【Java 数据结构】队列与OJ题-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【Java 数据结构】队列与OJ题。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。

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我是作者，亦是读者。

1、什么是队列？

2、初识Queue

2.1 认识一下Queue

2.2 简单使用下Queue

3、模拟实现Queue

3.1 构造方法和成员属性

3.2 offer 方法

3.3 poll 方法

3.4 peek 方法

4、队列相关的OJ题

4.1 设计循环队列 (来源:LeetCode 难度:中等)

4.2 用队列实现栈 (来源:LeetCode 难度:简单)

4.3 用栈实现队列 (来源:LeetCode 难度:简单)

4.4 最小栈 (来源:LeetCode 难度:中等)

1、什么是队列？

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队列：只允许在一端进行插入数据操作，在另一端进行删除数据操作的特殊线性表，队列具有先进先出FIFO(First In First Out)

入队列：进行插入操作的一端称为队尾！

出队列：进行删除操作的一端称为队头！

队列也可以数组和链表的结构实现，使用链表的结构实现更优一些，因为如果使用数组的结构，出队列在数组头上出数据，效率会比较低。

2、初识Queue

2.1 认识一下Queue

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如图可见，Queue本质上是一个接口，被Deque(双端队列)继承，被LinkedList实现，所以Queue底层是通过链表来实现的，而Queue是不能实例化对象的，所以我们想使用队列，则需要new一个LinkedeList对象，实现向上转型，这样就可以使用Queue中的方法了：

java的oj题该怎么做,Java数据结构,数据结构,算法,java,队列 add 和 offer 都是入队列，这两个区别是当使用add时，一些队列有大小限制，如果想在一个满的队列中加入新的元素时，调用 add() 方法就会抛出一个 unchecked 异常，而调用 offer() 方法会返回 false。因此就可以在程序中进行有效的判断！

2.2 简单使用下Queue

public static void main(String[] args) {
    Queue<Integer> queue = new LinkedList<>();
    queue.offer(1);
    queue.offer(2);
    queue.offer(3);
    System.out.println(queue.peek()); //获取对头元素 -> 1
    System.out.println(queue.poll()); //出队头元素 -> 1
    System.out.println(queue.peek()); //获取对头元素 -> 2
    System.out.println(queue.isEmpty()); //判断队列是否为null -> false
    queue.clear(); //清空队列
    System.out.println(queue.isEmpty()); //判断队列是否为null -> true
}

3、模拟实现Queue

3.1 构造方法和成员属性

public class MyQueue {

    private class Node {
        private int val; //数据域
        private Node next; //指针域名

        private Node(int val) {
            this.val = val;
        }
    }
    //队头入，队尾出
    private Node head; //队头引用
    private Node last; //队尾引用
    private int size; //队列有效数据个数
}

3.2 offer 方法

// 队尾入队列
public boolean offer(int val) {
    Node newNode = new Node(val);
    // 如果是第一次入队列
    if (this.head == null) {
        this.head = newNode;
        this.last = newNode;
    } else {
        this.last.next = newNode;
        this.last = this.last.next;
    }
    this.size++;
    return true;
}

3.3 poll 方法

// 队头出队列
public int poll() {
    Node node = this.head;
    // 如果队列为null
    if (this.head == null) {
        throw new MyQueueIsEmptyException("队列为空！");
    } else {
        this.head = this.head.next;
    }
    this.size--;
    return node.val;
}

3.4 peek 方法

// 取队头元素
public int peek() {
    // 如果队列为null
    if (this.head == null) {
        throw new MyQueueIsEmptyException("队列为空！");
    } else {
        return this.head.val;
    }
}

至于size和empty方法，就交给各位小伙伴实现了，由于有了前面链表的基础，队列实现起来是比较简单的，所以更多希望阅读文章的初学者能下来多自己手写以下，画画图。

4、队列相关的OJ题

4.1 设计循环队列 (来源:LeetCode 难度:中等)

题目：设计你的循环队列实现。循环队列是一种线性数据结构，其操作表现基于 FIFO（先进先出）原则并且队尾被连接在队首之后以形成一个循环。它也被称为“环形缓冲器”。

循环队列的一个好处是我们可以利用这个队列之前用过的空间。在一个普通队列里，一旦一个队列满了，我们就不能插入下一个元素，即使在队列前面仍有空间。但是使用循环队列，我们能使用这些空间去存储新的值。

你的实现应该支持如下操作：

MyCircularQueue(k): 构造器，设置队列长度为 k 。
Front: 从队首获取元素。如果队列为空，返回 -1 。
Rear: 获取队尾元素。如果队列为空，返回 -1 。
enQueue(value): 向循环队列插入一个元素。如果成功插入则返回真。
deQueue(): 从循环队列中删除一个元素。如果成功删除则返回真。
isEmpty(): 检查循环队列是否为空。
isFull(): 检查循环队列是否已满。

解题思路：对于这道题来说，我们有很多种解题思路，但我们要注意一点，如何区分队列为空和队列满的情况？这里可以添加size属性记录，也可使用标记，也可也空一个位置出来区分，那么今天我们就空一个位置，那么如何区分队列空和队列满呢？见下图：

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对于循环队列的实现我们采用的时数组方案，有front和rear分别存储队头下标和队尾元素的后一个下标。至于更多需要注意细节的地方，比如修正front和rear的位置时，在代码中有对应的注释，查看即可：

public class MyCircularQueue {

    private int array[]; //存放数据的数组
    private int front; // 队头下标
    private int rear; // 队尾下标

    public MyCircularQueue(int k) {
        this.array = new int[k + 1]; //因为我们要浪费一个空间，所以需要多开辟一个空间
    }

    // 入队列
    public boolean enQueue(int value) {
        // 如果队列满的情况
        if (isFull()) {
            return false;
        }
        // 没有满就往队尾入元素
        this.array[this.rear] = value;
        // rear往前走一步，需要空出一个位置，所以当rear走到length-1时，需要修正下rear
        this.rear = (this.rear + 1) % this.array.length;
        return true;
    }

    // 出队列
    public boolean deQueue() {
        // 如果队列为null的情况
        if (isEmpty()) {
            return false;
        }
        // 从队头出队列，需要修正队头的位置
        this.front = (this.front + 1) % this.array.length;
        return true;
    }
    
    // 取队头元素
    public int Front() {
        // 如果队列为null的情况
        if (isEmpty()) {
            return -1;
        }
        return this.array[this.front]; //返回队头元素
    }

    // 取队尾元素
    public int Rear() {
        // 如果队列为null的情况
        if (isEmpty()) {
            return -1;
        }
        // 如果rear为0的情况，我们需要特殊处理
        int index = this.rear == 0 ? this.array.length - 1 : this.rear - 1;
        return this.array[index]; //返回队尾元素
    }

    // 判断队列是否为空
    public boolean isEmpty() {
        // 当front和rear相遇了，则表示队列中没有元素
        return this.front == this.rear;
    }

    // 判断队列是否满了
    public boolean isFull() {
        // 因为我们会浪费一个空间，所以rear+1等于front就满了
        // 但是我们要rear防止越界，所以要进行修正：(this.rear + 1) % this.array.length
        return (this.rear + 1) % this.array.length == this.front;
    }
}

4.2 用队列实现栈 (来源:LeetCode 难度:简单)

题目：请你仅使用两个队列实现一个后入先出（LIFO）的栈，并支持普通栈的全部四种操作（push、top、pop 和 empty）。

实现 MyStack 类：

void push(int x) 将元素 x 压入栈顶。
int pop() 移除并返回栈顶元素。
int top() 返回栈顶元素。
boolean empty() 如果栈是空的，返回 true ；否则，返回 false 。

解题思路：这道题的解题思路并不难，我们只需要定义两个队列，入栈的时候往不为null的队列入，出栈的时候先将不为空的队列的size()-1个元素全部放到为空的队列中，剩余最后一个元素直接出栈即可，由于取栈顶元素不用删除元素，所以剩余的最后一个元素还要放入另一个队列中，至于更详细的内容可以配合下面代码和注释阅读：

class MyStack {
    private Queue<Integer> qu1;
    private Queue<Integer> qu2;

    public MyStack() {
        this.qu1 = new LinkedList<>();
        this.qu2 = new LinkedList<>();
    }
    
    public void push(int x) {
        // 两个队列都为null的情况
        if (this.qu1.isEmpty() && this.qu2.isEmpty()) {
            this.qu1.offer(x);
            return;
        }

        // 哪个队列不为null往哪个队列中入元素
        if (!this.qu1.isEmpty()) {
            this.qu1.offer(x);
        } else {
            this.qu2.offer(x);
        }
    }
    
    public int pop() {
        // 如果两个队列都为空的情况下，就不能出队操作
        if (empty()) {
            return -1;
        }
        // 先将不为空的队列的size-1个元素全部放到为空的队列中
        if (!this.qu1.isEmpty()) {
            while (qu1.size() - 1 != 0) {
                qu2.offer(qu1.poll());
            }
            return qu1.poll(); //返回最后一个元素
        } else {
            while (qu2.size() - 1 != 0) {
                qu1.offer(qu2.poll());
            }
            return qu2.poll(); //返回最后一个元素
        }
    }
    
    public int top() {
        // 如果队列为null
        if (empty()) {
            return -1;
        }
        int ret = 0; //保留剩余最后一个栈顶元素的变量
        // 先将不为空的队列的size-1个元素全部放到为空的队列中
        if (!this.qu1.isEmpty()) {
            while (qu1.size() - 1 != 0) {
                qu2.offer(qu1.poll());
            }
            ret = qu1.peek();
            qu2.offer(qu1.poll());
        } else {
            while (qu2.size() - 1 != 0) {
                qu1.offer(qu2.poll());
            }
            ret = qu2.peek();
            qu1.offer(qu2.poll()); //取栈顶元素不能删除掉，还得入另一个队列中去
        }
        return ret;
    }
    
    public boolean empty() {
        return this.qu1.isEmpty() && this.qu2.isEmpty(); //两个队列都为空，栈才为空
    }
}

4.3 用栈实现队列 (来源:LeetCode 难度:简单)

题目：请你仅使用两个栈实现先入先出队列。队列应当支持一般队列支持的所有操作（push、pop、peek、empty）。

实现 MyQueue 类：

void push(int x) 将元素 x 推到队列的末尾
int pop() 从队列的开头移除并返回元素
int peek() 返回队列开头的元素
boolean empty() 如果队列为空，返回 true ；否则，返回 false

解题思路：这道题我们可以这样做，定义两个栈，分别是pushStack和popStack，入队统一都入到pushStack栈中，出队头元素都从popStack中出，如果popStack是空的情况，就先将pushStack栈中所有的元素放入popStack中，再出栈顶元素。至于判断队列是否为空，需要满足 pushStack和popStack都为空，队列才为空！

class MyQueue {
    private Stack<Integer> pushStack;
    private Stack<Integer> popStack;
    public MyQueue() {
        this.pushStack = new Stack<>();
        this.popStack = new Stack<>();
    }
    
    public void push(int x) {
        // 入队列都在pushStack中
        this.pushStack.push(x);
    }
    
    public int pop() {
        // 出队列都从popStack出
        if (popStack.empty()) {
            // 把pushStack栈中的元素都放到popStack栈中
            while (!pushStack.empty()) {
                popStack.push(pushStack.pop());
            }
        }
        if (!popStack.empty()) {
            return popStack.pop();
        } else {
            return -1;
        }
    }
    
    public int peek() {
        // 取队头元素都从popStack中取
        if (popStack.empty()) {
            // 把pushStack栈中的元素都放到popStack栈中
            while (!pushStack.empty()) {
                popStack.push(pushStack.pop());
            }
        }
        if (!popStack.empty()) {
            return popStack.peek();
        } else {
            return -1;
        }
    }
    
    public boolean empty() {
        return pushStack.empty() && popStack.empty();
    }
}

4.4 最小栈 (来源:LeetCode 难度:中等)

题目：设计一个支持 push ，pop ，top 操作，并能在常数时间内检索到最小元素的栈。

实现 MinStack 类:

MinStack() 初始化堆栈对象。
void push(int val) 将元素val推入堆栈。
void pop() 删除堆栈顶部的元素。
int top() 获取堆栈顶部的元素。
int getMin() 获取堆栈中的最小元素。

解题思路：这道题一看就需要用到两个栈，一个栈入数据，一个栈始终压入最小值，如何操作呢？这里我们可以定义两个栈，分别是stack和minStack，入栈的时候入stack这个栈，如果是第一次入栈，则当前入栈元素为最小值，同时也需要入minStack栈中，如果后续入栈元素小于或等于minStack栈顶元素，则也需要入minStack栈，如果比minStack栈顶元素大，则不需要入minStack栈了，出栈的时候，判断stack栈如果与minStack栈元素相等，则minStack也要出栈顶元素！

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public class MinStack {
    private Stack<Integer> stack;
    private Stack<Integer> minStack;
    public MinStack() {
        this.stack = new Stack<>();
        this.minStack = new Stack<>();
    }
    
    public void push(int val) {
        // 如果stack为null，表示第一次入栈，
        // 此时入栈的元素也是此时栈中最小值，也要入minStack栈
        if (this.stack.isEmpty()) {
            this.stack.push(val);
            this.minStack.push(val);
            return;
        }
        this.stack.push(val);
        // 如果stack栈顶元素小于等于minStack栈顶元素，则也需要入minStack栈中
        if (this.stack.peek() <= this.minStack.peek()) {
            this.minStack.push(val);
        }
    }

    // 出栈
    public void pop() {
        if (this.stack.isEmpty()) {
            return;
        }
        // 如果出栈元素与minStack元素相等，minStack也要出栈
        if (this.stack.pop().equals(this.minStack.peek())) {
            this.minStack.pop();
        }
    }

    // 取栈顶元素
    public int top() {
        if (this.stack.isEmpty()) {
            return -1;
        } else {
            return this.stack.peek();
        }
    }

    // 取栈中最小元素
    public int getMin() {
        if (this.stack.isEmpty()) {
            return -1;
        } else {
            return this.minStack.peek();
        }
    }
}

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