JAVA-数据结构-队列-附leetcode

JAVA-数据结构-队列-附leetcode

1.简介

排队——先进先出

单端队列—— 只有一个口可以进，一个口可以出

双端队列—— 两个都可以进，两个口都可以出

左进右出 右进左出

---

时间复杂度

访问	O(N)
搜索	O(n)
插入	O(1)
删除	O(1)

访问搜索都要从头到尾找

2.JAVA队列基本操作

        //创建队列 使用数组构建 添加删除时间复杂度容易变成O(n)
        Queue<Integer> queue = new LinkedList<>();

        //添加元素 时间复杂度O(1)
        queue.add(1);
        queue.add(2);
        queue.add(3);
        System.out.println(queue.toString());

        //获取元素 获取即将出队的元素 时间复杂度O(1)
        int temp1 = queue.peek();
        System.out.println(temp1);
        
        //删除元素 删除即将出队的元素 时间复杂度O(1)
        int temp2 = queue.poll();
        System.out.println(temp2);
        System.out.println(queue.toString());
        
        //判断队列是否为空 时间复杂度O(1)
        System.out.println(queue.isEmpty());
        
        //队列长度 时间复杂度O(1)
        System.out.println(queue.size());
        
        //遍历队列 时间复杂度O(n)
        while (!queue.isEmpty()){
            int temp = queue.poll();
            System.out.println(temp);
        }

3.Leetcode练习题

933 最近的请求次数

class RecentCounter {

    private Queue<Integer> pingQueue;
    private static final int span = 3000;

    public RecentCounter() {
        // 双端队列
        pingQueue = new LinkedList();
    }

    public int ping(int t) {
        // 队尾插入
        pingQueue.add(t);
        // 从队头遍历
        while (pingQueue.peek() < t - span) {
            // 将所有在时间t-3000之前的ping移出队列
            pingQueue.poll();
        }
        // 只考虑最近3000到现在的ping数
        return pingQueue.size();
    }
}

239 滑动窗口最大值

class Solution {
    public int[] maxSlidingWindow(int[] nums, int k) {
        if(nums == null || nums.length < 2) return nums;
        // 双向队列 保存当前窗口最大值的数组位置 保证队列中数组位置的数值按从大到小排序
        LinkedList<Integer> queue = new LinkedList();
        // 结果数组
        int[] result = new int[nums.length-k+1];
        // 遍历nums数组
        for(int i = 0;i < nums.length;i++){
            // 保证从大到小 如果前面数小则需要依次弹出，直至满足要求
            while(!queue.isEmpty() && nums[queue.peekLast()] <= nums[i]){
                queue.pollLast();
            }
            // 添加当前值对应的数组下标
            queue.addLast(i);
            // 判断当前队列中队首的值是否有效
            if(queue.peek() <= i-k){
                queue.poll();   
            } 
            // 当窗口长度为k时 保存当前窗口中最大值
            if(i+1 >= k){
                result[i+1-k] = nums[queue.peek()];
            }
        }
        return result;
    }
}