python - 在设计循环队列中将 queue.front 初始化为 -1 或 0

Question

我正在从问题设计循环队列中学习队列 - LeetCode

设计循环队列的实现。循环队列是一种线性数据结构，其操作基于FIFO（先进先出）原则，最后一个位置与第一个位置连接形成一个圆圈。它也被称为“环形缓冲区”。

循环队列的好处之一是我们可以利用队列前面的空间。在普通队列中，一旦队列满了，即使队列前面有空间，我们也无法插入下一个元素。但是使用循环队列，我们​​可以使用空间来存储新值。

您的实现应支持以下操作：

• MyCircularQueue(k)：构造函数，设置队列大小为k。
• Front：从队列中获取最前面的项目。如果队列为空，则返回 -1。
• Rear：从队列中获取最后一项。如果队列为空，则返回 -1。
• enQueue(value): 将一个元素插入循环队列。如果操作成功，则返回 true。
• deQueue()：从循环队列中删除一个元素。如果操作成功，则返回 true。
• isEmpty()：检查循环队列是否为空。
• isFull()：检查循环队列是否已满。

例子：

MyCircularQueue circularQueue = new MyCircularQueue(3); // set the size to be 3
circularQueue.enQueue(1);  // return true
circularQueue.enQueue(2);  // return true
circularQueue.enQueue(3);  // return true
circularQueue.enQueue(4);  // return false, the queue is full
circularQueue.Rear();  // return 3
circularQueue.isFull();  // return true
circularQueue.deQueue();  // return true
circularQueue.enQueue(4);  // return true
circularQueue.Rear();  // return 4

笔记：

• 所有值都将在 [0, 1000] 的范围内。
• 操作数将在 [1, 1000] 范围内。
• 请不要使用内置的 Queue 库。

我模仿古德里奇的教科书《Python 中的数据结构和算法》，并编写了一个友好易读的解决方案

1、只有三个数据(_queue, _len, and _front)

2、初始化 self._front为0

class MyCircularQueue:
     #Runtime: 76 ms, faster than 53.17%
     #Memory Usage: 13.6 MB, less than 7.24% 

    def __init__(self, k: int):
        """
        Initialize your data structure here. Set the size of the queue to be k.
        """
        self._queue = [None] * k #the basic 
        self._capacity = k 
        self._len = 0 
        #The first three categorize as a group, the 4th as the second group
        self._front = 0
        #self._rear is not necessary, because rear = front + length -1

    def enQueue(self, value: int) -> bool:
        """
        Insert an element into the circular queue. Return true if the operation is successful.
        """
        if self.isFull(): return False
        avail = (self._front + self._len) % (self._capacity)
        self._queue[avail] = value 
        self._len += 1
        return True 

    def deQueue(self) -> bool:
        """
        Delete an element from the circular queue. Return true if the operation is successful.
        """
        if self.isEmpty():
            return False 
        self._queue[self._front] = None #overrode the current node 
        self._front = (self._front+1) % self._capacity 
        self._len -= 1
        return True

    def Front(self) -> int:
        """
        Get the front item from the queue.
        """
        if not self.isEmpty():
            return self._queue[self._front]
        else:
            return -1


    def Rear(self) -> int:
        """
        Get the last item from the queue.
        """
        if not self.isEmpty():
            _rear = (self._front + self._len - 1) % self._capacity
            return self._queue[_rear]
        else:
            return -1


    def isEmpty(self) -> bool:
        """
        Checks whether the circular queue is empty or not.
        """
        return self._len == 0 


    def isFull(self) -> bool:
        """
        Checks whether the circular queue is full or not.
        """
        return self._len == self._capacity 

Goodrich 的设计非常好用，而且读起来很轻松。

但是，在阅读其他提交的内容时，通常的做法是初始化 self._fornt，并且self._rear认为-1阅读或写作会很费力。

摘录一个性能优于 98% 的案例

def deQueue(self):
    """
    Delete an element from the circular queue. Return true if the operation is successful.
    :rtype: bool
    """
    if self.isEmpty():
        return False 
    self.head = (self.head+1) % self.maxlen
    self.currlen -= 1
    if self.isEmpty(): #have to take care of self.head and self.tail
        self.head = -1
        self.tail = -1

   #another submission which initialize front and rear =-1
    def enQueue(self, value: 'int') -> 'bool':
        """
        Insert an element into the circular queue. Return true if the operation is successful.
        """
        if (self.len == self.capacity): return False

        # To check if full
        #if (self.rear == self.front - 1 or (self.rear == self.capacity - 1 and self.front == 0) )
        if (self.front == -1):
            self.front, self.rear = 0, 0
        elif (self.rear == self.capacity - 1 and self.front != 0):
            # make rear start (case when element was removed from start)
            self.rear = 0
        else:
            self.rear = (self.rear + 1) % self.capacity
        self.data[self.rear] = value
        self.len += 1
        return True

由于python隐藏了大多数实现细节，

采取front或rear作为的优势是-1什么？

标签： pythonqueue

Answer 1

我总结了常见解决方案和您的解决方案之间的主要区别是：

1. 使用rear指针标记尾部
2. 当循环队列为空时，设置front和rear-1
3. 更多if else逻辑分支

总的来说，我认为这两种解决方案没有太大区别，只是趋势不同。如果您想知道这背后的细微差别，我将为您解释。

在您看来，您倾向于使用较少的变量并尝试将所有逻辑统一在一起，并使代码清晰易懂。

相比之下，他想提高性能（也许只是一点点），并做出更好的抽象。我将详细解释：

1. 增强性能：

   • 您可以将rear其视为“以空间换时间”。每一个涉及到的地方rear，你都会从中rear得到(self._front + self._len - 1) % self._capacity，而他只是从中得到rear。他缓存rear高频使用。
     缓存可以加快查询速度，但会增加维护成本（修改时）。所以实际上是否应该使用缓存是基于场景的。如果查询比修改更频繁，您应该使用它。在这个特定的问题中，如果Rear使用超过enQueue和deQueue，您可以使用rear来降低重新计算成本。
   • 他在和中使用了更多if else的逻辑分支。它可以通过处理特定条件来稍微提高性能。具体来说，它减少了空、满或单元素情况下的操作。enQueuedeQueue+-%

2. 抽象：
   他的解决方案是更加面向对象的设计。对于循环队列，哪些属性很重要？当然, front, rear, and state(empty, full or else)。所以他保留rear并在为空时分配-1以表示特殊状态。
   好的抽象将有利于功能的可扩展性。例如，我们想添加更多的功能到MyCircularQueue, 或许rear并且state在这里是有帮助的。

所有这些都是我个人的看法，可能不正确，仅供参考。:)