【重庆大学本科四门专业课PPT】数据结构Queue

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《数据结构栈和队列》课件

《数据结构栈和队列》课件
在操作系统中,任务按照 优先级顺序进入队列,系 统按照队列的先进先出原 则进行任务调度。
网络通信
在网络通信中,数据包按 照到达顺序进入队列,等 待处理。
打印任务管理
打印任务按照到达顺序进 入队列,等待打印机的空 闲时间进行处理。
05
栈与队列的比较
结构比较
栈和队列是两种不同的数据结构,它们在结构上有明显的区 别。
课程目标
掌握栈和队列的基本 概念、原理和应用场 景;
能够运用栈和队列解 决实际问题和算法设 计。
理解栈和队列在解决 实际问题中的作用和 优势;
02
数据结构概述
数据结构定义
数据结构定义
数据结构是数据元素之间相互关系和数据元素属性的 抽象表示。
数据结构组成
数据元素、数据元素之间的关系和数据元素的属性。
表达式求值:例如,括号内的运算优先级高于括号外的运算,可以使用栈来保存括 号和运算符,以便正确地计算表达式的值。
深度优先搜索(DFS):在图的遍历中,可以使用栈来保存待访问的节点,实现深 度优先搜索。
04
队列(Queue)
队列的定义
01
队列是一种先进先出(FIFO)的数据结构,用于存储元素的集 合。
07
总结与展望
本章总结
栈和队列是两种常见的数据结构,具有特定的操作规则和特性。
通过学习栈和队列,我们掌握了先进先出(FIFO)和后进先出(LIFO)的 原理,以及如何在程序中实现这些数据结构。
本章还介绍了栈和队列在实际问题中的应用,如括号匹配、表达式求值等 。
数据结构的发展趋势与未来展望
01
随着计算机技术的不断发展,数据结构也在不断演进
02
队列中的元素遵循先入队后出队的规则,即最早进入队列的元

《数据结构课件队列》课件

《数据结构课件队列》课件
优先队列是一种特殊的队列,其中每个元素都有一个相对的优先级,优先级 高的元素先出队。
双端队列的实现
双端队列是一种具有前后端两个出入口的队列,允许从两端插入删除元素。
队列的几种常见错误操作
1 插入空队列
尝试在空队列中执行出队操作。
3 队列溢出
尝试向已满的队列中插入元素。
2 删除空队列
尝试从空队列中执行出队操作。
循环队列的实现
循环队列通过标记队列的前后端指针,使得队列中的元素可以重复利用的数据结构表示方法。
阻塞队列的实现
阻塞队列在队列为空时,阻塞出队操作,而在队列满时,阻塞入队操作的数 据结构表示方法。
并发队列的实现
并发队列是多线程环境下的队列实现,能够安全地处理多个线程之间的并发 操作。
队列的应用举例:生产者和消费者问题
队列的特点
1 先进先出
队列中的元素按照插入的顺序处理。
2 只能在前后端进行操作
只能在队列的前端进行删除(出队)操作,而在队列的后端进行插入(入队)操作。
3 常用操作为入队和出队
常用的队列操作是将元素插入队列(入队)或删除队列中的元素(出队)。
队列的应用场景
任务调度
队列用于按照优先级处理任务。
缓存
4 非法操作
在队列中进行不支持的操作。
队列性能分析
队列的性能取决于具体实现的数据结构和操作,包括插入、删除、查看队首 元素的时间复杂度。
队列和栈的比较
队列和栈都是常见的数据结构,但队列遵循FIFO原则,而栈遵循LIFO原则。
队列在算法设计中的应用
队列在算法设计中经常用于解决广度优先搜索、树的层序遍历等问题。
《数据结构课件队列》PPT课 件
欢迎阅读《数据结构课件队列》PPT课件!在本课程中,我们将探讨队列的 定义、特点、应用场景以及其在数据结构中的表示和操作。我们将介绍不同 类型的队列,实现并发和阻塞队列,以及队列在算法设计和常见面试题中的 应用。

【重庆大学本科四门专业课PPT】操作系统Chapter11

【重庆大学本科四门专业课PPT】操作系统Chapter11

Relationship Among Techniques
Evolution of the I/O Function
• Processor directly controls a peripheral device • Controller or I/O module is added
– Processor uses programmed I/O without interrupts – Processor does not need to handle details of external devices
– May be differences of several orders of magnitude between the data transfer rates
• Unit of transfer
– Data may be transferred as a stream of bytes for a terminal or in larger blocks for a disk
Categories of I/O Devices
• Communication
– Used to communicate with remote devices – Digital line drivers – Modems
Differences in I/O Devices
• Data rate
– Transfer information as a stream of bytes – Used for terminals, printers, communication ports, mouse and other pointing devices, and most other devices that are not secondary storage

【重庆大学本科四门专业课PPT】数据结构第十章 内部排序

【重庆大学本科四门专业课PPT】数据结构第十章 内部排序

} // InsertSort
内部排序的时间分析:
实现内部排序的基本操作有两个:
(1)“比较”序列中两个关键字的 大小;
(2)“移动”记录。
对于直接插入排序:
最好的情况(关键字在记录序列中顺序有序):
“比较”的次数:
n
1 n 1
i2
“移动”的次数:
0
最坏的情况(关 (L.r[i].key < L.r[i-1].key) {
L.r[0] = L.r[i];
// 复制为监视哨
for ( j=i-1; L.r[0].key < L.r[j].key; -- j ) L.r[j+1] = L.r[j]; // 记录后移
L.r[j+1] = L.r[0]; // 插入到正确位置 }
ki
经过一趟排序
有序序列区 无 序 序 列 区
基于不同的“扩大” 有序序列长 度的方法,内部排序方法大致可分 下列几种类型:
插入类 交换类
选择类 归并类 基数类
#待de排fin记e M录A的XS数IZ据E 类10型00定// 义待排如顺下序:表最大长度
typedef int KeyType; // 关键字类型为整数类型
// 顺序表类型
1. 插入类
将无序子序列中的一个或几 个记录“插入”到有序序列中, 从而增加记录的有序子序列的长 度。
2. 交换类
通过“交换”无序序列中的记 录从而得到其中关键字最小或最大 的记录,并将它加入到有序子序列 中,以此方法增加记录的有序子序 列的长度。
3. 选择类
从记录的无序子序列中“选择” 关键字最小或最大的记录,并将它 加入到有序子序列中,以此方法增 加记录的有序子序列的长度。

(数据结构课件)队列

(数据结构课件)队列
并回收每个结点所占的空间,直至队尾。最后置链队 为空。
2. 链队的操作实现
(3)判别队空 函数名:EmptyQueue 形参:链队HQ 返回值:若链队为空返回true,否则返回false 功能:判断链队是否为空,即判断队首指针
HQ.front或队尾指针HQ.rear是否为NULL。这两个指 针任何一个为空时,另一个必定也为空。
出队
a1 a2 a3

ai

an
front
rear 队列的示意图
进队
4.7.3 队列的顺序存储结构和操作实现
当插入新的数据元素时,队尾指针rear+1,而当队 头元素出队列时,队头指针front+1。
下图给出了队列中头尾指针的变化状态。
rear=0
A
front=0 (a)
rear=4 front=0
尾。分两步:1)为新元素分配内存空间; 2)把新元素插入到队尾:
•若原链队为空,则插入后只有一个结点,队首和 队尾指针都指向该点,即 HQ.front=HQ.rear=newptr;
•若原链队非空,则修改队尾指针。先将新结点插 入到队尾:HQ.rear->next=newptr; 然后修改得 到新的队尾指针:HQ.rear=newptr;
应该掌握:
• 栈的顺序存储结构的表示 GO
• 栈的链接存储结构的表示
• 队列的顺序存储结构 GO
GO
• 队列的链接存储结构
GO
• 顺序栈(入栈操作、出栈操作)
• 链栈(入栈操作、出栈操作)
• 顺序队列(入队操作、出队操作)
• 链队(入队操作、出队操作)
• 栈应用之一——算术表达式的计算
测试题:
• 假定利用数组a[N]顺序存储一个栈,用top表示栈顶指针, top= = -1表示栈空,并已知栈未空,当退栈并返回栈顶元 素时所执行的操作为________________。

数据结构ppt课件完整版

数据结构ppt课件完整版

针对有序数据集合,每次通过中间元素将 待查找区间缩小为之前的一半,直到找到 元素或区间为空。
哈希查找
树形查找
通过哈希函数将数据映射到哈希表中,实 现快速查找。
如二叉搜索树、平衡树等,通过树形结构实 现高效查找。
排序算法分类及实现原理
插入排序
将待排序元素逐个插入到已排序序列中,直到所有元素均插入完毕。
由n(n>=0)个具有相同类型 的数据元素(结点)a1,a2,
...,an组成的有序序列。
同一性
每个元素必须是同一类型的数 据。
有序性
元素之间具有一对一的前驱和 后继关系,即除首尾元素外, 每个元素都有一个前驱和一个 后继。
可变性
线性表的长度可变,即可以插 入或删除元素。
顺序存储结构与链式存储结构比较
定义
用一段连续的存储单元依次存储线性 表的数据元素。
优点
可以随机存取表中任一元素,且存取 时间复杂度为O(1)。
顺序存储结构与链式存储结构比较
• 缺点:插入和删除操作需要移动大量元素,时间 复杂度高;需要预先分配存储空间,容易造成空 间浪费。
顺序存储结构与链式存储结构比较
定义
用一组任意的存储单元存储线性 表的数据元素(这组存储单元可 以是连续的,也可以是不连续的
查找操作
查找指定元素的位置。
遍历操作
访问线性表中的每个元素。
销毁操作
释放线性表占用的存储空间。
03
栈和队列
栈定义及特点
栈(Stack)是一种特殊的线性数据结构,其数据的存 取遵循后进先出(LIFO, Last In First Out)的原则。 栈的特点
具有记忆功能,能保存数据的状态。
栈的基本操作包括入栈(push)、出栈(pop)、查 看栈顶元素(top)等。 只能在栈顶进行数据的插入和删除操作。

数据结构课件第3篇章栈和队列

数据结构课件第3篇章栈和队列

循环队列实现原理
01
循环队列定义
将一维数组看作首尾相接的环形结构,通过两个指针(队头和队尾指针)
在数组中循环移动来实现队列的操作。当队尾指针到达数组末端时,再
回到数组起始位置,形成循环。
02
判空与判满条件
在循环队列中,设置一个标志位来区分队列为空还是已满。当队头指针
等于队尾指针时,认为队列为空;当队尾指针加1等于队头指针时,认
栈在函数调用中应用
函数调用栈
在程序执行过程中,每当发生函数调用时,系统会将当前函数的执行上下文压入一个专门的栈中,称为函数调用 栈。该栈用于保存函数的局部变量、返回地址等信息。当函数执行完毕后,系统会从函数调用栈中弹出相应的执 行上下文,并恢复上一个函数的执行状态。
递归调用实现
递归调用是一种特殊的函数调用方式,它通过在函数调用栈中反复压入和弹出同一函数的执行上下文来实现对问 题的分解和求解。在递归调用过程中,系统会根据递归深度动态地分配和管理函数调用栈的空间资源。
栈和队列的应用
栈和队列在计算机科学中有着广泛的应用,如函数调用栈、表达式求 值、缓冲区管理等。
常见误区澄清说明
误区一
栈和队列的混淆。虽然栈和队列都是线性数据结构,但它们的操作方式和应用场景是不同的。栈是后进先出,而队列 是先进先出。
误区二
认为栈和队列只能通过数组实现。实际上,栈和队列可以通过多种数据结构实现,如链表、循环数组等。具体实现方 式取决于应用场景和需求。
后缀表达式求值
利用栈可以方便地实现后缀表达式的求值。具体步骤 为:从左到右扫描表达式,遇到数字则入栈,遇到运 算符则从栈中弹出所需的操作数进行计算,并将结果 入栈,最终栈中剩下的元素即为表达式的结果。
中缀表达式转换为后缀表达式

数据结构课件第3篇章队列

数据结构课件第3篇章队列

PART 01
队列基本概念与特性
队列定义及操作规则
队列(Queue)是一种具有先进先出(FIFO)特性的线性表,只允许在一端(队尾) 插入元素,而在另一端(队头)删除元素。
队列中没有元素时,称为空队列。
队列的基本操作包括:入队(在队尾插入一个元素)、出队(删除队头元素)、判 空(判断队列是否为空)、查看队头元素等。
队列与栈的区别与联系
01
区别
02
队列遵循先进先出(FIFO)原则,而栈遵循后进先出 (LIFO)原则。
03
队列只允许在一端插入元素,在另一端删除元素;而栈只 允许在一端进行插入和删除操作。
04
联系
05
队列和栈都是线性结构,数据元素之间存在一对一的线性 关系。
06
它们都可以用来存储具有相同数据类型的数据元素,且元 素的插入和删除操作都受到一定限制。
LRU缓存淘汰算法
在实现LRU(Least Recently Used)缓存淘汰算法 时,可以使用双端队列来维护缓存中的元素。通过 双端队列的插入和删除操作,可以高效地实现缓存 的更新和淘汰。
其他应用
除了上述应用外,双端队列还可以应用于其他场 景,如实现回文检查、处理字符串反转等问题。
PART 06
取出一个进程进行处理。
03
网络通信
在网络通信中,数据的传输往往采用队列的方式进行。发送方将数据放
入发送队列中,接收方从接收队列中取出数据进行处理。这种方式可以
保证数据的顺序性和可靠性。
PART 02
顺序队列实现原理及方法
顺序队列存储结构介绍
பைடு நூலகம்
存储结构定义
顺序队列是采用一维数组作为存储 结构,遵循队列先进先出(FIFO) 的原则进行数据的存取。

《数据结构课件队列》PPT课件

《数据结构课件队列》PPT课件

front
J6 J5 4 5 0 J7
31 J4 2 J8
rear
精选PPT
11
队空:front==rear 队满:front==rear
J6
J5 5
4
0
J4
3
1 2
rear
5
4
0
3
1
2
front rear
front
J5 初始状态
J4
解决方案: 1.另外设一个标志以区别队空、队满
front
2.少用一个元素空间:
(a0, a1, ... , ai -1, ai , ai+1, …, an-1 )
删除
精选PPT
插入
2
a a a a front
rear
0 1 2 …… n-1




队列的示意图
队列的特点 先进先出
说明:
第一个入队的元素在队头, 最后一个入队的元素在队尾, 第一个出队的元素为队头元素, 最后一个出队的元素为队尾元素
4.取队头元素 GetHead(Q,&e)
得到队列Q的队头元素之值,并用e返回其值。
5.判队空 QueueEmpty(Q)
判断队列Q是否为空,若为精选空PP返T 回1,否则返回0。
4
3.4.2 非循环队列和循环队列
分配一块连续的存储区域来存放队列里的元素。由 于队列的队头和队尾的位置是变化的,因而要设两个 指针和分别指示队头和队尾元素在队列中的位置。
为充分利用向量空间,克服上述假上溢现象,可以
将向量空间想象为一个首尾相接的圆环,并称这种
向量为循环向量,存储在其中的队列称为循环队列

《数据结构与算法》PPT课堂课件-第4章-队列

《数据结构与算法》PPT课堂课件-第4章-队列

y^
front
rear
x出队
x
y^
front
rear
y出队
^
2021/6/13
front rear
5
4.3 队列的顺序存储结构
¡ 实现:用一维数组实现sq[M]
front=-1 rear=-1
队空
5
5
5
4
4
4
3
rear
2
J3
1 rear J2
3 rear 2 front
1 front
J3 J2
3 2 1
印机就从缓冲区中按照先进先出的原则依次读取数据
并打印,这样做即保证了打印数据的正确性,又提高
了主机的使用效率。由此可见,打印机缓冲区实际上
就是一个队列结构。
2021/6/13
10
【举例3】CPU分时系统
§
在一个带有多个终端的计算机系统中,同时有多
个用户需要使用CPU运行各自的应用程序,它们分别
通过各自的终端向操作系统提出使用CPU的请求,操
012345678 cq 2 3 4 5 6 7 8 9
f 0
1
2
3
4
5
6
7
8r
newr 0 1 0 0 0 0 0 0 0
012345678
result 1 0 0 0 0 0 0 0 0
2021/6/13
16
¡ 算法描述
R={ (2,8), (9,4), (2,9), (2,1), (2,5), (6,2), (5,9), (5,6), (5,4), (7,5), (7,6), (3,7), (6,3) }
列。
2021/6/13

重庆大学数据结构ppt10_Queue

重庆大学数据结构ppt10_Queue

‘c’ ‘b’ ‘b’ ‘a’
Dequeue
‘c’ ‘b’
‘a’
‘a’
Data Structure
Queue
Queue ADT
// Abstract queue class template <typename E> class Queue { private: void operator =(const Queue&) {} // Protect assignment Queue(const Queue&) {} // Protect copy constructor public: Queue() {} // Default virtual ˜Queue() {} // Base destructor
‘c’
3
General Equations: front = (front+1)%N; rear = (rear+1)%N;
‘d’
4
Data Structure
Queue Implementation (2)

How can we recognize when the circular queue is empty or full?
Data Structure
Queue
Queue

FIFO: First in, First Out It means: the first element inserted is the first one to be removed Example: The first one in line is the first one to be served
Data Structure

【重庆大学本科四门专业课PPT】数据结构linear list_02

【重庆大学本科四门专业课PPT】数据结构linear list_02
next->element; // Remember value
Link<E>* ltemp = curr->next; // Remember link node
if (tail == curr->next) tail = curr; // Reset tail
curr->next = curr->next->next; // Remove from list
template <typename E> class LList: public List<E> {
private:
Link<E>* head; // Pointer to list header
Link<E>* tail; // Pointer to last element
Link<E>* curr; // Access to current element
Link(const E& elemval, Link* nextval =NULL)
{ element = elemval; next = nextval; }
Link(Link* nextval =NULL) { next = nextval; }
};
node
Element next
Data Structure
Insertion
Inserting a new element is a three-step process: First, the new list node is created and the new
element is stored into it. Second, the next field of the new list node is

数据结构_队列.ppt

数据结构_队列.ppt

删除算法ADL描述
算法QDelete (item) // 删除队首结点并将其字段值存于item QD1. [队列空?] IF frontNULL THEN (PRINT “队列为空”. RETURN. ) QD2. [出队] qfront. itemdata(q). // 令指针q指向队首,并保存其 字段值 frontnext(front). // 令队首指针指向原队首结点之后继 结点 AVAILq. // 释放原队首结点的存储空间 QD3. [出队后队列空?] IF frontNULL THEN rearNULL. // 若删除队首结点后队列为空,则令队尾指针修为空▐
1队列初始化2入队插入3出队删除4读取队首元素5判断队列是否空6确定队列中元素个数7置空队列存放队列元素的数组
第二章 队列
吉林大学计算机学院 谷方明 fmgu2002@
例子:电话号码

向计算机专业的同学要电话号码,他(她)不会 直接给你的,原因你懂的。 他(她)会告诉你一串加密过的数字,同时告诉 你解密的规则。规则是这样的:首先将第1个数删 除,紧接着将第2个数放到这串数的末尾,再将第 3个数删除并将第4个数放到这串数的末尾…,直 到剩下最后一个数,把这个数也删除。按删除的 顺序将删除的数连在一起,就是电话号了。 例如:58659146
h
0
R
d
3
i
1
j
2
e
4
f
5
g
6
(f) 插入元素 j
3.队列的链接存储
front
a1
template <class T> class Node { T data; Node* next; };
rear a2 … an ∧
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tail
0
head
4
5
04 Queue
Circular Queue Demo
A refinement of the lazy approach is the circular queue
head = tail = 0;
enQueue (q, ‘a’);
enQueue (q, ‘b’);
1
tail
Data Structure
Chapter 4 Queues
College of Computer Science, CQU
Outline
Queue ADT Circular Queue Linked Queue Comparison of Array-Based and Linked Queues
Data Structure
tail
1 ‘ b’ ‘
0 a’ head
2 3

5
04 Queue
Circular Queue Demo
A refinement of the lazy approach is the circular queue
head = tail = 0; enQueue (q, ‘a’); enQueue (q, ‘b’); enQueue (q, ‘c’); enQueue (q, ‘d’);
void operator =(const Queue&) {} // Protect assignment Queue(const Queue&) {} // Protect copy constructor public: Queue() {} // Default virtual ˜Queue() {} // Base destructor
Data Structure
04 Queue
Queue Implementation (1)
Data Structure
04 Queue
Queue Implementation (1)
This implementation raises a new problem. When elements are removed from the queue, the front index increases. Over time, the entire queue will drift toward the higher-numbered positions in the array. Once an element is inserted into the highest-numbered position in the array, the queue has run out of space. This happens despite the fact that there might be free positions at the low end of the array where elements have previously been removed from the queue.
Data Structure
1 ‘ b’
‘ 0 a’
head
2 tail

c’
3
4
5
04 Queue
Circular Queue Demo
A refinement of the lazy approach is the circular queue
head = tail = 0;
enQueue (q, ‘a’); enQueue (q, ‘b’); enQueue (q, ‘c’); enQueue (q, ‘d’); enQueue (q, ‘e’);
Data Structure
04 Queue
Array_based Queue
The array-based queue is somewhat tricky to implement effectively. Assume that there are n elements in the queue. If we choose the rear element of the queue to be in position 0, enqueue operations will shift the n elements currently in the queue one position in the array. If instead we chose the rear element of the queue to be in position n-1, a dequeue operation must shift all of the elements down by one position to retain the property that the remaining n-1 queue elements reside in the first n-1positions of the array. A far more efficient implementation can be obtained by relaxing the requirement that all elements of the queue must be in the first n positions of the array.
Full: tail+1 == head ???
General Equations: head = (head+1)%N; tail = (tail+1)%N;
Data Structure
04 Queue
Queues
FIFO: First in, First Out
Restricted form of list: Insert at one end, remove from the other.
Notation:
Insert: Enqueue Delete: Dequeue First element: Front Last element: Rear
Data Structure
04 Queue
Queue Implementation (2)
The “drifting queue” problem can be solved by pretending that the array is circular and so allow the queue to continue directly from the highest-numbered position in the array to the lowest-numbered position.
Data Structure
04 Queue
Queue Implementation (2)
Data Structure
04 Queue
Queue Implementation (2)
How can we recognize when the circular queue is empty or full? For both empty queue and full queues ,the value for rear is one less than the value for front。 One obvious solution is to keep an explicit count of the number of elements in the queue, or a Boolean variable that indicates whether the queue is empty or not. Another solution is to make the array be of size n+ 1, and only allow n elements to be stored.
Data Structure
1 ‘ b’
‘ 0 a’
head
2

c’
3

d’
‘ e’ 4
5 04 Queuetail
Circular Queue Demo
A refinement of the lazy approach is the circular queue
Empty: head == tail;
1 ‘ b’
‘ 0 a’
2

c’
3

d’
tail
4
Data Structure
head
5
04 Queue
Circular Queue Demo
A refinement of the lazy approach is the circular queue
head = tail = 0;
enQueue (q, ‘a’); enQueue (q, ‘b’); enQueue (q, ‘c’); enQueue (q, ‘d’); enQueue (q, ‘e’); enQueue (q, ‘f’); ???
Data Structure
04 Queue
2
Queues
Like the stack, the queue is a list-like structure that provides restricted access to its elements.
Queue elements may only be inserted at the back (called an enqueue operation) and removed from the front (called a dequeue operation).
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