为了OFFER，我加深学习队列，现在还一脸懵逼

@Author：Runsen

@Date：2020/9/8

现在大四基本是重刷数据结构和算法，因为笔试真的太重要了。 我又重温了争大佬专栏的队列，又巩固了下。而且我发现留言区大佬的笔记很多，下面很多都是来自大佬总结的。

【大佬笔记】

一、如何理解“队列”？

1、队列是一种操作受限的线性表数据结构。
2、队列最大的特点就是先进先出。
3、最基本的操作：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。

二、顺序队列和链式队列

1、用数组实现的队列叫顺序队列，用链表实现的队列叫链式队列。
2、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。
3、随着不停地进行入队、出队操作，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。

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，只需要在入队时，再集中触发一次数据的搬移操作。出队函数 dequeue() 保持不变，我们稍加改造一下入队函数 enqueue() 的实现，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。

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

三、循环队列

1、循环队列，原本数组是有头有尾的，是一条直线。把首尾相连，扳成了一个环。
2、在数组实现队列的时候，会有数据搬移操作，要想解决数据搬移的问题，需要像环一样的循环队列。
3、要想写出没有 bug 的循环队列的实现代码，最关键的是，确定好队空和队满的判定条件。
1）队列为空的判断条件仍然是 head == tail。
2）当队满时，(tail+1)%n=head。 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。

四、阻塞队列和并发队列

1、阻塞队列
1）阻塞队列就是在队列基础上增加了阻塞操作。
2）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。
3）基于阻塞队列实现的“生产者 - 消费者模型”，可以有效地协调生产和消费的速度。

2、并发队列
1）线程安全的队列，叫作并发队列。
2）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。
3）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。

CAS是Compare And Set的缩写，是以一种无锁的方式实现并发控制。

五、线程池没有空闲线程时，新的任务请求线程资源时，线程池该如何处理？各种处理策略又是如何实现的呢？

一般有两种处理策略。第一种是非阻塞的处理方式，直接拒绝任务请求；另一种是阻塞的处理方式，将请求排队，等到有空闲线程时，取出排队的请求继续处理。
1、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，请求处理的响应时间过长。所以，针对响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。
2、基于数组实现的有界队列（bounded queue），队列的大小有限，所以线程池中排队的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。）

【思考】

除了线程池这种池结构会用到队列排队请求，你还知道有哪些类似的池结构或者场景中会用到队列的排队请求呢？

一、1、像windows操作系统的消息队列，略高级一些带有优先级。还有qt中的信号与槽函数机制，使用connect链接，其中的参数就是设置为把窗口界面消息放到消息队列，然后一次取出。比如优先级消息，窗口系统关闭，优先级高，则就直接执行关闭操作。
2、sockets网络连接队列。
3、数据库连接队列。
4、一种集群操作，很多客户端像服务端请求资源，处理高并发大量请求。把这些请求放到队列中。
5、分布式应用中的消息队列，也是一种队列结构。

今天讲到并发队列，关于如何实现无锁并发队列，网上有非常多的讨论。对这个问题，你怎么看呢？

二、考虑使用CAS实现无锁队列，则在入队前，获取tail位置，入队时比较tail是否发生变化，如果否，则允许入队，反之，本次入队失败。出队则是获取head位置，进行cas。

看了下上面的大佬的笔记，似懂非懂、变成饭桶。还是刷下队列相关的题，解决下我完全不会的心情。

Leetcode 225. 用队列实现栈

from collections import deque
class MyStack:

    def __init__(self):
        """
        Initialize your data structure here.
        """
        self.q1 = deque()
        self.q2 = deque()


    def push(self, x: int) -> None:
        """
        Push element x onto stack.
        """
        self.q1.append(x)


    def pop(self) -> int:
        """
        Removes the element on top of the stack and returns that element.
        """
        while len(self.q1) > 1:
            self.q2.append(self.q1.popleft())
        x = self.q1.popleft()
        self.q1,self.q2 = self.q2,self.q1
        return x

    def top(self) -> int:
        """
        Get the top element.
        """
        res  = self.q1.pop()
        self.q1.append(res)
        return res

    def empty(self) -> bool:
        """
        Returns whether the stack is empty.
        """
        if len(self.q1) == 0:
            return True
        else:
            return False

Leetcode剑指 Offer 59 - I. 滑动窗口的最大值

'''
@Author： Runsen
@WeChat：RunsenLiu 
@微信公众号： Python之王
@CSDN： https://blog.csdn.net/weixin_44510615
@Github： https://github.com/MaoliRUNsen
@Date： 2020/9/8

输入: nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], 和 k = 3
输出: [3,3,5,5,6,7]
解释:

  滑动窗口的位置                最大值
---------------               -----
[1  3  -1] -3  5  3  6  7       3
 1 [3  -1  -3] 5  3  6  7       3
 1  3 [-1  -3  5] 3  6  7       5
 1  3  -1 [-3  5  3] 6  7       5
 1  3  -1  -3 [5  3  6] 7       6
 1  3  -1  -3  5 [3  6  7]      7
 
'''

def maxSlidingWindow(nums,k):
    if not  nums: return []
    window ,res = [],[]
    for i,x in enumerate(nums):
        # 如果存在窗口 而且窗口的第一个数 不在这个范围，就出去
        if i >= k and window[0] <= i-k:
            window.pop(0)
        # 每次进入窗口的和最后一个比较，如果大了，最后一个直接删除
        while window and nums[window[-1]] <= x:
            window.pop()
        # 无论是不是删除最后一个，都要加入x到窗口中
        window.append(i)
        # 如果出了窗口，就把窗口的头加入到res中
        if i >= k-1:
            res.append(nums[window[0]])
        print(window)
    return res

print(maxSlidingWindow(nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7],  k = 3))

703 数据流中的第K大元素

'''
@Author： Runsen
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@Github： https://github.com/MaoliRUNsen
@Date： 2020/9/10
703. 数据流中的第K大元素
设计一个找到数据流中第K大元素的类（class）。注意是排序后的第K大元素，不是第K个不同的元素。
你的 KthLargest 类需要一个同时接收整数 k 和整数数组nums 的构造器，它包含数据流中的初始元素。每次调用 KthLargest.add，返回当前数据流中第K大的元素。

示例:
int k = 3;
int[] arr = [4,5,8,2];
KthLargest kthLargest = new KthLargest(3, arr);
kthLargest.add(3);   // returns 4
kthLargest.add(5);   // returns 5
kthLargest.add(10);  // returns 5
kthLargest.add(9);   // returns 8
kthLargest.add(4);   // returns 8
说明:
你可以假设 nums 的长度≥ k-1 且k ≥ 1。
'''
import heapq
class KthLargest:
    def __init__(self, k: int, nums):
        # 建立第k大的大
        self.pool = heapq.nlargest(k, nums)
        self.k = k

    def add(self, val: int) -> int:
        if len(self.pool) < self.k:
            # 弹出并返回heap的最小的元素，保持堆的不变性。
            heapq.heappush(self.pool,val)
        else:
            # 把val放入堆中，然后弹出并返回heap中最小的元素。
            heapq.heappushpop(self.pool,val)
        return self.pool[0]