Queue - 隊列

Queue 是一個 FIFO（First-in First-out, 先進先出）的資料結構，併發(concurrent)中經常使用，可以安全地將對象從一個任務傳給另一個任務。

程式碼實現

Python

Queue 和 Stack 在 Python 中都是用 list ,[] 實現的。 在python 中list是一個dynamic array, 可以通過append在list的尾部添加元素， 通過pop()在list的尾部彈出元素實現Stack的FILO， 如果是pop(0)則彈出頭部的元素實現Queue的FIFO。

queue = []  # same as list()
size = len(queue)
queue.append(1)
queue.append(2)
queue.pop(0) # return 1
queue[0] # return 2 examine the first element

Methods

Java

Queue 在 Java 中是 Interface, 一種實現是 LinkedList, LinkedList 向上轉型為 Queue, Queue 通常不能存儲 null 元素，否則與 poll() 等方法的返回值混淆。

Queue<Integer> q = new LinkedList<Integer>();
int qLen = q.size(); // get queue length

Methods

優先考慮右側方法，右側元素不存在時返回 null. 判斷非空時使用isEmpty()方法，繼承自 Collection.

Priority Queue - 優先隊列

應用程式常常需要處理帶有優先級的業務，優先級最高的業務首先得到服務。因此優先隊列這種資料結構應運而生。優先隊列中的每個元素都有各自的優先級，優先級最高的元素最先得到服務；優先級相同的元素按照其在優先隊列中的順序得到服務。

優先隊列可以使用陣列或鏈表實現，從時間和空間覆雜度來說，往往用二叉堆(Binary heap)來實現。

Python

Python 中提供heapq的lib來實現 priority queue. 提供push和pop兩個基本操作和heapify初始化操作.

Java

Java 中提供PriorityQueue類，該類是 Interface Queue 的另外一種實現，和LinkedList的區別主要在於排序行為而不是性能，基於 priority heap 實現，非synchronized，故多執行緒(Multi-thread)下應使用PriorityBlockingQueue. 預設為自然序（小根堆），需要其他排序方式可自行實現Comparator接口，選用合適的構造器初始化。使用叠代器遍歷時不保證有序，有序訪問時需要使用Arrays.sort(pq.toArray()).

不同方法的時間覆雜度：

• enqueuing and dequeuing: offer, poll, remove() and add - $O(\log n)$
• Object: remove(Object) and contains(Object) - $O(n)$
• retrieval: peek, element, and size - $O(1)$.

Deque - 雙端隊列

雙端隊列（deque，全名double-ended queue）可以讓你在任何一端添加或者移除元素，因此它是一種具有隊列和堆疊性質的資料結構。

Python

Python 的list就可以執行類似於deque的操作， 但是效率會過於慢。 為了提升數據的處理效率， 一些高效的資料結構放在了collections中。 在collections 中提供了deque的類， 如果需要多次對list執行頭尾元素的操作， 請使用deque。

dq = collections.deque();

Methods

Java

Java 在1.6之後提供了 Deque 介面，既可使用ArrayDeque（陣列）來實現，也可以使用LinkedList（鏈表）來實現。前者是一個數組外加首尾索引，後者是雙向鏈表。

Deque<Integer> deque = new ArrayDeque<Integer>();

Methods

其中offerLast和 Queue 中的offer功能相同，都是從尾部插入。

Reference

• 優先隊列 - 維基百科，自由的百科全書
• 雙端隊列 - 維基百科，自由的百科全書