队列(Queue)数据结构是先进先出(FIFO,first-in, first-out)的线性表,先进入队列的元素,最先被移除。队列适用于移除顺序需与添加顺序保持一致的情况。
这篇文章将介绍队列的常用操作,使用多种方式实现队列,并分析其时间复杂度。
1. 常用操作
下面是为创建队列所提供的协议:
public protocol Queue {
associatedtype Element
mutating func enqueue(_ element: Element) -> Bool
mutating func dequeue() -> Element?
var isEmpty: Bool { get }
var peek: Element? { get }
}
上述协议定义了队列的核心操作:
- 入队 enqueue:向队列尾部添加元素。操作成功返回 true;反之,返回 false。
- 出队 dequeue:移除队列头部元素,并返回移除的元素。
- isEmpty:检查队列是否为空。
- peek:返回队列头部元素,但并不移除。
队列只能从头部移除、尾部添加,不关心中间元素。如果有其他类型操作,数组可能更能满足你的需要。
下面将介绍四种不同创建队列的方式:
- 数组(Array)
- 双向链表(Doubly linked list)
- 圆形缓冲区(Ring Buffer)
- 使用两个栈(Stack)。
2. 使用数组实现队列
Swift 标准库提供了一些高度优化的基本数据结构(如有序的数组),可以使用这些数据结构构建更为高级的数据结构。
这一部分将使用数组创建队列:
创建 QueueArray.swift 文件,添加以下代码:
/// 使用数组实现队列
public struct QueueArray<T>: Queue {
// 存储使用数组
private var array: [T] = []
public init() { }
}
这里定义了通用类型结构体,遵守了Queue
协议。
2.1 队列状态
继续向 QueueArray 添加以下代码:
public var isEmpty: Bool {
array.isEmpty
}
public var peek: T? {
array.first
}
使用数组已有功能可以很方便的查看队列是否为空,查看队列第一个元素。这些操作的复杂度为O(1)
。
2.2 入队 Enqueue
向队列尾部添加元素只需调用数组的append()
方法。添加以下代码:
/// 入队元素
/// - Parameter element: 要入队的元素
/// - Returns: 入队成功,返回true;入队失败,返回false。
public mutating func enqueue(_ element: T) -> Bool {
array.append(element)
return true
}
入队操作的平均复杂度是O(1)
。
上图中,添加了Mic后还有两个空间。添加两个元素后,数据将被填满。再尝试添加元素时,数据将会扩容。
扩容时需要重新分配内存,将数组原来元素复制过来。每次扩容时容量都会翻倍,因此,扩容发生的频率并不高。入队的平均复杂度是O(1)
,最坏情况复杂度是O(n)
。
2.3 出队 Dequeue
使用以下代码出队元素:
/// 出队元素
/// - Returns: 出队的元素。当队列为空时,返回nil。
public mutating func dequeue() -> T? {
isEmpty ? nil : array.removeFirst()
}
从数据最前面移除元素是线性时间操作,它需要后面元素前移。出队复杂度是O(n)
。
2.4 实战
为了方便测试,让 QueueArray 遵守CustomStringConvertible
协议,代码如下:
extension QueueArray: CustomStringConvertible {
public var description: String {
String(describing: array)
}
}
使用以下代码对队列进行测试:
public func testQueueArray() {
var queue = QueueArray<String>()
queue.enqueue("Ray")
queue.enqueue("Brian")
queue.enqueue("Eric")
queue
queue.dequeue()
queue
queue.peek
}
根据控制台输出,查看队列表现是否符合预期。
2.5 复杂度
基于数组的队列大部分操作都是常数时间的,只有dequeue()
的时间复杂度是线性时间。
操作 | 平均复杂度 | 最坏情况复杂度 |
---|---|---|
enqueue | O(1) | O(n) |
dequeue | O(n) | O(n) |
使用基于数组的队列非常简单,但也有一些缺陷。从最前面移除元素需移动后面所有元素,性能太低,数据量变大时尤为明显。数组填满时需扩容,且扩容后占用很多空闲空间。随着时间推移,它占用空间可能越来越大。
这些不足可以避免吗?下面看下基于链表的队列。
3. 基于双向链表的队列
双向链表与单向链表有些类似,只是结点同时包含了指向上一个结点的指针。
由于这篇文章的重点不在双向链表,你可以直接在这里获取双向链表的实现。如果你对链表不了解,可以查看我的另一篇文章链表 LinkedList。
创建 QueueLinkedList.swift 文件,并添加以下类:
public class QueueLinkedList<T>: Queue {
// 内部存储使用双向链表
private var list = DoublyLinkedList<T>()
public init() { }
}
3.1 入队 enqueue
使用下面代码向队列添加元素:
/// 入队。
/// - Parameter element: 要入队的元素
/// - Returns: 入队成功,返回 true;反之,返回 false。使用基于链表的队列,不会入队失败。
public func enqueue(_ element: T) -> Bool {
list.append(element)
return true
}
双向链表会更新 tail 节点的上一个、下一个指针,使其指向新添加的节点。由于只需更改指针,复杂度为O(1)
。
3.2 出队 Dequeue
使用下面代码移除头部元素:
/// 出队,并返回出队的元素。
/// - Returns: 队列为空时,返回空;反之,返回移除的元素。
public func dequeue() -> T? {
guard !list.isEmpty, let element = list.first else {
return nil
}
return list.remove(element)
}
从头部移除元素时只需操作指针,复杂度为O(1)
。与基于数组的队列相比,无需移动元素,只需更新前面两个节点的next
和previous
指针。
3.3 队列状态
与数组类似,借助DoublyLinkedList
的peek
、isEmpty
属性提供队列首部元素、是否为空功能。
public var peek: T? {
list.first?.value
}
public var isEmpty: Bool {
list.isEmpty
}
3.4 实战
使用下面代码检验队列功能:
public func testQueueDoublyLinkedList() {
let queue = QueueLinkedList<String>()
queue.enqueue("Ray")
queue.enqueue("Brian")
queue.enqueue("Eric")
queue
queue.dequeue()
queue
queue.peek
}
这里的输出应与 QueueArray 队列输出相同。
3.5 复杂度
下面是基于双向链表的队列复杂度:
操作 | 平均复杂度 | 最坏情况复杂度 |
---|---|---|
enqueue | O(1) | O(1) |
dequeue | O(1) | O(1) |
QueueArray 主要问题是 dequeue 元素为线性时间,而基于双向链表的队列 dequeue 操作为恒定时间,即复杂度为O(1)
。
上面表格并未体现出基于双向链表队列的缺点。尽管复杂度是O(1)
,但它带有额外开销。每个元素都需要开辟额外空间存储指向上一个、下一个结点的指针,且每次创建元素时,都需要分配内存。与之相反,基于数组的队列一次开辟大量内存空间,其比多次开辟小空间性能更好。
是否可以避免多次分配内存空间,又保持O(1)
复杂度?如果队列大小固定,可以使用环形缓冲区(Ring Buffer,也称为圆形缓冲区 circular buffer、圆形队列 circular queue、循环缓冲区 cyclic buffer)实现。例如,玩游戏时,使用基于环形缓冲区的队列记录游戏参与者的次序。
4. 基于环形缓冲区的队列
环形缓冲区 ring buffer是固定大小的数组。
4.1 Ring Buffer 工作原理
下面介绍如何使用 ring buffer 实现队列。
创建大小固定为四的环形缓冲区,它的两个指针用途如下:
- read 指针跟踪 queue 的头部。
- write 指针跟踪下一个可用空间,覆盖掉已经被读取的元素。
enqueue 元素如下:
每次入队元素 write 指针加一。继续入队元素:
Write 指针在 read 指针前面两步,意味着队列不为空。
下面出队两个元素:
出队就是 read 指针读取 ring buffer 元素。
再次入队元素以填满队列:
Write 指针到达尾部时,再次从头部开始,这也是这种数据结构为何被称为环形缓冲区 circular buffer。
再次 dequeue 两个元素:
Read 指针也指向了头部,与 write 指针相遇,这时队列为空。
下面是 RingBuffer 的实现:
public struct RingBuffer<T> {
// 使用数组存储
private var array: [T?]
private var readIndex = 0
private var writeIndex = 0
public init(count: Int) {
array = Array<T?>(repeating: nil, count: count)
}
public var first: T? {
array[readIndex]
}
/// 入队。
/// - Parameter element: 要入队的原
/// - Returns: 入队成功时,返回 true;反之,返回 false。当队列满时,入队会失败。
public mutating func write(_ element: T) -> Bool {
if !isFull {
array[writeIndex % array.count] = element
writeIndex += 1
return true
} else {
return false
}
}
/// 出队
/// - Returns: 队列为空时,返回 nil;反之,返回出队的元素。
public mutating func read() -> T? {
if !isEmpty {
let element = array[readIndex % array.count]
readIndex += 1
return element
} else {
return nil
}
}
private var availableSpaceForReading: Int {
writeIndex - readIndex
}
public var isEmpty: Bool {
availableSpaceForReading == 0
}
private var availableSpaceForWriting: Int {
array.count - availableSpaceForReading
}
public var isFull: Bool {
availableSpaceForWriting == 0
}
}
extension RingBuffer: CustomStringConvertible {
public var description: String {
let values = (0..<availableSpaceForReading).map {
String(describing: array[($0 + readIndex) % array.count]!)
}
return "[" + values.joined(separator: ", ") + "]"
}
}
在QueueRingBuffer.swift
文件中添加以下代码:
public struct QueueRingBuffer<T>: Queue {
/// 使用环形缓冲区存储
private var ringBuffer: RingBuffer<T>
/// 初始化队列
/// - Parameter count: 指定队列的固定大小
public init(count: Int) {
ringBuffer = RingBuffer<T>(count: count)
}
public var isEmpty: Bool {
ringBuffer.isEmpty
}
public var peek: T? {
ringBuffer.first
}
}
为了遵守Queue
协议,这里也创建了isEmpty
和peek
属性。这里并未暴露RingBuffer
类,而是提供了接口。isEmpty
和peek
操作的复杂度都是O(1)
。
4.2 入队 enqueue
使用以下方法入队元素:
/// 入队
/// - Parameter element: 要入队的元素
/// - Returns: 入队成功时,返回 true;反之,返回 false。当队列满时,入队会失败。
public mutating func enqueue(_ element: T) -> Bool {
ringBuffer.write(element)
}
直接调用RingBuffer
的write(_:)
方法即可。由于 Ring Buffer 有固定大小,需根据入队是否成功返回true
、false
。
4.3 出队 dequeue
使用以下方法出队元素:
/// 出队
/// - Returns: 队列为空时,返回 nil;反之,返回出队的元素。
public mutating func dequeue() -> T? {
ringBuffer.read()
}
4.4 实战
使用下面代码检验基于环形缓冲区的队列:
public func testQueueRingBuffer() {
var queue = QueueRingBuffer<String>(count: 3)
queue.enqueue("Ray")
queue.enqueue("Brian")
queue.enqueue("Eric")
queue
queue.dequeue()
queue
queue.peek
}
上面方法输出与使用基于数组、双向链表的队列一致。
4.5 复杂度
基于环形缓冲区的队列复杂度如下:
操作 | 平均复杂度 | 最坏情况复杂度 |
---|---|---|
enqueue | O(1) | O(1) |
dequeue | O(1) | O(1) |
基于环形缓冲区队列复杂度与基于双向链表队列复杂度相同,但因为环形缓冲区有固定大小,enqueue 可能失败。
截止目前,分别介绍了基于数组、双向链表、环形缓冲区的队列。下面将介绍一种基于两个堆栈的队列,它在内存读取、存储方面优于双向链表,也无需像环形缓冲区那样有固定大小。
5. 基于两个栈的队列
在QueueStack.swift
文件中添加以下结构体:
public struct QueueStack<T> : Queue {
// 使用两个数组存储
private var leftStack: [T] = []
private var rightStack: [T] = []
public init() { }
}
基于两个栈的队列整体逻辑很简单,当 enqueue 元素时,进入 Right Stack;当 dequeue 元素时,将 Right Stack 放入 Left Stack,再从 Left Stack pop 元素,这样就满足了先进先出原则。
为了遵守Queue
协议,添加以下属性:
public var isEmpty: Bool {
// 队列是否为空,只有两个栈都为空时才为空。
leftStack.isEmpty && rightStack.isEmpty
}
public var peek: T? {
// 如果leftStack不为空,返回它的最后一个;如果为空,返回rightStack第一个。
!leftStack.isEmpty ? leftStack.last : rightStack.first
}
isEmpty
和peek
操作复杂度都是O(1)
。
5.1 入队 enqueue
使用以下方法入队:
public mutating func enqueue(_ element: T) -> Bool {
// 入队时每次向 rightStack 添加
rightStack.append(element)
return true
}
添加元素的复杂度是O(1)
。
5.2 出队 dequeue
使用下面代码出队元素:
public mutating func dequeue() -> T? {
if leftStack.isEmpty { // 如果 leftStack 为空,将rightStack反转后存入leftStack,并清空rightStack。
leftStack = rightStack.reversed()
rightStack.removeAll()
} else { // leftStack不为空,则移除最后一个元素。
return leftStack.popLast()
}
}
只有当 leftStack 为空时,才会将 rightStack 栈内元素反转后移动到 leftStack。
虽然反转数组复杂度是
O(n)
,但出队平均复杂度依然是O(1)
。例如,左右两个栈均有很多元素,只有左侧栈为空时,才会将右侧栈反转后移动到左侧栈,之后继续移除左侧栈元素。反转操作发生频率很低。
5.3 实战
使用下面代码检验基于两个栈实现的队列:
public func testQueueStacks() {
var queue = QueueStack<String>()
queue.enqueue("Ray")
queue.enqueue("Brian")
queue.enqueue("Eric")
queue
queue.dequeue()
queue
queue.peek
}
上面方法输出与使用基于数组、双向链表、圆形缓冲区的队列一致。
5.4 复杂度
基于两个栈队列复杂度如下:
操作 | 平均复杂度 | 最坏情况复杂度 |
---|---|---|
enqueue | O(1) | O(n) |
dequeue | O(1) | O(n) |
与基于数组的队列相比,基于两个栈的队列将出队时间复杂度从O(n)
降低到了O(1)
。
与基于环形缓冲区的队列相比,基于两个栈的队列没有固定大小。当右侧栈需要反转或容量变满时,它的复杂度是O(n)
,但这些情况发生的频率并不高。
由于数组内存空间是连续的,首次访问时会添加到缓存,后续读取也会命中缓存。因此,在存取方面基于两个栈的队列,性能优于基于双向链表的队列。如下图所示:
链表元素内存空间并未连续,会增加查找时间:
6. 队列算法题
这一部分介绍三道队列算法题。
6.1 记录游戏次序
假设你在和朋友玩游戏,但大家都记不住该谁玩了。可以创建一个管理者,记录游戏次序。
队列数据结构适合解决上述问题。
下面是记录次序的协议:
protocol BoardGameManager {
associatedtype Player
mutating func nextPlayer() -> Player?
}
为QueueLinkedList
添加以下 extension:
extension QueueLinkedList: BoardGameManager {
public typealias Player = T
public func nextPlayer() -> T? {
// 通过dequeue获取下一个选手,如果获取不到,直接返回空。
guard let person = dequeue() else { return nil }
// enqueue 同一位选手,会将其添加到尾部。
enqueue(person)
return person
}
}
使用以下代码进行测试:
var queue = QueueLinkedList<String>()
queue.enqueue("Vincent")
queue.enqueue("Remel")
queue.enqueue("Lukiih")
queue.enqueue("Allison")
print(queue)
print("==== boardgame ====")
queue.nextPlayer()
print(queue)
queue.nextPlayer()
print(queue)
queue.nextPlayer()
print(queue)
queue.nextPlayer()
print(queue)
使用不同的实现方式,它的时间复杂度可能不同。上面的算法使用了双向链表,它的时间复杂度是O(1)
,空间复杂度也是O(1)
;如果使用基于数据的队列,它的时间复杂度是O(n)
,空间复杂度是O(1)
。
6.2 反转队列
实现一个算法,对队列进行反转。
Queue 是先进先出,Stack 是后进先出。可以使用 stack 辅助反转队列,即将 queue 内容插入 stack,再将 stack 元素 pop 后添加到 queue。
如下所示:
extension QueueArray {
func reversed() -> QueueArray {
// 创建 queue 副本
var queue = self
// 创建 stack
var stack = Stack<T>()
// dequeue queue的所有元素,并添加到 stack。
while let element = queue.dequeue() {
stack.push(element)
}
// 将 stack pop 后添加到 queue。
while let element = stack.pop() {
queue.enqueue(element)
}
return queue
}
}
由于需遍历两次,它的时间复杂度是O(n)
。
使用以下代码进行测试:
var queue = QueueArray<String>()
queue.enqueue("1")
queue.enqueue("8")
queue.enqueue("11")
queue.enqueue("648")
print("before: \(queue)")
print("after: \(queue.reversed())")
6.3 双端队列
双端队列(doubled-ended queue,简写为 deque)是一种具有队列和栈性质的抽象数据类型,可以从两端插入、移除双端队列的元素。可以把 deque 认为既是 queue,又是 stack。
下面的Deque
协议用于辅助创建自定义数据结构,Direction
枚举用于描述操作针对头部还是尾部。
enum Direction {
case front
case back
}
protocol Deque {
associatedtype Element
var isEmpty:Bool { get }
func peek(from direction: Direction) -> Element?
mutating func enqueue(_ element: Element, to direction: Direction) -> Bool
mutating func dequeue(from direction: Direction) -> Element?
}
环形缓冲区、栈、数组、双向链表都可用于构建双端队列,这里使用双向链表。
首先创建DequeDoubleLinkedList
类,如下所示:
class DequeDoubleLinkedList<Element>: Deque {
// 使用双向链表存储
private var list = DoublyLinkedList<Element>()
public init() { }
}
实现isEmpty
,其复杂度是O(1)
。
var isEmpty: Bool {
list.isEmpty
}
下面实现peek(from:)
方法,它的复杂度是O(1)
。
func peek(from direction: Direction) -> Element? {
// 根据direction决定查看first还是last。
switch direction {
case .front:
return list.first?.value
case .back:
return list.last?.value
}
}
下面实现enqueue(_:)
方法,根据方向添加元素:
func enqueue(_ element: Element, to direction: Direction) -> Bool {
// 根据direction决定添加方式。
switch direction {
case .front:
// 会将 element 设置为新的头节点
list.prepend(element)
case .back:
// 会将 element 设置为新的尾节点
list.append(element)
}
return true
}
上面的方法只需更新指针指向,因此它的复杂度是O(1)
。
下面实现dequeue(_:)
方法:
func dequeue(from direction: Direction) -> Element? {
let element: Element?
// 双向链表有指向前、后结点的指针,只需移除指针即可。
switch direction {
case .front:
guard let first = list.first else { return nil }
element = list.remove(first)
case .back:
guard let last = list.last else { return nil }
element = list.remove(last)
}
return element
}
与enqueue(_:)
类似,dequeue(_:)
的复杂度也是O(1)
。
使用以下代码验证双端队列:
let deque = DequeDoubleLinkedList<Int>()
deque.enqueue(1, to: .back)
deque.enqueue(2, to: .back)
deque.enqueue(3, to: .back)
deque.enqueue(4, to: .back)
print(deque)
deque.enqueue(5, to: .front)
print(deque)
deque.dequeue(from: .back)
deque.dequeue(from: .back)
deque.dequeue(from: .back)
deque.dequeue(from: .front)
deque.dequeue(from: .front)
deque.dequeue(from: .front)
print(deque)
总结
- 队列是先进先出。
- enqueue 将元素添加到尾部。
- dequeue 移除队列头部元素。
- 数组的元素分布在连续内存块中;链表的元素随机分布,缓存命中率低。
- 环形缓冲区适合固定大小的队列。
- 使用两个栈可以将
dequeue(_:)
平均复杂度降低到O(1)
,并且在查找方面优于双向链表。
Demo名称:Queue
源码地址:https://github.com/pro648/BasicDemos-iOS/tree/master/Queue
欢迎更多指正:https://github.com/pro648/tips
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