Очередь — различия между версиями

Материал из Викиконспекты
Перейти к: навигация, поиск
(size)
(Реализация на списке)
Строка 75: Строка 75:
 
Каждая операция выполняется за время <tex>O(1)</tex>.
 
Каждая операция выполняется за время <tex>O(1)</tex>.
  
 +
'''Плюсы:'''
 +
* Размер очереди ограничен лишь объёмом памяти
 
'''Минусы:'''
 
'''Минусы:'''
 
* Память фрагментируется гораздо сильнее и последовательная итерация по такой очереди может быть ощутимо медленнее, нежели итерация по очереди реализованной на массиве
 
* Память фрагментируется гораздо сильнее и последовательная итерация по такой очереди может быть ощутимо медленнее, нежели итерация по очереди реализованной на массиве

Версия 23:15, 12 июня 2014

Определение

Fifo new.png

Очередь (англ. queue)  — это структура данных, добавление и удаление элементов в которой происходит путём операций [math] \mathrm {push} [/math] и [math] \mathrm {pop} [/math] соответственно. Притом первым из очереди удаляется элемент, который был помещен туда первым, то есть в очереди реализуется принцип «первым вошел — первым вышел» (first-in, first-out — FIFO). У очереди имеется голова (head) и хвост (tail). Когда элемент ставится в очередь, он занимает место в её хвосте. Из очереди всегда выводится элемент, который находится в ее голове.

  • [math] \mathrm {empty} [/math] — проверка очереди на наличие в ней элементов
  • [math] \mathrm {push} [/math] (запись в очередь) — операция вставки нового элемента.
  • [math] \mathrm {pop} [/math] (снятие с очереди) — операция удаления нового элемента.
  • [math] \mathrm {size} [/math] — операция получения количества элементов в очереди

Реализация циклической очереди на массиве

Очередь, способную вместить не более [math]n[/math] элементов, можно реализовать с помощью массива [math]elements[0..n-1][/math]. Она будет обладать следующими полями:

  • [math]head[/math] — голова очереди
  • [math]tail[/math] — хвост очереди

empty

boolean empty():
  return head == tail

push

function push(x : T):
  elements[tail] = x
  tail = (tail + 1) % n

pop

T pop():
  if not empty()
    x = elements[head]
    head = (head + 1) % n
    return x

size

int size(s : stack<T>)
  if head > tail
    return n - head + tail
  else
    return tail - head

Из-за того что нам не нужно перевыделять память, каждая операция выполняется за [math]O(1)[/math] времени.

Плюсы:

  • Прост в разработке
  • По сравнению с реализацией на списке есть незначительная экономия памяти

Минусы:

  • Количество элементов в очереди ограничено размером массива (исправляется написанием функции расширения массива)
  • При переполнении очереди требуется перевыделение памяти и копирование всех элементов в новый массив

Реализация на списке

Для данной реализации очереди необходимо создать список [math]list[/math] и операции работы на созданном списке.

Реализация очереди на односвязном списке:

List

  • list(T data, list next) — конструктор
  • [math]x.value[/math] — поле, в котором хранится значение элемента
  • [math]x.next[/math] — указатель на следующий элемент очереди

push

function push(x : T):
  element = tail
  tail = list(x, NULL)
  if size == 0
    head = tail
  else 
    element.next = tail

pop

T pop():
  if empty()
    return
  element = head
  head = head.next
  return element

empty

boolean empty():
  return head == tail
Queue.png

Каждая операция выполняется за время [math]O(1)[/math].

Плюсы:

  • Размер очереди ограничен лишь объёмом памяти

Минусы:

  • Память фрагментируется гораздо сильнее и последовательная итерация по такой очереди может быть ощутимо медленнее, нежели итерация по очереди реализованной на массиве

Реализация на двух стеках

Очередь можно реализовать на двух стеках [math]leftStack[/math] и [math]rightStack[/math]. Один из стеков [math](leftStack)[/math] будем использовать для операции [math] \mathrm {push} [/math], другой для операции [math] \mathrm {pop} [/math]. При этом, если при попытке извлечения элемента из [math]rightStack[/math] он оказался пустым, просто перенесем все элементы из [math]leftStack[/math] в него (при этом элементы в [math]rightStack[/math] получатся уже в обратном порядке, что нам и нужно для извлечения элементов, а [math]leftStack[/math] станет пустым).

  • [math] \mathrm {pushLeft} [/math] и [math] \mathrm {pushRight} [/math] — функции, реализующие операцию [math] \mathrm {push} [/math] для соответствующего стека;
  • [math] \mathrm {popLeft} [/math] и [math] \mathrm {popRight} [/math] — аналогично операции [math] \mathrm {pop} [/math].

push

function push(x : T):
  pushLeft(x)

pop

T pop():
  if not rigthStack.empty()
    return popRight() 
  else
    while not leftStack.empty()
      pushRight(popLeft())
    return popRight()

При выполнении операции [math] \mathrm {push} [/math] будем использовать три монеты: одну для самой операции, вторую в качестве резерва на операцию [math] \mathrm {pop} [/math] из первого стека, третью во второй стек на финальный [math] \mathrm {pop} [/math]. Тогда для операций [math] \mathrm {pop} [/math] учётную стоимость можно принять равной нулю и использовать для операции монеты, оставшиеся после операции [math] \mathrm {push} [/math].

Таким образом, для каждой операции требуется [math]O(1)[/math] монет, а значит, амортизационная стоимость операций [math]O(1)[/math].

Плюсы:

  • Эту реализацию несложно модифицировать для получения минимума в текущей очереди за [math]O(1)[/math]

Минусы:

  • Если [math]leftStack[/math] не пуст, то операция [math] \mathrm {pop} [/math] может выполняться [math]O(n)[/math] времени, в отличии от других реализаций, где [math] \mathrm {pop} [/math] всегда выполняется за [math]O(1)[/math]

Реализация на шести стеках

Одним из минусов реализации на двух стеках является то, что в худшем случае мы тратим [math]O(n)[/math] времени на операцию. Если распределить время, необходимое для перемещения элементов из одного стека в другой, по операциям, мы получим очередь без худших случаев с [math]O(1)[/math] истинного времени на операцию.

Подробное описание в статье Персистентная очередь.

Отличия от других реализаций

Плюсы:

Минусы:

  • Дольше в среднем выполняются операции.
  • Больше расход памяти.
  • Большая сложность реализации.

См. также

Ссылки