算法与数据结构：理解队列（First In First Out）及优先队列

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2023-10-27 17:28:47

算法与数据结构是计算机科学的基石，它们为解决实际问题提供了高效且可靠的解决方案。其中，队列是一种重要的线性数据结构，遵循 "先进先出"（First In First Out，FIFO）原则。

队列的定义

队列是一种线性数据结构，遵循 "先进先出"（FIFO）原则。这意味着第一个添加到队列中的元素将第一个被移除。队列通常用数组或链表实现。

队列的方法

队列提供了以下主要方法：

enqueue(element) ：向队列尾部添加一个（或多个）新的项。
dequeue() ：移除队列的第一（即排在队列最前面的）项，并返回被移除的元素。
front() ：返回队列中第一个元素，但不移除它。
isEmpty() ：检查队列是否为空。
size() ：返回队列中元素的数量。

JavaScript 中的队列实现

以下是如何在 JavaScript 中使用数组实现队列：

class Queue {
  constructor() {
    this.items = [];
  }

  enqueue(element) {
    this.items.push(element);
  }

  dequeue() {
    return this.items.shift();
  }

  front() {
    return this.items[0];
  }

  isEmpty() {
    return this.items.length === 0;
  }

  size() {
    return this.items.length;
  }
}

优先队列

优先队列是一种队列，其中元素根据其优先级进行排序。优先级较高的元素将首先被移除。优先队列通常用于实现堆（heap）或优先级队列（priority queue）。

JavaScript 中的优先队列实现

以下是如何在 JavaScript 中使用最小堆实现优先队列：

class PriorityQueue {
  constructor() {
    this.heap = [];
  }

  enqueue(element, priority) {
    const node = { element, priority };
    this.heap.push(node);
    this.heapifyUp(this.heap.length - 1);
  }

  dequeue() {
    const root = this.heap[0];
    const last = this.heap.pop();
    if (this.heap.length > 0) {
      this.heap[0] = last;
      this.heapifyDown(0);
    }
    return root;
  }

  heapifyUp(index) {
    let parent = Math.floor((index - 1) / 2);
    while (index > 0 && this.heap[index].priority < this.heap[parent].priority) {
      const temp = this.heap[index];
      this.heap[index] = this.heap[parent];
      this.heap[parent] = temp;
      index = parent;
      parent = Math.floor((index - 1) / 2);
    }
  }

  heapifyDown(index) {
    let left = 2 * index + 1;
    let right = 2 * index + 2;
    let smallest = index;
    if (left < this.heap.length && this.heap[left].priority < this.heap[smallest].priority) {
      smallest = left;
    }
    if (right < this.heap.length && this.heap[right].priority < this.heap[smallest].priority) {
      smallest = right;
    }
    if (smallest !== index) {
      const temp = this.heap[index];
      this.heap[index] = this.heap[smallest];
      this.heap[smallest] = temp;
      this.heapifyDown(smallest);
    }
  }
}