方法，从大到小排列    public void insert(long item) {        int j;        if (nItems == 0) {            queArray[nItems++] = item;          }        else {            for (j = nItems - 1; j >= 0; j--) {                if (item > queArray[j]) { // if new item larger,                    queArray[j + 1] = queArray[j];                 }                else {                    break;                 }            }             queArray[j + 1] = item;             nItems++;        }     }     // 按照优先级从后往前移除，不再跟先进还是后进有关    public long remove() {        return queArray[--nItems];    }    public long peekMin() {        return queArray[nItems - 1];    }    public boolean isEmpty() {        return (nItems == 0);    }    public boolean isFull() {        return (nItems == maxSize);    }}public class QueueApp { public static void main(String[] args) {        Queue theQueue = new Queue(5);        theQueue.insert(10);        theQueue.insert(20);        theQueue.insert(30);        theQueue.insert(40);        theQueue.remove();        theQueue.remove();        theQueue.remove();        theQueue.insert(50);        theQueue.insert(60);        theQueue.insert(70);        theQueue.insert(80);        while (!theQueue.isEmpty()) {            long n = theQueue.remove();            System.out.print(n); // 40, 50, 60, 70, 80            System.out.print(" ");        }        System.out.println("");                PriorityQ thePQ = new PriorityQ(5);        thePQ.insert(30);        thePQ.insert(50);        thePQ.insert(10);        thePQ.insert(40);        thePQ.insert(20);        while (!thePQ.isEmpty()) {            long item = thePQ.remove();            System.out.print(item + " "); // 10, 20, 30, 40, 50        }          System.out.println("");    }}                    

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