Go 数据结构和算法篇（三）：队列

一、队列的概念

介绍完栈之后，接下来我们要介绍的是另一种跟栈很相似的数据结构 —— 队列。

和栈一样，队列也是一种特殊的线性表结构，只不过队列是在一端插入，另一端删除，就跟我们平常排队一样的道理，从队尾入队，在队头出去，所以队列的特性是先入先出（FIFO），允许插入的一端叫队尾，允许删除的一端叫队头。

一张图可以形象地体现两者的差别：

和栈一样，队列也可以通过数组和链表实现，通过数组实现的叫顺序队列，通过链表实现的叫做链式队列，栈只需要一个栈顶指针就可以了，因为只允许在栈顶插入删除，但是队列需要两个指针，一个指向队头，一个指向队尾。

二、队列的实现

基于链表实现队列的示例代码

下面我们以链式队列为例，看看如何通过 Go 代码基于链表实现队列这种数据结构，这里我们为队列提供了入队、出队和遍历三种操作：

package main

import (
    "fmt"
)

// 定义链表节点
type Node struct {
    Value int
    Next  *Node
}

// 初始化队列
var size = 0
var queue = new(Node)

// 入队（从队头插入）
func Push(t *Node, v int) bool {
    if queue == nil {
        queue = &Node{v, nil}
        size++
        return true
    }

    t = &Node{v, nil}
    t.Next = queue
    queue = t
    size++

    return true
}

// 出队（从队尾删除）
func Pop(t *Node) (int, bool) {
    if size == 0 {
        return 0, false
    }

    if size == 1 {
        queue = nil
        size--
        return t.Value, true
    }

    // 迭代队列，直到队尾
    temp := t
    for (t.Next) != nil {
        temp = t
        t = t.Next
    }

    v := (temp.Next).Value
    temp.Next = nil

    size--
    return v, true
}

// 遍历队列所有节点
func traverse(t *Node) {
    if size == 0 {
        fmt.Println("空队列!")
        return
    }
    for t != nil {
        fmt.Printf("%d -> ", t.Value)
        t = t.Next
    }
    fmt.Println()
}

func main() {
    queue = nil
    // 入队
    Push(queue, 10)
    fmt.Println("Size:", size)
    // 遍历
    traverse(queue)

    // 出队
    v, b := Pop(queue)
    if b {
        fmt.Println("Pop:", v)
    }
    fmt.Println("Size:", size)

    // 批量入队
    for i := 0; i < 5; i++ {
        Push(queue, i)
    }
    // 再次遍历
    traverse(queue)
    fmt.Println("Size:", size)

    // 出队
    v, b = Pop(queue)
    if b {
        fmt.Println("Pop:", v)
    }
    fmt.Println("Size:", size)

    // 再次出队
    v, b = Pop(queue)
    if b {
        fmt.Println("Pop:", v)
    }
    fmt.Println("Size:", size)
    // 再次遍历
    traverse(queue)
}

除了入队出队位置和栈不同外，其他代码实现很相似。运行上述代码，打印结果如下：

基于数组实现队列存在的问题

如果通过数组实现顺序队列的话，有一个问题，就是随着队列元素的插入和删除，队尾指针和队头指针不断后移，从而导致队尾指针指向末尾无法继续插入数据，这时候有可能队列头部还是有剩余空间的，如下图所示：

我们当然可以通过数据搬移的方式把所有队列数据往前移，但这会增加额外的时间复杂度，如果频繁操作数据量很大的队列，显然对性能有严重损耗，对此问题的解决方案是循环队列，即把队列头尾连起来：

这样一来就不会出现之前的问题了。此时判断队列是否为空的条件还是 tail==head，但是判断队列是否满的条件就变成了 (tail+1) % maxsize == head，maxsize 是数组的长度，浪费一个空间是为了避免混淆判断空队列的条件。

当然如果通过链表来实现队列的话，显然没有这类问题，因为链表没有空间限制。

三、队列的使用场景

队列的使用也非常广泛，比如我们在业务系统中经常看到的消息队列系统（如 RabbitMq、Kafka、RocketMq 等）就是队列的典型应用场景。

（本文完）

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