JavaScript에서 대기열 구조를 구현하는 방법에 대한 자세한 설명

이 기사에서는 대기열 데이터 구조를 이해하고 해당 작업과 JavaScript에서 대기열 구조를 구현하는 방법을 자세히 소개합니다. 도움이 필요한 친구들이 모두 참고할 수 있기를 바랍니다.

1. 큐 데이터 구조

큐는 FIFO(선입 선출) 데이터 구조 유형입니다. 대기열에 추가된 첫 번째 항목(입력)이 대기열에서 처음으로 제거된 항목(출력)입니다.

큐에는 머리와 꼬리라는 2개의 포인터가 있습니다. 대기열에서 가장 오래 대기 중인 항목이 맨 앞에 있고, 가장 최근에 대기열에 있는 항목이 맨 뒤에 있습니다.

줄은 우리가 지하철에서 줄을 서 있는 것과 같습니다. 문 근처에 있는 승객이 줄의 맨 앞에 있고, 줄에 막 들어간 승객이 줄의 맨 뒤에 있습니다.

더 높은 관점에서 보면 큐는 각 데이터 항목을 저장된 순서대로 처리할 수 있는 데이터 구조입니다.

2. 대기열 작업

대기열은 peek 및 길이 작업 외에도 enqueue(enqueue) 및 dequeue(dequeue)라는 두 가지 주요 작업을 지원합니다.

2.1 Enqueue 연산

enqueue 연산은 큐의 끝에 항목을 삽입하여 큐의 끝으로 만듭니다.

위 그림의 조인 연산은 대기열 끝에 8를 삽입하고, 그러면 8가 대기열의 끝이 됩니다. 8，之后 8 成为队列的队尾。

queue.enqueue(8);

2.2 出队操作

出队操作取出队列中第一个项目，此时队列中的下一个项目成为队首。

在上图中，出队操作返回项目7并从队列中删除。 出队之后之后，项目 2 成为新的队首。

queue.dequeue(); // => 7

2.3 Peek 操作

Peek 操作读取队首的项目，但是不改变队列。

上图中 7 是队首。 peek 操作只需返回队首 7 但是不修改队列。

queue.peek(); // => 7

2.4 length

length 操作返回队列中包含项目的数量。

上图中的队列有 4 项：4、6、2 和。7。结果队列长度为 4。

queue.length; // => 4

2.5 队列操作的时间复杂度

关于队列所有操作的重点：enqueue，dequeue，peek 和 length 必须以常数时间复杂度 O(1) 执行。

常数时间复杂度 O(1) 意味着无论队列大小如何（不管是有 10 个还是 100 万个项目），这些操作都必须在相对一致的时间内执行。

3. 用 JavaScript 实现队列

来看一下怎样在保证所有操作必须以常数时间复杂度O(1) 要求实现队列这种数据结构。

class Queue {
  constructor() {
    this.items = {};
    this.headIndex = 0;
    this.tailIndex = 0;
  }

  enqueue(item) {
    this.items[this.tailIndex] = item;
    this.tailIndex++;
  }

  dequeue() {
    const item = this.items[this.headIndex];
    delete this.items[this.headIndex];
    this.headIndex++;
    return item;
  }

  peek() {
    return this.items[this.headIndex];
  }

  get length() {
    return this.tailIndex - this.headIndex;
  }
}

const queue = new Queue();

queue.enqueue(7);
queue.enqueue(2);
queue.enqueue(6);
queue.enqueue(4);

queue.dequeue(); // => 7

queue.peek();    // => 2

queue.length;    // => 3

const queue = new Queue() 是创建队列的实例。

queue.enqueue(7) 方法将 7 存入队列中。

queue.dequeue() 从队列中取出一个头部项目，而 queue.peek() 只读队首项。

最后的 Queue.Length 显示队列中还有多少个项目。

关于实现：在 Queue 类中，普通对象  this.Items  将队列的项目通过数值索引保持。 队首项的索引由 Where.HeadInex 跟踪，队尾项由 this.tailIndex 跟踪。

队列方法的复杂度

在 Queue 的 queue()、 dequeue()、 peek() 和 length() 方法中存在：

• 属性访问器（如:this.items[this.headIndex]），
• 执行算数操作（如:this.headidex++）

这些方法的时间复杂度是恒定的时间 O(1)。

4. 总结

队列是一种遵循先入先出（FIFO）规则的的数据结构。

队列有 2 个主要操作：入队和出队。 另外，队列可以有辅助操作，例如 peek 和 length。

所有队列操作都必须以常数时间 O(1) 执行。

挑战一下：改进 dequeue() 和 peek()rrreee

2.2 Dequeue 연산

Dequeue 연산은 큐의 첫 번째 항목을 꺼내는 작업입니다. 이때 큐의 다음 항목이 큐의 리더가 됩니다.

🎜🎜🎜at 위 그림에서 대기열 제거 작업은 7 항목을 반환하고 대기열에서 삭제합니다. 대기열에서 제거된 후 항목 2가 새 팀 리더가 됩니다. 🎜rrreee🎜🎜2.3 Peek 작업 🎜🎜🎜Peek 작업은 대기열의 선두에 있는 항목을 읽지만 대기열을 변경하지는 않습니다. 🎜🎜🎜🎜위로 사진 속 7은 팀의 리더입니다. peek 작업은 단순히 7 대기열의 헤드를 반환하지만 대기열을 수정하지는 않습니다. 🎜rrreee🎜🎜2.4 length🎜🎜🎜 길이 연산은 대기열에 포함된 항목 수를 반환합니다. 🎜🎜🎜🎜위로 그림의 대기열에는 4, 6, 2 및 의 4개 항목이 있습니다. 7. 결과 대기열 길이는 4입니다. 🎜rrreee🎜🎜2.5 대기열 작업의 시간 복잡도 🎜🎜🎜 대기열의 모든 작업에 대한 중요한 사항: enqueue, dequeue, peek 및 length는 일정한 시간 복잡도 O(1)로 실행되어야 합니다. 🎜🎜일정한 시간 복잡도 O(1)는 이러한 작업이 대기열 크기(항목이 1천만 개 또는 100만 개인지 여부)에 관계없이 상대적으로 일관된 시간에 수행되어야 함을 의미합니다. 🎜🎜🎜3. JavaScript를 사용하여 대기열 구현 🎜🎜🎜 모든 작업이 일정한 시간 복잡도 O(1)로 수행되도록 하면서 대기열 데이터 구조를 구현하는 방법을 살펴보겠습니다. 🎜rrreee🎜const queue = new Queue()는 대기열을 생성하는 인스턴스입니다. 🎜🎜 queue.enqueue(7) 메서드는 7을 대기열에 저장합니다. 🎜🎜queue.dequeue()는 대기열에서 헤드 항목을 제거하는 반면, queue.peek()는 대기열의 헤드 항목만 읽습니다. 🎜🎜마지막 Queue.Length는 대기열에 남아 있는 항목 수를 보여줍니다. 🎜🎜구현 정보: Queue 클래스에서 일반 개체 this.Items는 숫자 인덱스를 통해 대기열의 항목을 보유합니다. 대기열의 첫 번째 항목 인덱스는 Where.HeadInex로 추적되고, 대기열의 마지막 항목 인덱스는 this.tailIndex로 추적됩니다. 🎜

🎜큐 메소드의 복잡성🎜

🎜Queue의 queue(), dequeue()에서, peek() 및 length() 메서드가 존재합니다. 🎜

• 속성 접근자(예: this.items[this.headIndex] code >),
• 산술 연산 수행(예: this.headidex++)

🎜이 메서드의 시간 복잡도는 상수 시간입니다. 아(1). 🎜🎜🎜4. 요약🎜🎜🎜큐는 FIFO(선입선출) 규칙을 따르는 데이터 구조입니다. 🎜🎜Queue에는 enqueue와 dequeue라는 2가지 주요 작업이 있습니다. 또한 대기열에는 엿보기 및 길이와 같은 보조 작업이 있을 수 있습니다. 🎜🎜모든 대기열 작업은 일정한 시간 O(1)으로 수행되어야 합니다. 🎜🎜🎜과제: 빈 대기열에서 실행될 때 오류가 발생하도록 dequeue() 및 peek() 메서드를 개선하세요. 🎜🎜🎜더 많은 프로그래밍 관련 지식을 보려면 🎜프로그래밍 소개🎜를 방문하세요! ! 🎜

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