数据结构基础-队列-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了数据结构基础-队列。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

队列

概述

计算机科学中，queue 是以顺序的方式维护的一组数据集合，在一端添加数据，从另一端移除数据。习惯来说，添加的一端称为尾，移除的一端称为头，就如同生活中的排队买商品

In computer science, a queue is a collection of entities that are maintained in a sequence and can be modified by the addition of entities at one end of the sequence and the removal of entities from the other end of the sequence

先定义一个简化的队列接口

public interface Queue<E> {

    /**
     * 向队列尾插入值
     * @param value 待插入值
     * @return 插入成功返回 true, 插入失败返回 false
     */
    boolean offer(E value);

    /**
     * 从对列头获取值, 并移除
     * @return 如果队列非空返回对头值, 否则返回 null
     */
    E poll();

    /**
     * 从对列头获取值, 不移除
     * @return 如果队列非空返回对头值, 否则返回 null
     */
    E peek();

    /**
     * 检查队列是否为空
     * @return 空返回 true, 否则返回 false
     */
    boolean isEmpty();

    /**
     * 检查队列是否已满
     * @return 满返回 true, 否则返回 false
     */
    boolean isFull();
}

链表实现

下面以单向环形带哨兵链表方式来实现队列

数据结构基础-队列

代码

public class LinkedListQueue<E>
        implements Queue<E>, Iterable<E> {

    private static class Node<E> {
        E value;
        Node<E> next;

        public Node(E value, Node<E> next) {
            this.value = value;
            this.next = next;
        }
    }

    private Node<E> head = new Node<>(null, null);
    private Node<E> tail = head;
    private int size = 0;
    private int capacity = Integer.MAX_VALUE;

    {
        tail.next = head;
    }

    public LinkedListQueue() {
    }

    public LinkedListQueue(int capacity) {
        this.capacity = capacity;
    }

    @Override
    public boolean offer(E value) {
        if (isFull()) {
            return false;
        }
        Node<E> added = new Node<>(value, head);
        tail.next = added;
        tail = added;
        size++;
        return true;
    }

    @Override
    public E poll() {
        if (isEmpty()) {
            return null;
        }
        Node<E> first = head.next;
        head.next = first.next;
        if (first == tail) {
            tail = head;
        }
        size--;
        return first.value;
    }

    @Override
    public E peek() {
        if (isEmpty()) {
            return null;
        }
        return head.next.value;
    }

    @Override
    public boolean isEmpty() {
        return head == tail;
    }

    @Override
    public boolean isFull() {
        return size == capacity;
    }

    @Override
    public Iterator<E> iterator() {
        return new Iterator<E>() {
            Node<E> p = head.next;
            @Override
            public boolean hasNext() {
                return p != head;
            }
            @Override
            public E next() {
                E value = p.value;
                p = p.next;
                return value;
            }
        };
    }
}

环形数组实现

好处

对比普通数组，起点和终点更为自由，不用考虑数据移动
“环”意味着不会存在【越界】问题
数组性能更佳
环形数组比较适合实现有界队列、RingBuffer 等

下标计算

例如，数组长度是 5，当前位置是 3 ，向前走 2 步，此时下标为 (3 + 2)%5 = 0
数据结构基础-队列

(cur + step) % length

cur 当前指针位置
step 前进步数
length 数组长度

注意：

如果 step = 1，也就是一次走一步，可以在 >= length 时重置为 0 即可

判断空

数据结构基础-队列

判断满

数据结构基础-队列

满之后的策略可以根据业务需求决定

例如我们要实现的环形队列，满之后就拒绝入队

代码

public class ArrayQueue<E> implements Queue<E>, Iterable<E>{

    private int head = 0;
    private int tail = 0;
    private final E[] array;
    private final int length;

    @SuppressWarnings("all")
    public ArrayQueue(int capacity) {
        length = capacity + 1;
        array = (E[]) new Object[length];
    }

    @Override
    public boolean offer(E value) {
        if (isFull()) {
            return false;
        }
        array[tail] = value;
        tail = (tail + 1) % length;
        return true;
    }

    @Override
    public E poll() {
        if (isEmpty()) {
            return null;
        }
        E value = array[head];
        head = (head + 1) % length;
        return value;
    }

    @Override
    public E peek() {
        if (isEmpty()) {
            return null;
        }
        return array[head];
    }

    @Override
    public boolean isEmpty() {
        return tail == head;
    }

    @Override
    public boolean isFull() {
        return (tail + 1) % length == head;
    }

    @Override
    public Iterator<E> iterator() {
        return new Iterator<E>() {
            int p = head;
            @Override
            public boolean hasNext() {
                return p != tail;
            }

            @Override
            public E next() {
                E value = array[p];
                p = (p + 1) % array.length;
                return value;
            }
        };
    }
}

判断空、满方法2

引入 size

public class ArrayQueue2<E> implements Queue<E>, Iterable<E> {

    private int head = 0;
    private int tail = 0;
    private final E[] array;
    private final int capacity;
    private int size = 0;

    @SuppressWarnings("all")
    public ArrayQueue2(int capacity) {
        this.capacity = capacity;
        array = (E[]) new Object[capacity];
    }

    @Override
    public boolean offer(E value) {
        if (isFull()) {
            return false;
        }
        array[tail] = value;
        tail = (tail + 1) % capacity;
        size++;
        return true;
    }

    @Override
    public E poll() {
        if (isEmpty()) {
            return null;
        }
        E value = array[head];
        head = (head + 1) % capacity;
        size--;
        return value;
    }

    @Override
    public E peek() {
        if (isEmpty()) {
            return null;
        }
        return array[head];
    }

    @Override
    public boolean isEmpty() {
        return size == 0;
    }

    @Override
    public boolean isFull() {
        return size == capacity;
    }

    @Override
    public Iterator<E> iterator() {
        return new Iterator<E>() {
            int p = head;

            @Override
            public boolean hasNext() {
                return p != tail;
            }

            @Override
            public E next() {
                E value = array[p];
                p = (p + 1) % capacity;
                return value;
            }
        };
    }
}

判断空、满方法3

head 和 tail 不断递增，用到索引时，再用它们进行计算，两个问题
- 如何保证 head 和 tail 自增超过正整数最大值的正确性
- 如何让取模运算性能更高
答案：让 capacity 为 2 的幂

public class ArrayQueue3<E> implements Queue<E>, Iterable<E> {

    private int head = 0;
    private int tail = 0;
    private final E[] array;
    private final int capacity;

    @SuppressWarnings("all")
    public ArrayQueue3(int capacity) {
        if ((capacity & capacity - 1) != 0) {
            throw new IllegalArgumentException("capacity 必须为 2 的幂");
        }
        this.capacity = capacity;
        array = (E[]) new Object[this.capacity];
    }

    @Override
    public boolean offer(E value) {
        if (isFull()) {
            return false;
        }
        array[tail & capacity - 1] = value;
        tail++;
        return true;
    }

    @Override
    public E poll() {
        if (isEmpty()) {
            return null;
        }
        E value = array[head & capacity - 1];
        head++;
        return value;
    }

    @Override
    public E peek() {
        if (isEmpty()) {
            return null;
        }
        return array[head & capacity - 1];
    }

    @Override
    public boolean isEmpty() {
        return tail - head == 0;
    }

    @Override
    public boolean isFull() {
        return tail - head == capacity;
    }

    @Override
    public Iterator<E> iterator() {
        return new Iterator<E>() {
            int p = head;

            @Override
            public boolean hasNext() {
                return p != tail;
            }

            @Override
            public E next() {
                E value = array[p & capacity - 1];
                p++;
                return value;
            }
        };
    }
}

双端队列

概述

双端队列、队列、栈对比

	定义	特点
队列	一端删除（头）另一端添加（尾）	First In First Out
栈	一端删除和添加（顶）	Last In First Out
双端队列	两端都可以删除、添加
优先级队列		优先级高者先出队
延时队列		根据延时时间确定优先级
并发非阻塞队列	队列空或满时不阻塞
并发阻塞队列	队列空时删除阻塞、队列满时添加阻塞

注1：

Java 中 LinkedList 即为典型双端队列实现，不过它同时实现了 Queue 接口，也提供了栈的 push pop 等方法

注2：

不同语言，操作双端队列的方法命名有所不同，参见下表

操作 Java JavaScript C++ leetCode 641

尾部插入 offerLast push push_back insertLast

头部插入 offerFirst unshift push_front insertFront

尾部移除 pollLast pop pop_back deleteLast

头部移除 pollFirst shift pop_front deleteFront

尾部获取 peekLast at(-1) back getRear

头部获取 peekFirst at(0) front getFront

吐槽一下 leetCode 命名比较 low

常见的单词还有 enqueue 入队、dequeue 出队

操作	Java	JavaScript	C++	leetCode 641
尾部插入	offerLast	push	push_back	insertLast
头部插入	offerFirst	unshift	push_front	insertFront
尾部移除	pollLast	pop	pop_back	deleteLast
头部移除	pollFirst	shift	pop_front	deleteFront
尾部获取	peekLast	at(-1)	back	getRear
头部获取	peekFirst	at(0)	front	getFront

接口定义

public interface Deque<E> {

    boolean offerFirst(E e);

    boolean offerLast(E e);

    E pollFirst();

    E pollLast();

    E peekFirst();

    E peekLast();
    
    boolean isEmpty();

    boolean isFull();
}

链表实现

/**
 * 基于环形链表的双端队列
 * @param <E> 元素类型
 */
public class LinkedListDeque<E> implements Deque<E>, Iterable<E> {

    @Override
    public boolean offerFirst(E e) {
        if (isFull()) {
            return false;
        }
        size++;
        Node<E> a = sentinel;
        Node<E> b = sentinel.next;
        Node<E> offered = new Node<>(a, e, b);
        a.next = offered;
        b.prev = offered;
        return true;
    }

    @Override
    public boolean offerLast(E e) {
        if (isFull()) {
            return false;
        }
        size++;
        Node<E> a = sentinel.prev;
        Node<E> b = sentinel;
        Node<E> offered = new Node<>(a, e, b);
        a.next = offered;
        b.prev = offered;
        return true;
    }

    @Override
    public E pollFirst() {
        if (isEmpty()) {
            return null;
        }
        Node<E> a = sentinel;
        Node<E> polled = sentinel.next;
        Node<E> b = polled.next;
        a.next = b;
        b.prev = a;
        size--;
        return polled.value;
    }

    @Override
    public E pollLast() {
        if (isEmpty()) {
            return null;
        }
        Node<E> polled = sentinel.prev;
        Node<E> a = polled.prev;
        Node<E> b = sentinel;
        a.next = b;
        b.prev = a;
        size--;
        return polled.value;
    }

    @Override
    public E peekFirst() {
        if (isEmpty()) {
            return null;
        }
        return sentinel.next.value;
    }

    @Override
    public E peekLast() {
        if (isEmpty()) {
            return null;
        }
        return sentinel.prev.value;
    }

    @Override
    public boolean isEmpty() {
        return size == 0;
    }

    @Override
    public boolean isFull() {
        return size == capacity;
    }

    @Override
    public Iterator<E> iterator() {
        return new Iterator<E>() {
            Node<E> p = sentinel.next;
            @Override
            public boolean hasNext() {
                return p != sentinel;
            }

            @Override
            public E next() {
                E value = p.value;
                p = p.next;
                return value;
            }
        };
    }

    static class Node<E> {
        Node<E> prev;
        E value;
        Node<E> next;

        public Node(Node<E> prev, E value, Node<E> next) {
            this.prev = prev;
            this.value = value;
            this.next = next;
        }
    }

    Node<E> sentinel = new Node<>(null, null, null);
    int capacity;
    int size;

    public LinkedListDeque(int capacity) {
        sentinel.next = sentinel;
        sentinel.prev = sentinel;
        this.capacity = capacity;
    }
}

数组实现

/**
 * 基于循环数组实现, 特点
 * <ul>
 *     <li>tail 停下来的位置不存储, 会浪费一个位置</li>
 * </ul>
 * @param <E>
 */
public class ArrayDeque1<E> implements Deque<E>, Iterable<E> {

    /*
                    h
            t
        0   1   2   3
        b           a
     */
    @Override
    public boolean offerFirst(E e) {
        if (isFull()) {
            return false;
        }
        head = dec(head, array.length);
        array[head] = e;
        return true;
    }

    @Override
    public boolean offerLast(E e) {
        if (isFull()) {
            return false;
        }
        array[tail] = e;
        tail = inc(tail, array.length);
        return true;
    }

    @Override
    public E pollFirst() {
        if (isEmpty()) {
            return null;
        }
        E e = array[head];
        array[head] = null;
        head = inc(head, array.length);
        return e;
    }

    @Override
    public E pollLast() {
        if (isEmpty()) {
            return null;
        }
        tail = dec(tail, array.length);
        E e = array[tail];
        array[tail] = null;
        return e;
    }

    @Override
    public E peekFirst() {
        if (isEmpty()) {
            return null;
        }
        return array[head];
    }

    @Override
    public E peekLast() {
        if (isEmpty()) {
            return null;
        }
        return array[dec(tail, array.length)];
    }

    @Override
    public boolean isEmpty() {
        return head == tail;
    }

    @Override
    public boolean isFull() {
        if (tail > head) {
            return tail - head == array.length - 1;
        } else if (tail < head) {
            return head - tail == 1;
        } else {
            return false;
        }
    }

    @Override
    public Iterator<E> iterator() {
        return new Iterator<E>() {
            int p = head;
            @Override
            public boolean hasNext() {
                return p != tail;
            }

            @Override
            public E next() {
                E e = array[p];
                p = inc(p, array.length);
                return e;
            }
        };
    }

    E[] array;
    int head;
    int tail;

    @SuppressWarnings("unchecked")
    public ArrayDeque1(int capacity) {
        array = (E[]) new Object[capacity + 1];
    }

    static int inc(int i, int length) {
        if (i + 1 >= length) {
            return 0;
        }
        return i + 1;
    }

    static int dec(int i, int length) {
        if (i - 1 < 0) {
            return length - 1;
        }
        return i - 1;
    }
}

数组实现中，如果存储的是基本类型，那么无需考虑内存释放，例如
数据结构基础-队列

但如果存储的是引用类型，应当设置该位置的引用为 null，以便内存及时释放
数据结构基础-队列

优先级队列

无序数组实现

要点

入队保持顺序
出队前找到优先级最高的出队，相当于一次选择排序

public class PriorityQueue1<E extends Priority> implements Queue<E> {

    Priority[] array;
    int size;

    public PriorityQueue1(int capacity) {
        array = new Priority[capacity];
    }

    @Override // O(1)
    public boolean offer(E e) {
        if (isFull()) {
            return false;
        }
        array[size++] = e;
        return true;
    }

    // 返回优先级最高的索引值
    private int selectMax() {
        int max = 0;
        for (int i = 1; i < size; i++) {
            if (array[i].priority() > array[max].priority()) {
                max = i;
            }
        }
        return max;
    }

    @Override // O(n)
    public E poll() {
        if (isEmpty()) {
            return null;
        }
        int max = selectMax();
        E e = (E) array[max];
        remove(max);
        return e;
    }

    private void remove(int index) {
        if (index < size - 1) {
            System.arraycopy(array, index + 1,
                    array, index, size - 1 - index);
        }
        array[--size] = null; // help GC
    }

    @Override
    public E peek() {
        if (isEmpty()) {
            return null;
        }
        int max = selectMax();
        return (E) array[max];
    }

    @Override
    public boolean isEmpty() {
        return size == 0;
    }

    @Override
    public boolean isFull() {
        return size == array.length;
    }
}

视频中忘记了 help GC，注意一下

有序数组实现

要点

入队后排好序，优先级最高的排列在尾部
出队只需删除尾部元素即可

public class PriorityQueue2<E extends Priority> implements Queue<E> {

    Priority[] array;
    int size;

    public PriorityQueue2(int capacity) {
        array = new Priority[capacity];
    }

    // O(n)
    @Override
    public boolean offer(E e) {
        if (isFull()) {
            return false;
        }
        insert(e);
        size++;
        return true;
    }

    // 一轮插入排序
    private void insert(E e) {
        int i = size - 1;
        while (i >= 0 && array[i].priority() > e.priority()) {
            array[i + 1] = array[i];
            i--;
        }
        array[i + 1] = e;
    }

    // O(1)
    @Override
    public E poll() {
        if (isEmpty()) {
            return null;
        }
        E e = (E) array[size - 1];
        array[--size] = null; // help GC
        return e;
    }

    @Override
    public E peek() {
        if (isEmpty()) {
            return null;
        }
        return (E) array[size - 1];
    }

    @Override
    public boolean isEmpty() {
        return size == 0;
    }

    @Override
    public boolean isFull() {
        return size == array.length;
    }
}

阻塞队列

之前的队列在很多场景下都不能很好地工作，例如

大部分场景要求分离向队列放入（生产者）、从队列拿出（消费者）两个角色、它们得由不同的线程来担当，而之前的实现根本没有考虑线程安全问题
队列为空，那么在之前的实现里会返回 null，如果就是硬要拿到一个元素呢？只能不断循环尝试
队列为满，那么再之前的实现里会返回 false，如果就是硬要塞入一个元素呢？只能不断循环尝试

因此我们需要解决的问题有

用锁保证线程安全
用条件变量让等待非空线程与等待不满线程进入等待状态，而不是不断循环尝试，让 CPU 空转

有同学对线程安全还没有足够的认识，下面举一个反例，两个线程都要执行入队操作（几乎在同一时刻）

public class TestThreadUnsafe {
    private final String[] array = new String[10];
    private int tail = 0;

    public void offer(String e) {
        array[tail] = e;
        tail++;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return Arrays.toString(array);
    }

    public static void main(String[] args) {
        TestThreadUnsafe queue = new TestThreadUnsafe();
        new Thread(()-> queue.offer("e1"), "t1").start();
        new Thread(()-> queue.offer("e2"), "t2").start();
    }
}

执行的时间序列如下，假设初始状态 tail = 0，在执行过程中由于 CPU 在两个线程之间切换，造成了指令交错

线程1	线程2	说明
array[tail]=e1		线程1 向 tail 位置加入 e1 这个元素，但还没来得及执行 tail++
	array[tail]=e2	线程2 向 tail 位置加入 e2 这个元素，覆盖掉了 e1
	tail++	tail 自增为1
tail++		tail 自增为2
		最后状态 tail 为 2，数组为 [e2, null, null …]

糟糕的是，由于指令交错的顺序不同，得到的结果不止以上一种，宏观上造成混乱的效果

单锁实现

Java 中要防止代码段交错执行，需要使用锁，有两种选择

synchronized 代码块，属于关键字级别提供锁保护，功能少
ReentrantLock 类，功能丰富

以 ReentrantLock 为例

ReentrantLock lock = new ReentrantLock();

public void offer(String e) {
    lock.lockInterruptibly();
    try {
        array[tail] = e;
        tail++;
    } finally {
        lock.unlock();
    }
}

只要两个线程执行上段代码时，锁对象是同一个，就能保证 try 块内的代码的执行不会出现指令交错现象，即执行顺序只可能是下面两种情况之一

线程1	线程2	说明
lock.lockInterruptibly()		t1对锁对象上锁
array[tail]=e1
	lock.lockInterruptibly()	即使 CPU 切换到线程2，但由于t1已经对该对象上锁，因此线程2卡在这儿进不去
tail++		切换回线程1 执行后续代码
lock.unlock()		线程1 解锁
	array[tail]=e2	线程2 此时才能获得锁，执行它的代码
	tail++

另一种情况是线程2 先获得锁，线程1 被挡在外面
要明白保护的本质，本例中是保护的是 tail 位置读写的安全

事情还没有完，上面的例子是队列还没有放满的情况，考虑下面的代码（这回锁同时保护了 tail 和 size 的读写安全）

ReentrantLock lock = new ReentrantLock();
int size = 0;

public void offer(String e) {
    lock.lockInterruptibly();
    try {
        if(isFull()) {
            // 满了怎么办?
        }
        array[tail] = e;
        tail++;
        
        size++;
    } finally {
        lock.unlock();
    }
}

private boolean isFull() {
    return size == array.length;
}

之前是返回 false 表示添加失败，前面分析过想达到这么一种效果：

在队列满时，不是立刻返回，而是当前线程进入等待
什么时候队列不满了，再唤醒这个等待的线程，从上次的代码处继续向下运行

ReentrantLock 可以配合条件变量来实现，代码进化为

ReentrantLock lock = new ReentrantLock();
Condition tailWaits = lock.newCondition(); // 条件变量
int size = 0;

public void offer(String e) {
    lock.lockInterruptibly();
    try {
        while (isFull()) {
            tailWaits.await();	// 当队列满时, 当前线程进入 tailWaits 等待
        }
        array[tail] = e;
        tail++;
        
        size++;
    } finally {
        lock.unlock();
    }
}

private boolean isFull() {
    return size == array.length;
}

条件变量底层也是个队列，用来存储这些需要等待的线程，当队列满了，就会将 offer 线程加入条件队列，并暂时释放锁
将来我们的队列如果不满了（由 poll 线程那边得知）可以调用 tailWaits.signal() 来唤醒 tailWaits 中首个等待的线程，被唤醒的线程会再次抢到锁，从上次 await 处继续向下运行

思考为何要用 while 而不是 if，设队列容量是 3

操作前	offer(4)	offer(5)	poll()	操作后
[1 2 3]	队列满，进入tailWaits 等待			[1 2 3]
[1 2 3]			取走 1，队列不满，唤醒线程	[2 3]
[2 3]		抢先获得锁，发现不满，放入 5		[2 3 5]
[2 3 5]	从上次等待处直接向下执行			[2 3 5 ?]

关键点：

从 tailWaits 中唤醒的线程，会与新来的 offer 的线程争抢锁，谁能抢到是不一定的，如果后者先抢到，就会导致条件又发生变化
这种情况称之为虚假唤醒，唤醒后应该重新检查条件，看是不是得重新进入等待

最后的实现代码

/**
 * 单锁实现
 * @param <E> 元素类型
 */
public class BlockingQueue1<E> implements BlockingQueue<E> {
    private final E[] array;
    private int head = 0;
    private int tail = 0;
    private int size = 0; // 元素个数

    @SuppressWarnings("all")
    public BlockingQueue1(int capacity) {
        array = (E[]) new Object[capacity];
    }

    ReentrantLock lock = new ReentrantLock();
    Condition tailWaits = lock.newCondition();
    Condition headWaits = lock.newCondition();

    @Override
    public void offer(E e) throws InterruptedException {
        lock.lockInterruptibly();
        try {
            while (isFull()) {
                tailWaits.await();
            }
            array[tail] = e;
            if (++tail == array.length) {
                tail = 0;
            }
            size++;
            headWaits.signal();
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }

    @Override
    public void offer(E e, long timeout) throws InterruptedException {
        lock.lockInterruptibly();
        try {
            long t = TimeUnit.MILLISECONDS.toNanos(timeout);
            while (isFull()) {
                if (t <= 0) {
                    return;
                }
                t = tailWaits.awaitNanos(t);
            }
            array[tail] = e;
            if (++tail == array.length) {
                tail = 0;
            }
            size++;
            headWaits.signal();
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }

    @Override
    public E poll() throws InterruptedException {
        lock.lockInterruptibly();
        try {
            while (isEmpty()) {
                headWaits.await();
            }
            E e = array[head];
            array[head] = null; // help GC
            if (++head == array.length) {
                head = 0;
            }
            size--;
            tailWaits.signal();
            return e;
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }

    private boolean isEmpty() {
        return size == 0;
    }

    private boolean isFull() {
        return size == array.length;
    }
}

public void offer(E e, long timeout) throws InterruptedException 是带超时的版本，可以只等待一段时间，而不是永久等下去，类似的 poll 也可以做带超时的版本，这个留给大家了

注意

JDK 中 BlockingQueue 接口的方法命名与我的示例有些差异

方法 offer(E e) 是非阻塞的实现，阻塞实现方法为 put(E e)

方法 poll() 是非阻塞的实现，阻塞实现方法为 take()

双锁实现

单锁的缺点在于：

生产和消费几乎是不冲突的，唯一冲突的是生产者和消费者它们有可能同时修改 size
冲突的主要是生产者之间：多个 offer 线程修改 tail
冲突的还有消费者之间：多个 poll 线程修改 head

如果希望进一步提高性能，可以用两把锁

一把锁保护 tail
另一把锁保护 head

ReentrantLock headLock = new ReentrantLock();  // 保护 head 的锁
Condition headWaits = headLock.newCondition(); // 队列空时，需要等待的线程集合

ReentrantLock tailLock = new ReentrantLock();  // 保护 tail 的锁
Condition tailWaits = tailLock.newCondition(); // 队列满时，需要等待的线程集合

先看看 offer 方法的初步实现

@Override
public void offer(E e) throws InterruptedException {
    tailLock.lockInterruptibly();
    try {
        // 队列满等待
        while (isFull()) {
            tailWaits.await();
        }
        
        // 不满则入队
        array[tail] = e;
        if (++tail == array.length) {
            tail = 0;
        }
        
        // 修改 size （有问题）
        size++;
        
    } finally {
        tailLock.unlock();
    }
}

上面代码的缺点是 size 并不受 tailLock 保护，tailLock 与 headLock 是两把不同的锁，并不能实现互斥的效果。因此，size 需要用下面的代码保证原子性

AtomicInteger size = new AtomicInteger(0);	   // 保护 size 的原子变量

size.getAndIncrement(); // 自增
size.getAndDecrement(); // 自减

代码修改为

@Override
public void offer(E e) throws InterruptedException {
    tailLock.lockInterruptibly();
    try {
        // 队列满等待
        while (isFull()) {
            tailWaits.await();
        }
        
        // 不满则入队
        array[tail] = e;
        if (++tail == array.length) {
            tail = 0;
        }
        
        // 修改 size
        size.getAndIncrement();
        
    } finally {
        tailLock.unlock();
    }
}

对称地，可以写出 poll 方法

@Override
public E poll() throws InterruptedException {
    E e;
    headLock.lockInterruptibly();
    try {
        // 队列空等待
        while (isEmpty()) {
            headWaits.await();
        }
        
        // 不空则出队
        e = array[head];
        if (++head == array.length) {
            head = 0;
        }
        
        // 修改 size
        size.getAndDecrement();
        
    } finally {
        headLock.unlock();
    }
    return e;
}

下面来看一个难题，就是如何通知 headWaits 和 tailWaits 中等待的线程，比如 poll 方法拿走一个元素，通知 tailWaits：我拿走一个，不满了噢，你们可以放了，因此代码改为

@Override
public E poll() throws InterruptedException {
    E e;
    headLock.lockInterruptibly();
    try {
        // 队列空等待
        while (isEmpty()) {
            headWaits.await();
        }
        
        // 不空则出队
        e = array[head];
        if (++head == array.length) {
            head = 0;
        }
        
        // 修改 size
        size.getAndDecrement();
        
        // 通知 tailWaits 不满（有问题）
        tailWaits.signal();
        
    } finally {
        headLock.unlock();
    }
    return e;
}

问题在于要使用这些条件变量的 await()， signal() 等方法需要先获得与之关联的锁，上面的代码若直接运行会出现以下错误

java.lang.IllegalMonitorStateException

加上锁不就行吗，于是写出了下面的代码
数据结构基础-队列

发现什么问题了？两把锁这么嵌套使用，非常容易出现死锁，如下所示

数据结构基础-队列

因此得避免嵌套，两段加锁的代码变成了下面平级的样子
数据结构基础-队列
性能还可以进一步提升

代码调整后 offer 并没有同时获取 tailLock 和 headLock 两把锁，因此两次加锁之间会有空隙，这个空隙内可能有其它的 offer 线程添加了更多的元素，那么这些线程都要执行 signal()，通知 poll 线程队列非空吗？
- 每次调用 signal() 都需要这些 offer 线程先获得 headLock 锁，成本较高，要想法减少 offer 线程获得 headLock 锁的次数
- 可以加一个条件：当 offer 增加前队列为空，即从 0 变化到不空，才由此 offer 线程来通知 headWaits，其它情况不归它管
队列从 0 变化到不空，会唤醒一个等待的 poll 线程，这个线程被唤醒后，肯定能拿到 headLock 锁，因此它具备了唤醒 headWaits 上其它 poll 线程的先决条件。如果检查出此时有其它 offer 线程新增了元素（不空，但不是从0变化而来），那么不妨由此 poll 线程来唤醒其它 poll 线程

这个技巧被称之为级联通知（cascading notifies），类似的原因

在 poll 时队列从满变化到不满，才由此 poll 线程来唤醒一个等待的 offer 线程，目的也是为了减少 poll 线程对 tailLock 上锁次数，剩下等待的 offer 线程由这个 offer 线程间接唤醒

最终的代码为

public class BlockingQueue2<E> implements BlockingQueue<E> {

    private final E[] array;
    private int head = 0;
    private int tail = 0;
    private final AtomicInteger size = new AtomicInteger(0);
    ReentrantLock headLock = new ReentrantLock();
    Condition headWaits = headLock.newCondition();
    ReentrantLock tailLock = new ReentrantLock();
    Condition tailWaits = tailLock.newCondition();

    public BlockingQueue2(int capacity) {
        this.array = (E[]) new Object[capacity];
    }

    @Override
    public void offer(E e) throws InterruptedException {
        int c;
        tailLock.lockInterruptibly();
        try {
            while (isFull()) {
                tailWaits.await();
            }
            array[tail] = e;
            if (++tail == array.length) {
                tail = 0;
            }            
            c = size.getAndIncrement();
            // a. 队列不满, 但不是从满->不满, 由此offer线程唤醒其它offer线程
            if (c + 1 < array.length) {
                tailWaits.signal();
            }
        } finally {
            tailLock.unlock();
        }
        // b. 从0->不空, 由此offer线程唤醒等待的poll线程
        if (c == 0) {
            headLock.lock();
            try {
                headWaits.signal();
            } finally {
                headLock.unlock();
            }
        }
    }

    @Override
    public E poll() throws InterruptedException {
        E e;
        int c;
        headLock.lockInterruptibly();
        try {
            while (isEmpty()) {
                headWaits.await(); 
            }
            e = array[head]; 
            if (++head == array.length) {
                head = 0;
            }
            c = size.getAndDecrement();
            // b. 队列不空, 但不是从0变化到不空，由此poll线程通知其它poll线程
            if (c > 1) {
                headWaits.signal();
            }
        } finally {
            headLock.unlock();
        }
        // a. 从满->不满, 由此poll线程唤醒等待的offer线程
        if (c == array.length) {
            tailLock.lock();
            try {
                tailWaits.signal();
            } finally {
                tailLock.unlock();
            }
        }
        return e;
    }

    private boolean isEmpty() {
        return size.get() == 0;
    }

    private boolean isFull() {
        return size.get() == array.length;
    }

}

双锁实现的非常精巧，据说作者 Doug Lea 花了一年的时间才完善了此段代码

JAVA提供的Queue集合

Queue用于模拟队列这种数据结构，队列通常是指先进先出的容器。新元素插入（offer）到队列的尾部，访问元素（poll）操作会返回队列头部的元素。通常，队列不允许随机访问队列中的元素。Queue继承于Collection接口，Queue接口中定义了如下方法：

void add(Object e)：将指定元素加入此队列的尾部
 
Object element()：获取列队头部的元素，但是不删除该元素
 
boolean offer(Object e)：将指定元素加入该队列的尾部，当使用有容量限制的队列时，此方法通常比void add(Object e)方法更好，使用此方法时，如果发现队列已满无法添加时，会直接返回false
 
Object peek()：获取队列头部的元素，但是不删除该元素，如果此队列为空，则返回null
 
Object poll()：获取队列头部的元素，并删除该元素，如果此队列为空，则返回null
 
Object remove()：获取队列头部的元素，并删除该元素，队列为空时抛出异常NoSuchElementException```

Queue接口有一个PriorityQueue实现类，除此之外，Queue还有一个Deque接口，Deque代表一个双端队列，双端队列可以同时从两端来添加，删除元素，因此Deque的实现类既可当成队列使用，也可当成栈使用，Java为Deque提供了ArrayDeque和LinkedList两个实现类。

PriorityQueue实现类

PriorityQueue实现类保存队列元素的顺序并不是按加入队列的顺序，而是按队列元素的大小进行重新排序，因此当调用peek()或poll()方法取出队列中的元素时，并不是取出最先进入队列的元素，而是取出队列中最小的元素。注意：因为PriorityQueue是进行排序的，所以不允许插入的元素为null。示例代码如下：

public class Queuetest {
	public static void main(String[] args) {
		PriorityQueue<Integer> queue=new PriorityQueue<Integer>();
		queue.offer(3);
		queue.offer(9);
		queue.offer(2);
		queue.offer(-1);
		System.out.println(queue);
		System.out.println(queue.poll());
		System.out.println(queue.poll());
	}
}
/*输出：[-1, 2, 3, 9]
        -1
        2
*/

Deque接口

Deque接口是Queue接口的子接口，它代表一个双端队列，Deque接口里定义了一些双端队列的方法，这些方法允许从两端来操作队列的元素

void addFirst(Object e)：将指定元素插入该双端队列的开头
 
void addLast(Object e)：将指定元素插入该双端队列的末尾
 
Iterator descendingIterator()：返回该双端队列对应的迭代器，该迭代器将以逆向顺序来迭代队列中的元素
 
Object getFirst()：获取但不删除双端队列的第一个元素
 
Object getLast()：获取但不删除双端队列的最后一个元素
 
boolean offerFirst(Object e)：将指定元素插入该双端队列的开头
 
boolean offerLast(Object e)：将指定元素插入该双端队列的末尾
 
Object peekFirst()：获取但不删除该双端队列的第一个元素，如果此双端队列为空，则返回null
 
Object peekLast()：获取但不删除该双端队列的最后一个元素，如果此双端队列为空，则返回null
 
Object pollFirst()：获取并删除该双端队列的第一个元素，如果此双端队列为空，则返回null
 
Object pollLast()：获取并删除该双端队列的最后一个元素，如果此双端队列为空，则返回null
 
Object pop()（栈方法）：pop出该双端队列所表示的栈的栈顶元素，相当于removeFirst()
 
void push(Object e)（栈方法）：将指定元素push进该双端队列所表示的栈的栈顶，相当于addFirst(Object e)
 
Object removeFirst()：获取并删除该双端队列的第一个元素
 
Object removeFirstOccurrence(Object 0)：删除该双端队列的第一次出现的元素
 
Object removeLast()：获取并删除该双端队列的最后一个元素
 
boolean removeLastOccurrence(Object 0)：删除该双端队列的最后一次出现的元素

ArrayDeque

ArrayDeque是Deque的实现类，是基于数组实现的双端队列，采用动态，可重分配的Object[]数组来存储元素，可以指定Object[]数组长度，默认为16

ArrayDeque当Stack使用

public class Queuetest {
	public static void main(String[] args) {
		ArrayDeque<String> stack=new ArrayDeque<String>();
		stack.push("a");
		stack.push("b");
		stack.push("c");
		System.out.println(stack);
		System.out.println(stack.pop());
		System.out.println(stack.peek());
		System.out.println(stack);
		
	}
}
/*输出：[c, b, a]
        c
        b
        [b, a]
*/

推荐使用ArrayDeque代替Stack，Stack是古老的集合，性能较差

ArrayDeque当作队列使用，先进先出

public class Queuetest {
	public static void main(String[] args) {
		ArrayDeque<String> queue=new ArrayDeque<String>();
		queue.offer("x");
		queue.offer("y");
		queue.offer("z");
		System.out.println(queue);
		System.out.println(queue.poll());
		System.out.println(queue.peek());
		System.out.println(queue);
	}
}
/*输出：[x, y, z]
        x
        y
        [y, z]
*/

LinkedList

LinkedList是List接口的实现类，可以根据索引随机访问集合中的元素，LinkedList还实现了Deque接口，可以被当成双端队列来使用，因此既可以被当成栈来使用，也可以当成队列使用。

public class Queuetest {
	public static void main(String[] args) {
		LinkedList<Integer> list=new LinkedList<Integer>();
		list.offer(1);//将数字1加入队列的尾部
		list.push(2);//将数字2加入栈顶
		list.offerFirst(3);//将数字3添加到队列的头部（相当于栈的顶部）
		System.out.println(list);
		list.pop();//弹出栈顶的元素
		System.out.println(list);
		System.out.println(list.pollLast());//访问并删除队列的最后一个元素
		System.out.println(list);
		
	}
}
/*输出：[3, 2, 1]
        [2, 1]
        1
        [2]
*/

LinkedList与ArrayList，ArrayDeque的实现机制完全不同，ArrayList，ArrayDeque内部以数组的形式来保存集合中的元素，因此随机访问集合元素时有较好的性能，而LinkedList内部以链表的形式来保存集合中的元素，因此随机访问集合元素时性能较差；但在插入，删除元素时性能比较出色。需要指出的是，虽然Vector也是以数组的形式来存储集合元素的，但因为他实现了线程同步功能（而且实现机制也不好），所以各方面性能比较差。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-477479.html

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