JavaScript队列数据结构如何实现

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1.队列数据结构

如果你喜欢旅行（像我一样），很可能你在机场通过了办理登机手续。如果有很多旅客愿意办理登机手续，自然就会在值机柜台前排起长龙。

刚进入机场并想要办理登机手续的旅客将排队进入队列，而刚刚在服务台办理了登机手续的旅客则可以离开队列。

这是队列的真实示例—队列数据结构以相同的方式工作。

队列是一种“先入先出”（FIFO）数据结构的类型。入队（输入）的第一项是要出队（输出）的第一项。

从结构上说，一个队列有2个指针。队列中最早的排队项目位于队列的顶部，而最新队列的项目位于队列的末尾。

2.队列中的操作

队列主要支持两种操作：入队列（enqueue）和出队列（dequeue）。此外，您可能会发现使用peek和length操作非常有用。

2.1 入队操作

入队操作在队列尾部插入一个项目。

上图中的入队操作将项目 8 插入尾部，8 成为队列的尾部。

queue.enqueue(8);

2.2 出队操作

出队操作提取队列头部的项，队列中的下一项成为头。

在上面的图片中，出队操作从队列中返回并删除项目 7，在退出队列后，项目 2 成为新的头。

queue.dequeue(); // => 7

2.3 Peek操作

Peek操作读取队列的开头，而不会更改队列。

项目 7 是上图中队列的头部，Peek操作只是返回队列的头部——第 7 项，而不修改队列。

queue.peek(); // => 7

2.4 队列长度

长度操作计算队列包含多少个项目。

图片中的队列有4个项目：4、6、2 和 7。因此，队列长度为 4。

queue.length; // => 4

2.5 队列操作时间复杂度

关于所有的队列操作--enqueue、dequeue、peek和length——重要的是，所有这些操作必须在恒定的时间内 O(1) 执行。

恒定的时间 O(1) 意味着无论队列的大小(它可以有10个或100万个项目)：enqueue、dequeue、peek和length操作必须在相对相同的时间内执行。

3.在JavaScript中实现队列

让我们看一下队列数据结构的可能实现，同时维持所有操作必须在恒定时间 O(1) 中执行的要求。

class Queue {   constructor() {     this.items = {};     this.headIndex = 0;     this.tailIndex = 0;   }    enqueue(item) {     this.items[this.tailIndex] = item;     this.tailIndex++;   }    dequeue() {     const item = this.items[this.headIndex];     delete this.items[this.headIndex];     this.headIndex++;     return item;   }    peek() {     return this.items[this.headIndex];   }    get length() {     return this.tailIndex - this.headIndex;   } }  const queue = new Queue();  queue.enqueue(7); queue.enqueue(2); queue.enqueue(6); queue.enqueue(4);  queue.dequeue(); // => 7  queue.peek();    // => 2  queue.length;    // => 3

Try the demo.

const queue = new Queue() 是创建队列实例的方式。

调用 queue.enqueue(7) 方法会将项目7排队到队列中。

queue.dequeue() 从队列中去队列一个头部的项目，而 queue.peek() 只是Peek头部的项目。

最后，queue.length 显示队列中还有多少项目。

队列方法的复杂性

Queue类的 queue()、dequeue()、peek() 和 length() 方法仅使用：

属性访问器（例如 this.items[this.headIndex] ），

或执行算术操作（例如 this.headIndex++ ）

因此，这些方法的时间复杂度是恒定时间 O(1)。

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