数据结构与算法六:队列

文章目录

理解“队列”

队列这个概念非常好理解。你可以把它想象成排队买票,先来的先买,后来的只能站末尾。先进者先出,这就是典型的“队列”

我们知道,栈只支持两个基本操作:入栈push()和出栈pop()。队列跟栈非常相似,支持的操作也很有限,最基本的操作也是两个:入队enqueue(),放一个数据到队列尾部;出队dequeue(),从队列头部取一个元素。

image

所以,队列跟栈一样,也是一种操作受限的线性表数据结构

队列的概念很好理解,基本操作也很容易掌握。作为一种非常基础的数据结构,队列的应用也是非常广泛的,特别是一些具有某些额外特性的队列,比如循环队列、阻塞队列、并发队列。它们在很多偏底层系统、框架、中间件的开发中,起着关键性的作用。比如高性能队列Disruptor、Linux环形缓存,都用到了循环并发队列;Java concurrent 并发包利用ArrayBlockingQueue来实现公平锁等。

顺序队列和链式队列

我们知道了,队列跟栈一样,也是一种抽象的数据结构。它具有先进先出的特性,支持在队尾插入元素,在队头删除元素。

跟栈一样,队列可以用数组来实现,也可以用链表来实现。用数组实现的栈叫做顺序栈,用链表实现的栈叫做链式栈。同样,用数组实现的队列叫做顺序队列,用链表实现的队列叫做链式队列

下面是基于数组的实现方法。

// 用数组实现的队列
public class ArrayQueue {
  // 数组:items,数组大小:n
  private String[] items;
  private int n = 0;
  // head表示队头下标,tail表示队尾下标
  private int head = 0;
  private int tail = 0;

  // 申请一个大小为capacity的数组
  public ArrayQueue(int capacity) {
    items = new String[capacity];
    n = capacity;
  }

  // 入队
  public boolean enqueue(String item) {
    // 如果tail == n 表示队列已经满了
    if (tail == n) return false;
    items[tail] = item;
    ++tail;
    return true;
  }

  // 出队
  public String dequeue() {
    // 如果head == tail 表示队列为空
    if (head == tail) return null;
    // 为了让其他语言的同学看的更加明确,把--操作放到单独一行来写了
    String ret = items[head];
    ++head;
    return ret;
  }
}

比起栈的数组实现,队列的数组实现稍微有点复杂。

对于栈来手,我们只需要一个栈顶指针就可以了。但是队列需要两个指针:一个是head指针,指向队头;一个是tail指针,指向队尾。

可以结合下面这幅图来理解。当a、b、c、d依次入队之后,队列中的head指针指向下标为0的位置,tail指针指向下标为4的位置。

image

当我们调用两次出队操作之后,队列中的head指针指向下标为2的位置,tail指针仍然指向下标为4的位置。

image

随着不停的出队、入队操作,head和tail都会持续往后移动。当tail移动到最右边,即使数组中还有空闲空间,也无法继续往队列中添加数据了。

在数组那一节中,我们也遇到过类似的问题,采用的方法是数据搬移。但是,每次进行出队操作都相当于删除数组下标为0的数据,要搬移整个队列中的数据,这样出队操作的时间复杂度就会从原来的O(1)变为O(n)。

实际上,我们在出队时可以不用搬移数据。如果没有空闲空间了,我们只需要在入队时,再集中触发一次数据的搬移操作。借助这个思想,出队函数dequeue()保持不变,我们稍加该遭一下入队函数enqueue()的实现,就可以轻松解决刚才的问题了。

   // 入队操作,将item放入队尾
  public boolean enqueue(String item) {
    // tail == n表示队列末尾没有空间了
    if (tail == n) {
      // tail ==n && head==0,表示整个队列都占满了
      if (head == 0) return false;
      // 数据搬移
      for (int i = head; i < tail; ++i) {
        items[i-head] = items[i];
      }
      // 搬移完之后重新更新head和tail
      tail -= head;
      head = 0;
    }

    items[tail] = item;
    ++tail;
    return true;
  }

从代码中我们看到,当队列的tail指针移动到数组的最右边后如果有新的数据入队,我们可以将head到tail之间的数据,整体搬移到数组中0到tail-head的位置。

image

接下来,我们再来看下基于链表的队列实现方法

基于链表的实现,我们同样需要两个指针:head指针和tail指针。它们分别指向链表的第一个结点和最后一个结点。如图,入队时,tail->next = new_node,tail = tail->next;出队时,head = head->next。

image

循环队列

我们刚才用数组来实现队列的时候,在tail==n时,会有数据搬移操作,这样入队操作性能就会收到影响。那有没有办法能够避免数据搬移呢?我们来看看循环队列的解决思路。

循环队列,顾名思义,它长得像一个环。原本数组是有头有尾的,是一条直线。现在我们把首尾相连,扮成一个环。

image

我们可以看到,图中这个队列的大小为8,当前head=4,tail=7。当有一个新的元素a入队时,我们放入下标为7的位置。但这个时候,我们并不把tail更新为8,而是将其在环中后移一位,到下标为0的位置。当再有一个元素b入队时,我们将b放入下标为0的位置,然后tail加1更新为1.所以,在a,b依次入队之后,循环队列中的元素就变成了下面的样子:

image

通过这样的方法,我们成功避免了数据搬移操作。看起来不难理解,但是循环队列的代码实现难度要比前面讲的非循环队列难多了。要想写出没有bug的循环队列的实现代码,最关键的是,确定好空队和队满的判定条件

在用数组实现的非循环队列中,队满的判断条件是tail==n,队空的判断条件是head==tail。

队列为空的判断条件依然是head==tail,但队列满的判断条件就稍微有点复杂了。

image

就像图中的队满的情况,tail=3,head=4,n=8,所以总结一下规律就是:(3+1)%8=4。多画几张队满的图,你就会发现,当队满时,(tail+1)%n=head

你有没有发现,当队列满时,图中的tail指向的位置实际上是没有存储数据的。所以,循环队列会浪费一个数组的存储空间。

public class CircularQueue {
  // 数组:items,数组大小:n
  private String[] items;
  private int n = 0;
  // head表示队头下标,tail表示队尾下标
  private int head = 0;
  private int tail = 0;

  // 申请一个大小为capacity的数组
  public CircularQueue(int capacity) {
    items = new String[capacity];
    n = capacity;
  }

  // 入队
  public boolean enqueue(String item) {
    // 队列满了
    if ((tail + 1) % n == head) return false;
    items[tail] = item;
    tail = (tail + 1) % n;
    return true;
  }

  // 出队
  public String dequeue() {
    // 如果head == tail 表示队列为空
    if (head == tail) return null;
    String ret = items[head];
    head = (head + 1) % n;
    return ret;
  }
}

阻塞队列和并发队列

阻塞队列其实就是在队列基础上增加了阻塞操作。简单来说,就是在队列为空的时候,从队头取数据会被阻塞。因为此时还没有数据可取,直到队列中有了数据才能返回;如果队列已经满了,那么插入数据的操作就会被阻塞,直到队列中有空闲位置后再插入数据,然后再返回。

image

你应该已经发现了,上述定义就是一个“生产者 - 消费者模型”!是的,我们可以使用阻塞队列,轻松实现一个“生产者 - 消费者模型”!

这种基于阻塞队列实现的“生产者 - 消费者模型”,可以有效的协调生产和消费的速度。当“生产者”生产数据的速度过快,“消费者”来不及消费时,存储数据的队列很快就会满了。这个时候,生产者就会阻塞等待,知道“消费者”消费了数据,“生产者”才会被唤醒继续“生产”。

而且不仅如此,基于阻塞队列,我们还可以通过协调“生产者”和“消费者”的个数,来提高数据的处理效率。比如前面的例子,我们可以多配置几个“消费者”,来应对一个“生产者”。

image

阻塞队列,在多线程的情况下,会有多个线程同时操作队列,这个时候就会存在线程的安全问题。

线程安全的队列我们叫做并发队列。最简单直接的实现方式是直接在enqueue()、dequeue()方法上加锁,但是锁粒度大并发度会比较低,同一时刻仅允许一个存或者取操作。实际上,基于数组的循环队列,利用CAS原子操作,可以实现非常高效的并发队列。这也是循环队列比链式队列应用更加广泛的原因。

线程池没有空闲线程时,新的任务请求时如何处理?

我们一般有两种处理策略。第一种就是非阻塞的处理方式,直接拒绝任务请求;另一种就是阻塞的处理方式,将请求排队,等到有空闲线程时,取出排队的请求继续处理。

我们希望公平的处理每个排队请求,先进者先服务,所以队列这种数据结构很适合来存储排队请求。前面讲过,队列有基于链表和基于数组这两种实现方式。这两种实现方式对于排队请求又有什么区别呢?

基于链表的实现方式,可以实现一个支持无限排队的无界队列(unbounded queue),但是可能会导致过多的请求排队等待,请求处理的相应时间过长。所以,针对相应时间比较敏感的系统,基于链表实现的无限排队的线程池是不合适的。

而基于数组实现的有界队列(bounded queue),队列的大小是有限的,所以线程池中的队列请求超过队列大小时,接下来的请求就会被拒绝,这种方式对响应时间敏感的系统来说,就相对更加合理。不过,设置一个合理的队列大小,也是非常有讲究的。队列太大导致等待的请求太多,队列太小会导致无法充分利用系统资源,发挥最大性能。

除了前面讲到队列应用在线程池请求排队的场景之外,队列可以应用在任何有限资源池中,用于排队请求,比如数据库连接池等。实际上,对于大部分资源有限的场景,当没有空闲资源时,基本上都可以通过“队列”这种数据结构来实现请求排队

原文链接:,转发请注明来源!
评论已关闭。