超神之路 数据结构 2 —— Queue队列实现和循环队列和普通队列的性能比较

        接上一篇继续往下挖，在上一篇，我们实现了一个属于自己的动态数组。利用这个动态数组，我们来实现一个基于动态数组，一个属于自己的普通队列Queue。

        Queue 是一种它许我们从表的一段进行删除，表的另一端进行插入的线性表。可能也有人问啥叫线性表。

线性表：线性表是n个具有相同特性的数据元素的有限序列 (n>=0)。
n是线性表的长度，n=0就是空表，n>0时，表通常记作（a1,a2,a3...a_n)
除了a1外，表中每个元素 a[i] 均有唯一的前驱 a[i-1];
除了an外，表中每个元素 a[i] 均有唯一的后继 a[i+1];
线性表在逻辑上是线性结构，

        认识完了Queue，我们再来认识下Java util包下，Doug Lea 实现的Queue接口各个方法的定义。然后我们尽可能向JDK的源码靠近。

package java.util;
 
public interface Queue extends Collection {
    
    //添加一个元素，成功时返回true, 没有空间则报一个非法状态异常。
    boolean add(E e);
    //也时添加元素，比add更友好，add只给你异常，不给你false，offer给你返false。
    boolean offer(E e);
 
    
    //检索并删除此队列的头。此方法与poll的不同之处在于，它在队列为空时抛出异常。
    E remove();
    //检索并删除此队列的头，如果此队列为空则返回null。
    E poll();
 
    
    //检索但不删除此队列的头。此方法与peek的不同之处在于，它在队列为空时抛出异常。
    E element();
    //检索但不删除此队列的头，如果此队列为空则返回null。
    E peek();
}

        全部翻译了一遍，相信看出来了，add,offer都是添加元素，remove和poll也都是删除首元素，element和peek也都是查看首元素。唯一的区别是，前者给你异常，想停掉代码流；而后者给你null，让你自己处理。

        add,remove,element ===>均异常，offer,poll,peek ===> 均给null。

        这个接口还继承了 Collection 接口，Collection自然会对多种底层实现的集合容器实现一个统一的迭代器，迭代器这块1.8之后又加了一些实用defaut方法，这些就不关注了。主要关注下面2个方法：

 size方法，返回容器中元素个数，isEmpty方法判断是否为空。

        把以上抛异常的三个方法 add,remove,element 做个整合，我们推出以下接口，尽量来靠近JDK。

package com.company.queue;
 
/**
 * 队列
 *
 * @author wang da wei
 * 2021/11/7 0:24
 * @version 1.0.0
 */
public interface Queue {
 
    /**
     * 入队
     * @param e
     */
    void add(E e);
    
    /**
     * 出队
     * @return 出队的元素
     */
    E remove();
 
    /**
     * 查看队首的元素。
     * @return 队首元素。
     */
    E element();
 
    /**
     * 是否是空的。
     * @return 是否为空。
     */
    boolean isEmpty();
 
    /**
     * 查看线性表中元素个数。
     * @return 元素个数
     */
    int size();
}

有了这种接口，我们就可以做2种实现了。先做一个普通的队列，再做一个循环队列。

基于上一篇的动态数组，我们很容易的就可以实现出一个FIFO的队列。代码如下：

package com.company.queue.common;
 
import com.company.array.DynamicArray;
import com.company.queue.Queue;
 
public class ArrayQueue implements Queue {
 
    private DynamicArray dynamicArray ;
 
    public ArrayQueue() {
        this.dynamicArray = new DynamicArray<>();
    }
 
    @Override
    public void add(E e) {
        //添加到尾部 即 arr[size]位置。
        dynamicArray.add(e,dynamicArray.getSize());
    }
 
    @Override
    public E remove() {
        //移除头部元素，并返回。
        return dynamicArray.remove(0);
    }
 
    @Override
    public E element() {
        //查看第一个元素。
        return dynamicArray.get(0);
    }
 
    @Override
    public boolean isEmpty() {
        //查看是否为空
        return dynamicArray.getSize() == 0;
    }
 
    @Override
    public int size() {
        //获取动态数组中实际元素的个数。
        return dynamicArray.getSize();
    }
 
}

再来一个循环队列的实现：

package com.company.queue.loop;
 
 
import com.company.queue.Queue;
 
public class LoopQueue implements Queue {
 
    private E[] data;
    private int front, tail;
    private int size;  // 思考：不用 size 变量，如何实现？
 
    //如果用户知道最多为循环队列传递多少元素的时候，可以直接传入一个capacity.
    public LoopQueue(int capacity) {
        data = (E[]) new Object[capacity + 1];
        front =0;
        tail = 0;
        size = 0 ;
    }
 
    public LoopQueue(){
        this(10);
    }
 
 
    public int getCapacity(){
        return data.length -1;
    }
 
    @Override
    public void add(E e) {
        if( (tail +1 )% data.length  == front ){
            resize(getCapacity() * 2);
        }
 
 
        data[tail] =e;
        tail = (tail + 1) % data.length;
        size ++;
    }
 
    private void resize(int newCapacity) {
        E[] newData = (E[]) new Object[newCapacity +1];
 
        for(int i = 0 ;i< size ;i++){
            int old_index = (i + front) % data.length;
            newData[i] = data[old_index];
        }
 
        data = newData;
        front = 0;
        tail =size;
 
    }
 
    @Override
    public E remove() {
 
        if(isEmpty() ) throw new IllegalArgumentException("cannot dequeue from an empty queue .");
 
 
        E ret = data[front];
 
        data[front] = null;
 
        front = (front + 1) % data.length;
 
        size--;
 
        return ret;
    }
 
    @Override
    public E element() {
 
        if(isEmpty() ) throw new IllegalArgumentException("cannot dequeue from an empty queue .");
 
        return data[front];
    }
 
    @Override
    public boolean isEmpty() {
        return front == tail;
    }
 
    @Override
    public int size() {
        return size;
    }
 
 
    @Override
    public String toString() {
        StringBuilder sb = new StringBuilder(String.format("Queue : size/capacity = %d/%d \nfront [ ",size,getCapacity()));
        for(int i = 0;i != tail; i = (i+1)% data.length){
 
            sb.append(data[i]);
 
            //当前索引不是最后一个元素。
            if((i+1)%data.length != tail ){
                sb.append(" , ");
            }
        }
        sb.append(" ] tail ");
        return sb.toString();
    }
 
 
    public static void main(String[] args) {
        LoopQueue queue  = new LoopQueue<>();
        for(int i = 0 ;i<20;i++){
            queue.add(i);
            System.out.println(queue);
            if(i%3 == 2){
                queue.remove();
                System.out.println(queue);
            }
        }
    }
}

两种队列的性能比较：

package com.company.queue;
 
import com.company.queue.common.ArrayQueue;
import com.company.queue.loop.LoopQueue;
 
import java.util.Random;
 
public class MainQueueTest {
 
    public static void main(String[] args) {
        int opCount = 10_0000;
 
        ArrayQueue arrayQueue = new ArrayQueue<>();
        double arrayQueueTime = testQueue(arrayQueue, opCount);
        System.out.println(arrayQueueTime);
 
 
        LoopQueue loopQueue = new LoopQueue<>();
        double loopQueueTime = testQueue(loopQueue, opCount);
        System.out.println(loopQueueTime);
 
 
    }
 
 
    public static double testQueue(Queue queue,int opCount){
 
        long start = System.nanoTime();
 
        Random random = new Random();
        for(int i = 0 ;i
            queue.add(random.nextInt(Integer.MAX_VALUE));
        }
        for(int i = 0 ;i
            queue.remove();
        }
 
        long end = System.nanoTime();
 
        return (end- start)/10_0000_0000D;  //纳秒 ： 9个0. 不要忘了加D，或者 后缀 .0
 
    }
}

        由于循环队列出队操作是O(1）的时间复杂度，所以当数据量越大的时候，一般有更好的性能优势。