LeetCode 622. 设计循环队列

622. 设计循环队列

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。
链接 https://leetcode.cn/problems/design-circular-queue

个人思路
  1. 数组:通过操作数组的索引构建一个虚拟的首尾相连的环。在循环队列结构中,设置一个队尾 rear 与队首 front,且大小固定在循环队列中,当队列为空,可知 front=rear;而当所有队列空间全占满时,也有front=rear。为了区别这两种情况,假设队列使用的数组有capacity 个存储空间,则此时规定循环队列最多只能有capacity−1 个队列元素,当循环队列中只剩下一个空存储单元时,则表示队列已满。根据以上可知,队列判空的条件是front=rear,而队列判满的条件是front=(rear+1) mod capacity。
    对于一个固定大小的数组,只要知道队尾rear 与队首 front,即可计算出队列当前的长度:
    (rear−front+capacity) mod capacity
class MyCircularQueue:
    def __init__(self, k: int):
        self.front = self.rear = 0
        self.elements = [0] * (k + 1)

    def enQueue(self, value: int) -> bool:
        if self.isFull():
            return False
        self.elements[self.rear] = value
        self.rear = (self.rear + 1) % len(self.elements)
        return True

    def deQueue(self) -> bool:
        if self.isEmpty():
            return False
        self.front = (self.front + 1) % len(self.elements)
        return True

    def Front(self) -> int:
        return -1 if self.isEmpty() else self.elements[self.front]

    def Rear(self) -> int:
        return -1 if self.isEmpty() else self.elements[(self.rear - 1) % len(self.elements)]

    def isEmpty(self) -> bool:
        return self.rear == self.front

    def isFull(self) -> bool:
        return (self.rear + 1) % len(self.elements) == self.front


# Your MyCircularQueue object will be instantiated and called as such:
# obj = MyCircularQueue(k)
# param_1 = obj.enQueue(value)
# param_2 = obj.deQueue()
# param_3 = obj.Front()
# param_4 = obj.Rear()
# param_5 = obj.isEmpty()
# param_6 = obj.isFull()

复杂度分析
时间复杂度:初始化和每项操作的时间复杂度均为 O(1)。
空间复杂度:O(k),其中 k 为给定的队列元素数目。

其他思路
  1. 链表
    我们同样可以用链表实现队列,用链表实现队列则较为简单,因为链表可以在 O(1) 时间复杂度完成插入与删除。入队列时,将新的元素插入到链表的尾部;出队列时,将链表的头节点返回,并将头节点指向下一个节点。
class MyCircularQueue:
    def __init__(self, k: int):
        self.head = self.tail = None
        self.capacity = k
        self.size = 0

    def enQueue(self, value: int) -> bool:
        if self.isFull():
            return False
        node = ListNode(value)
        if self.head is None:
            self.head = node
            self.tail = node
        else:
            self.tail.next = node
            self.tail = node
        self.size += 1
        return True

    def deQueue(self) -> bool:
        if self.isEmpty():
            return False
        self.head = self.head.next
        self.size -= 1
        return True

    def Front(self) -> int:
        return -1 if self.isEmpty() else self.head.val

    def Rear(self) -> int:
        return -1 if self.isEmpty() else self.tail.val

    def isEmpty(self) -> bool:
        return self.size == 0

    def isFull(self) -> bool:
        return self.size == self.capacity

复杂度分析
时间复杂度:初始化和每项操作的时间复杂度均为 O(1)。
空间复杂度:O(k),其中 k 为给定的队列元素数目。

作者:LeetCode-Solution
链接:https://leetcode.cn/problems/design-circular-queue/solution/she-ji-xun-huan-dui-lie-by-leetcode-solu-1w0a/

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