4.5 Queue

Queue 是一个 FIFO（先进先出）的数据结构，并发中使用较多，可以安全地将对象从一个任务传给另一个任务。

编程实现

Python

Queue 和 Stack 在 Python 中都是有 list ,[] 实现的。 在python 中list是一个dynamic array, 可以通过append在list的尾部添加元素， 通过pop()在list的尾部弹出元素实现Stack的FILO， 如果是pop(0)则弹出头部的元素实现Queue的FIFO。

queue = []  # same as list()
size = len(queue)
queue.append(1)
queue.append(2)
queue.pop(0) # return 1
queue[0] # return 2 examine the first element

Methods

Java

Queue 在 Java 中是 Interface, 一种实现是 LinkedList, LinkedList 向上转型为 Queue, Queue 通常不能存储 null 元素，否则与 poll() 等方法的返回值混淆。

Queue<Integer> q = new LinkedList<Integer>();
int qLen = q.size(); // get queue length

Methods

优先考虑右侧方法，右侧元素不存在时返回 null. 判断非空时使用isEmpty()方法，继承自 Collection.

Priority Queue - 优先队列

应用程序常常需要处理带有优先级的业务，优先级最高的业务首先得到服务。因此优先队列这种数据结构应运而生。优先队列中的每个元素都有各自的优先级，优先级最高的元素最先得到服务；优先级相同的元素按照其在优先队列中的顺序得到服务。

优先队列可以使用数组或链表实现，从时间和空间复杂度来说，往往用二叉堆来实现。

Python

Python 中提供heapq的lib来实现 priority queue. 提供push和pop两个基本操作和heapify初始化操作.

Java

Java 中提供PriorityQueue类，该类是 Interface Queue 的另外一种实现，和LinkedList的区别主要在于排序行为而不是性能，基于 priority heap 实现，非synchronized，故多线程下应使用PriorityBlockingQueue. 默认为自然序（小根堆），需要其他排序方式可自行实现Comparator接口，选用合适的构造器初始化。使用迭代器遍历时不保证有序，有序访问时需要使用Arrays.sort(pq.toArray()).

不同方法的时间复杂度：

• enqueuing and dequeuing: offer, poll, remove() and add - $$O(\log n)$$
• Object: remove(Object) and contains(Object) - $$O(n)$$
• retrieval: peek, element, and size - $$O(1)$$.

Deque - 双端队列

双端队列（deque，全名double-ended queue）可以让你在任何一端添加或者移除元素，因此它是一种具有队列和栈性质的数据结构。

Python

Python 的list就可以执行类似于deque的操作， 但是效率会过于慢。 为了提升数据的处理效率， 一些高效的数据结构放在了collections中。 在collections 中提供了deque的类， 如果需要多次对list执行头尾元素的操作， 请使用deque。

dq = collections.deque();

Methods

Java

Java 在1.6之后提供了 Deque 接口，既可使用ArrayDeque（数组）来实现，也可以使用LinkedList（链表）来实现。前者是一个数组外加首尾索引，后者是双向链表。

Deque<Integer> deque = new ArrayDeque<Integer>();

Methods

其中offerLast和 Queue 中的offer功能相同，都是从尾部插入。

Reference

• 優先佇列 - 维基百科，自由的百科全书
• 双端队列 - 维基百科，自由的百科全书