【LeetCode刷题日志】622.设计循环队列

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目录

1.题目描述

2.解题思路+代码实现

方法一：数组

思路及算法：

代码实现：

方法二：链表

思路及算法：

代码实现：

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1.题目描述

OJ链接 【leetcode 题号：622.设计循环队列】【难度：中等】

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。

示例：

MyCircularQueue circularQueue = new MyCircularQueue(3); // 设置长度为 3
circularQueue.enQueue(1);  // 返回 true
circularQueue.enQueue(2);  // 返回 true
circularQueue.enQueue(3);  // 返回 true
circularQueue.enQueue(4);  // 返回 false，队列已满
circularQueue.Rear();  // 返回 3
circularQueue.isFull();  // 返回 true
circularQueue.deQueue();  // 返回 true
circularQueue.enQueue(4);  // 返回 true
circularQueue.Rear();  // 返回 4

提示：

• 所有的值都在 0 至 1000 的范围内；
• 操作数将在 1 至 1000 的范围内；
• 请不要使用内置的队列库。

2.解题思路+代码实现

方法一：数组

思路及算法：

关于循环队列的概念可以参考：「循环队列」，我们可以通过一个数组进行模拟，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\textit{rear}rear 与队首 front\textit{front}front，且大小固定，结构如下图所示:

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) %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) % capacity

循环队列的属性如下:

• elements：一个固定大小的数组，用于保存循环队列的元素。
• capacity：循环队列的容量，即队列中最多可以容纳的元素数量。
• front：队列首元素对应的数组的索引。
• rear：队列尾元素对应的索引的下一个索引。

循环队列的接口方法如下：

• MyCircularQueue(int k): 初始化队列，同时base数组的空间初始化大小为k+1。front,rear全部初始化为0。
• enQueue(int value)：在队列的尾部插入一个元素，并同时将队尾的索引rear更新为(rear+1)%capacity。
• deQueue()：从队首取出一个元素，并同时将队首的索引front更新为 (front+1) %capacity。
• Front()：返回队首的元素，需要检测队列是否为空。
• Rear()：返回队尾的元素，需要检测队列是否为空。
• isEmpty()：检测队列是否为空，根据之前的定义只需判断rear是否等于front。
• isFull()：检测队列是否已满，根据之前的定义只需判断front是否等于 (rear+1) % capacity。

代码实现：

typedef struct {
    int front;
    int rear;
    int capacity;
    int *elements;
} MyCircularQueue;

MyCircularQueue* myCircularQueueCreate(int k) {
    MyCircularQueue *obj = (MyCircularQueue *)malloc(sizeof(MyCircularQueue));
    obj->capacity = k + 1;
    obj->rear = obj->front = 0;
    obj->elements = (int *)malloc(sizeof(int) * obj->capacity);
    return obj;
}

bool myCircularQueueEnQueue(MyCircularQueue* obj, int value) {
    if ((obj->rear + 1) % obj->capacity == obj->front) {
        return false;
    }
    obj->elements[obj->rear] = value;
    obj->rear = (obj->rear + 1) % obj->capacity;
    return true;
}

bool myCircularQueueDeQueue(MyCircularQueue* obj) {
    if (obj->rear == obj->front) {
        return false;
    }
    obj->front = (obj->front + 1) % obj->capacity;
    return true;
}

int myCircularQueueFront(MyCircularQueue* obj) {
    if (obj->rear == obj->front) {
        return -1;
    }
    return obj->elements[obj->front];
}

int myCircularQueueRear(MyCircularQueue* obj) {
    if (obj->rear == obj->front) {
        return -1;
    }
    return obj->elements[(obj->rear - 1 + obj->capacity) % obj->capacity];
}

bool myCircularQueueIsEmpty(MyCircularQueue* obj) {
    return obj->rear == obj->front;
}

bool myCircularQueueIsFull(MyCircularQueue* obj) {
    return (obj->rear + 1) % obj->capacity == obj->front;
}

void myCircularQueueFree(MyCircularQueue* obj) {
    free(obj->elements);
    free(obj);
}

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。

方法二：链表

思路及算法：

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。

循环队列的属性如下:

• head：链表的头节点，队列的头节点。
• tail：链表的尾节点，队列的尾节点。
• capacity：队列的容量，即队列可以存储的最大元素数量。
• size：队列当前的元素的数量。

代码实现：

typedef struct {
    struct ListNode *head;
    struct ListNode *tail;
    int capacity;
    int size;
} MyCircularQueue;


MyCircularQueue* myCircularQueueCreate(int k) {
    MyCircularQueue *obj = (MyCircularQueue *)malloc(sizeof(MyCircularQueue));
    obj->capacity = k;
    obj->size = 0;
    obj->head = obj->tail = NULL;
    return obj;
}

bool myCircularQueueEnQueue(MyCircularQueue* obj, int value) {
    if (obj->size >= obj->capacity) {
        return false;
    }
    struct ListNode *node = (struct ListNode *)malloc(sizeof(struct ListNode));
    node->val = value;
    node->next = NULL;
    if (!obj->head) {
        obj->head = obj->tail = node;
    } else {
        obj->tail->next = node;
        obj->tail = node;
    }
    obj->size++;
    return true;
}

bool myCircularQueueDeQueue(MyCircularQueue* obj) {
    if (obj->size == 0) {
        return false;
    }
    struct ListNode *node = obj->head;
    obj->head = obj->head->next;  
    obj->size--;
    free(node);
    return true;
}

int myCircularQueueFront(MyCircularQueue* obj) {
    if (obj->size == 0) {
        return -1;
    }
    return obj->head->val;
}

int myCircularQueueRear(MyCircularQueue* obj) {
    if (obj->size == 0) {
        return -1;
    }
    return obj->tail->val;
}

bool myCircularQueueIsEmpty(MyCircularQueue* obj) {
    return obj->size == 0;
}

bool myCircularQueueIsFull(MyCircularQueue* obj) {
    return obj->size == obj->capacity;
}

void myCircularQueueFree(MyCircularQueue* obj) {
    for (struct ListNode *curr = obj->head; curr;) {
        struct ListNode *node = curr;
        curr = curr->next;
        free(node);
    }
    free(obj);
}

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。