要成为一名优秀的开发人员,需要来自多个学科的知识。
然而,在了解编程语言的基础上,你还必须了解如何组织数据,以便根据任务轻松有效地操作数据。这就是数据结构的作用。
在这篇文章中,我将描述队列数据结构,其具有的操作以及向您展示JavaScript中的队列实现。
如果你喜欢旅行(像我一样),很可能你在机场通过了办理登机手续。如果有很多旅客愿意办理登机手续,自然就会在值机柜台前排起长龙。
刚进入机场并想要办理登机手续的旅客将排队进入队列,而刚刚在服务台办理了登机手续的旅客则可以离开队列。
这是队列的真实示例—队列数据结构以相同的方式工作。
队列是一种“先入先出”(FIFO)数据结构的类型。入队(输入)的第一项是要出队(输出)的第一项。
从结构上说,一个队列有2个指针。队列中最早的排队项目位于队列的顶部,而最新队列的项目位于队列的末尾。
队列主要支持两种操作:入队列(enqueue)和出队列(dequeue)。此外,您可能会发现使用peek和length操作非常有用。
入队操作在队列尾部插入一个项目。
上图中的入队操作将项目 8
插入尾部,8
成为队列的尾部。
queue.enqueue(8);
出队操作提取队列头部的项,队列中的下一项成为头。
在上面的图片中,出队操作从队列中返回并删除项目 7
,在退出队列后,项目 2
成为新的头。
queue.dequeue(); // => 7
Peek操作读取队列的开头,而不会更改队列。
项目 7
是上图中队列的头部,Peek操作只是返回队列的头部——第 7
项,而不修改队列。
queue.peek(); // => 7
长度操作计算队列包含多少个项目。
图片中的队列有4个项目:4
、6
、2
和 7
。因此,队列长度为 4
。
queue.length; // => 4
关于所有的队列操作--enqueue、dequeue、peek和length——重要的是,所有这些操作必须在恒定的时间内 O(1)
执行。
恒定的时间 O(1)
意味着无论队列的大小(它可以有10个或100万个项目):enqueue、dequeue、peek和length操作必须在相对相同的时间内执行。
让我们看一下队列数据结构的可能实现,同时维持所有操作必须在恒定时间 O(1)
中执行的要求。
class Queue {
constructor() {
this.items = {};
this.headIndex = 0;
this.tailIndex = 0;
}
enqueue(item) {
this.items[this.tailIndex] = item;
this.tailIndex++;
}
dequeue() {
const item = this.items[this.headIndex];
delete this.items[this.headIndex];
this.headIndex++;
return item;
}
peek() {
return this.items[this.headIndex];
}
get length() {
return this.tailIndex - this.headIndex;
}
}
const queue = new Queue();
queue.enqueue(7);
queue.enqueue(2);
queue.enqueue(6);
queue.enqueue(4);
queue.dequeue(); // => 7
queue.peek(); // => 2
queue.length; // => 3
const queue = new Queue()
是创建队列实例的方式。
调用 queue.enqueue(7)
方法会将项目7排队到队列中。
queue.dequeue()
从队列中去队列一个头部的项目,而 queue.peek()
只是Peek头部的项目。
最后,queue.length
显示队列中还有多少项目。
Queue类的 queue()
、dequeue()
、peek()
和 length()
方法仅使用:
this.items[this.headIndex]
),this.headIndex++
)因此,这些方法的时间复杂度是恒定时间 O(1)
。
队列数据结构是“先入先出”(FIFO)的一种:最早入队的项是最早出队的项。
队列有2个主要操作:入队和出队。另外,队列可以具有辅助操作,例如Peek和长度。
所有队列操作必须在恒定时间 O(1)
中执行。
本文转载自微信公众号「SQL数据库」,作者丶平凡世界 。转载本文请联系开发公众...
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