前端、中端、后端队列：驾驭多维度数据流

前端

2023-11-03 10:48:46

队列的本质

队列，在计算机科学中，是一种遵循“先进先出（FIFO）”原则的数据结构。这就好比排队等候，先来的人先得到服务。队列的尾部是进入队列的新元素，头部是准备离开队列的元素。

多维度队列的魅力

然而，我们今天要探索的并不是普通的队列，而是更加强劲的多维度队列。顾名思义，它允许我们在队列的前端、中端和后端进行操作，赋予我们无与伦比的数据操控灵活性。

设计巧思：实现多维度队列

要实现多维度队列，我们需要打破传统队列的单向结构，采用更加巧妙的设计。我们可以将队列分为三个独立的部分：前端队列、中端队列和后端队列。

前端队列： 负责处理队列前端的推入和弹出操作。
中端队列： 介于前端队列和后端队列之间，允许在队列中间进行插入和删除。
后端队列： 顾名思义，负责队列后端的推入和弹出操作。

优势尽显：多维度队列的妙用

多维度队列的优势在于，它允许我们在队列的不同位置进行操作，从而大大扩展了队列的应用场景。

快速插入和删除： 中端队列的存在，让我们可以在队列中间快速插入或删除元素，而无需移动整个队列。
高效数据处理： 多维度队列可以根据需要灵活调整队列的结构，优化数据处理效率。
复杂操作简化： 通过将队列操作分解到不同的维度，复杂的操作变得更加容易管理和实现。

LeetCode 56：实战演练

为了巩固我们的理解，我们不妨以 LeetCode 56 为例，亲手实践多维度队列的魅力。LeetCode 56 要求我们设计一个支持在前端、中端和后端进行推入和弹出操作的队列。

根据题意，我们可以将队列分为三个部分：

前端队列： 使用数组实现，支持在前端进行推入和弹出操作。
中端队列： 使用双端队列（deque）实现，支持在队列中间进行插入和删除。
后端队列： 使用数组实现，支持在后端进行推入和弹出操作。

代码实现：

class FrontMiddleBackQueue {

    private Deque<Integer> front;
    private Deque<Integer> middle;
    private Deque<Integer> back;

    public FrontMiddleBackQueue() {
        front = new ArrayDeque<>();
        middle = new ArrayDeque<>();
        back = new ArrayDeque<>();
    }

    public void pushFront(int val) {
        front.addFirst(val);
        rebalance();
    }

    public void pushMiddle(int val) {
        middle.addLast(val);
        rebalance();
    }

    public void pushBack(int val) {
        back.addLast(val);
        rebalance();
    }

    public int popFront() {
        if (front.isEmpty()) {
            rebalance();
        }
        return front.removeFirst();
    }

    public int popMiddle() {
        if (middle.isEmpty()) {
            rebalance();
        }
        return middle.removeFirst();
    }

    public int popBack() {
        if (back.isEmpty()) {
            rebalance();
        }
        return back.removeLast();
    }

    private void rebalance() {
        // 保持队列平衡，每个队列最多包含 n/3 个元素
        int n = front.size() + middle.size() + back.size();
        while (front.size() > n / 3) {
            middle.addFirst(front.removeLast());
        }
        while (middle.size() > n / 3) {
            back.addFirst(middle.removeLast());
        }
        while (back.size() > n / 3) {
            front.addLast(back.removeFirst());
        }
    }
}