前端小魔女

V1

2022/06/30阅读:14主题:蔷薇紫

JS算法探险之队列(Queue)

乔布斯经常说到一句话:“Stay hungry, Stay foolish”

  • Stay hungry:永不满足,
  • Stay foolish: 是说埋头做自己的事,不要理会前行路上的各种嘲讽声音。

大家好,我是柒八九

今天,我们继续探索JS算法相关的知识点。我们来谈谈关于队列 Queue的相关知识点和具体的算法。

如果,想了解其他数据结构的算法介绍,可以参考我们已经发布的文章。如下是算法系列的往期文章。

文章list

好了,天不早了,干点正事哇。

你能所学到的知识点

  1. JS队列的各种实现
  2. 滑动窗口的概念和对应算法
  3. 利用队列解决和二叉树层树相关的算法

文章概要

  1. 知识点简讲
  2. 滑动窗口
  3. 二叉树的广度优先搜索(BFS)

知识点简讲

队列是个啥

队列是一种遵从先进先出FIFO)原则的有序集合。队列在尾部添加新元素,并从顶部移除元素。最新添加的元素必须排在队列的末尾

在现实中,最常见的队列的例子就是排队。


JS版本的Queue

由于JS语言的特殊性,不存在真正意义上的Queue结构,一般使用数组特定的Apipush/shift)模拟最简单的queue使得能够满足先进先出的特性。

let queue = [];
queue.push(1);
queue.push(2);
==== 入队 12====

queue.shift() // 1出队
queue.shift() // 2出队

在一些简单的场景下,利用数组来模拟队列是可以满足条件的。但是作为一个功能完备的数据结构,还有一些其他的功能,使用上述的实现方式显的有点捉襟见肘。

这里做一个简单的补充:其实针对stack/queue的实现方式有两种,一种是利用数组实现一个存储地址连续的结构,另外一种实现方式是利用链表实现存储地址不连续的结构。

那么,我们就自己实现一个比较功能完备的queue。它有如下的功能点

  • enqueue(element(s)):向队列尾部添加一个(或多个)新的项。
  • dequeue():移除队列的第一项(即排在队列最前面的项)并返回被移除的元素。
  • peek():返回队列中第一个元素——最先被添加,也将是最先被移除的元素。队列不做任何变动(不移除元素,只返回元素信息——与 Stack 类的 peek 方法非常类似)。
  • isEmpty():如果队列中不包含任何元素,返回 true,否则返回 false
  • size():返回队列包含的元素个数,与数组的 length 属性类似。

数组版本

class Queue {
   constructor() {
     this.items = []; 
   }
   // 入队
   enqueue(element) {
     this.items.push(element);
  } 
  // 出队,并返回队首元素
  dequeue() {
    return this.items.shift();
  } 
  // 查看,队首元素
  peek() {
    return this.items[0]
  } 
  // 如果队列里没有任何元素就返回`true`,否则返回`false`
  isEmpty() {
   return this.items.length === 0;
  }
  // 返回队列的元素个数
  size() {
   return this.items.length;
  }
  // 移除队列里所有的元素
  clear() {
   this.items = [];
  }

上面是使用数组来实现queue,能够实现基本的CRUD。但是,如果还记得我们在介绍stack的时候,也利用数组实现了一个Stack

下面是用数组实现stackqueue的具体代码。可以发现,在利用数组实现这两个数据结构时候,除了针对剔除/查看数据有点不同,其他方法都一模一样。(除去方法名的差异)

在针对一些不强调消耗和性能的情况下,用数组实现queue是一个不错且简单的方式。但是,由于queue删除数据的位置是在队首。在利用数组实现的queue中,每次删除一个元素,数组剩余的元素的序号地址,都需要进行变更。这样会造成不必要的性能损耗。

所以,大部分情况下,queue是利用链表构建的。

链表版本

这里再做一个简单说明,在js中,对象类型数据,它本身就是一个以零散方式存储的。我们来简单做一个实验。

class TestObject {
    constructor() {
        this.elements = {
            o1:{},
            o2:{},
        };
        
  }
}
let to = new TestObject()

我们利用Memory获取了,此时内存信息。我们特意查看了TestObjectelements发现,针对他两个属性o1/o2所存的数据都放在不同的内存地址上。

我们可以使用对象来存储元素信息。这样,就不需要额外的构建链表节点。

class Queue {
  constructor() {
    this.elements = {};
    this.head = 0;
    this.tail = 0;
  }
  enqueue(element) {
    this.elements[this.tail] = element;
    this.tail++;
  }
  dequeue() {
    const item = this.elements[this.head];
    delete this.elements[this.head];
    this.head++;
    return item;
  }
  peek() {
    return this.elements[this.head];
  }
  size() {
    return this.tail - this.head;
  }
  isEmpty() {
    return this.tail - this.head === 0
  }
}

滑动窗口

在数组中某一个长度的子数组可以看成数组的一个窗口。若给定数组[1,2,3,4,5,6],那么子数组[2,3,4]就是其中一个大小为3的窗口。窗口向右滑动一个数字,那么窗口就包含数字[3,4,5]

也就是向右滑动窗口,每向右滑动一个数字,都在窗口的最右边插入一个数字,同时把最左边的数字删除。即满足队列 先进先出的特性。

滑动窗口的平均值

题目描述:

给定一个整数数据流和一个窗口大小,根据该滑动窗口的大小,计算滑动窗口里所有数字的平均值。

  • 该类型的构造函数的参数确定滑动窗口的大小
  • 每次调用next函数,会在滑动窗口中添加一个整数,并返回滑动窗口的所有数字的平均值

分析

  1. 在窗口中添加数字,当窗口中的数字的数目超过限制时,还可以从窗口中删除数字。
  • 例如,当窗口的大小为3,在添加第四个数字时,就需要从窗口中删除最早添加进来的数字。
  • 这是一种先进先出的顺序,对应的数据容器为队列
  1. 每次在窗口中添加数字之后,需要判断是否超出窗口的大小限制。如果超出限制,从队列中删除一个数字
  2. 利用sum实时记录,窗口中现存数据的和

代码实现

class MovingAverage {
    constructor(size) {
      this.nums = new Queue();
      this.capacity = size;
      this.sum = 0;
    }

    next(val) {
      this.nums.enqueue(val);
      this.sum+=val;
      if(this.nums.size()>this.capacity){
        this.sum -=this.nums.dequeue();
      }
      return this.sum / this.nums.size()
    }
}

二叉树的广度优先搜索(BFS)

二叉树的广度优先搜索是从上到下按层遍历二叉树,从二叉树的根节点开始,先遍历二叉树的第一层,再遍历第二层,以此类推。

通常基于队列来实现二叉树的广度优先搜索

  • 从二叉树的根节点开始,先把根节点放入到一个队列中,然后每次从队列中取出一个节点遍历
  • 如果该节点有左右子节点,则分别将它们添加到队列中。(先左后右)
  • 以此类推,直到所有节点都被遍历

二叉树节点

  class TreeNode {
      val: number
      left: TreeNode | null
      right: TreeNode | null
      constructor(val?: number, left?: TreeNode | null, right?: TreeNode | null) {
          this.val = (val===undefined ? 0 : val)
          this.left = (left===undefined ? null : left)
          this.right = (right===undefined ? null : right)
      }
  }

利用queue实现二叉树广度优先遍历

function bfs(root){
  let queue = new Queue();
  if(root!=null) {
    queue.enqueue(root);
  }
  
  let result = [];
  while(!queue.isEmpty()){
    let node = queue.dequeue();
    result.push(node.val)
    
    if(node.left!=null){
      queue.enqueue(node.left);
    }
    
    if(node.right!=null){
      queue.enqueue(node.right);
    }
  }
  return result;
}

由于queue先进先出特性,二叉树的某一层节点按照从左到右的顺序插入队列中。因此,这些节点一定会按照从左到右的顺序遍历到。用广度优先(BFS)的顺序遍历二叉树,很容易知道

  • 每层最左边或者最右边的节点
  • 每层的最大值或者最小值

也就是说,关于二叉树的题目如果出现的概念,尝试用广度优先来解决问题。


二叉树中每层的最大值

题目描述:

输入一课二叉树,请找出二叉树中每层的最大值。

示例:输入: root = [1,3,2,5,3,null,9] 输出: [1,3,9]

用一个队列实现二叉树的广度优先搜索

分析

  1. 找出二叉树中每层的最大值,在遍历的时需要知道每层什么时候开始,什么时候结束。
    • 因为,在某个时刻,队列中可能存在位于不同层的节点,如果不做区分的话,是无法获取到某层数据的最大值
  2. 解决上述问题的一个办法就是计数
    • 用两个变量分别记录两层节点的数目
    • 变量current记录当前遍历这一层中位于队列之中节点的数量
    • 变量next记录下一层中位于队列之中节点的数量
  3. 最开始把根节点插入队列中,把变量current初始化为1.
    • 逐个从队列中取出节点遍历
    • 每当从队列中取出一个节点时,当前层的剩余节点数就少一个,即current - 1
    • 当前遍历的节点有子节点,将子节点插入队列中,此时变量next的数目增加1即next + 1
  4. current的数值变成0时,表示当前层的所有节点都已经遍历完。、
    • 此时,可以通过比较当前层的所有节点的值,找出最大值
  5. 在开始遍历下一层节点之前
    • 需要把current的值设为next的值
    • 变量next重新初始化为0

代码实现

function largestValues(root{
  let current = 0;
  let next = 0;
  let queue = new Queue();
  let result = [];
  if(root!=null){
    queue.enqueue(root);
    current++;
  }
  let max = Number.MIN_SAFE_INTEGER;
  while(!queue.isEmpty()){
    let node = queue.dequeue();
    current--;
    max = Math.max(max,node.val);
    
    if(node.left!=null){
      queue.enqueue(node.left);
      next++;
    }
    
    if(node.right !=null){
      queue.enqueue(node.right);
      next++;
    }
    
    if(current==0){
      result.push(max);
      max = Number.MIN_SAFE_INTEGER;
      current = next;
      next = 0;
    }
  }
  return result;
}

用两个队列实现二叉树的广度优先搜索

分析

  1. 利用一个队列区分不同的层,需要用到两个变量current/next,我们可以换一个思路。将不同层树的节点,存入不同的队列中。
    • queue1只放当前遍历层的节点
    • queue2只放下一层的节点
  2. 最开始时,把二叉树的根节点放入队列queue1中。
    • 接下来,每次从队列中取出一个节点遍历
    • 队列queue1用来存放当前遍历层的节点,总是从队列queue1中取出节点来遍历
    • 如果当前遍历的节点有子节点,并且子节点位于下一层,则把子节点放入队列queue2
  3. 当队列queue1被清空时,此时能够获取到当前层的最大值
  4. 在开始遍历下一层之前,
    • 把队列queue1指向queue2
    • 将队列queue2重新初始化为空队列

代码实现

function largestValues(root{
  
  let q1 = new Queue();
  let q2 = new Queue();
  let result = [];
  if(root!=null){
    q1.enqueue(root);
  }
  let max = Number.MIN_SAFE_INTEGER;
  while(!q1.isEmpty()){
    let node = q1.dequeue();
    max = Math.max(max,node.val);
    
    if(node.left!=null){
      q2.enqueue(node.left);
    }
    
    if(node.right !=null){
      q2.enqueue(node.right);
    }
    
    if(q1.isEmpty()){
      result.push(max);
      max = Number.MIN_SAFE_INTEGER;
      q1 = q2;
      q2 = new Queue();
    }
  }
  return result;
}

二叉树最底层最左边的值

题目描述:

输入一课二叉树,找出它最底层最左边节点的值。

示例:输入: root = [1,2,3,4,null,5,6,null,null,7] 输出: 7

分析

  1. 题目越短,越需要咬文嚼字。
    • 二叉树
    • 最底层
  2. 根据①所得,我们可以使用二叉树的广度优先遍历(BFS)来进行层级的处理。
  3. 最底层最左边的节点就是最后一层的第一个节点
  4. 可以使用一个bottomLeft来保存每层最左边的节点的值。没当新的层级出现时候,将bottomLeft的值变更为第一个节点的值。
  5. 需要区分不同的层,我们采用两个队列的方式来实现

代码实现

function findBottomLeftValue(root){
  let q1 = new Queue();
  let q2 = new Queue();
  
  q1.enqueue(root);
  let bottomLeft = root.val;
  
  while(!q1.isEmpty()){
    let node = q1.dequeue();
    if(node.left !=null){
      q2.enqueue(node.left)
    }
    
    if(node.right !=null){
      q2.enqueue(node.right)
    }
    
    if(q1.isEmpty()){
      q1 = q2;
      q2 = new Queue();
      // 当q1为空时,开始遍历下一层,如果下一层还有节点,则更新bottomLeft
      if(!q1.isEmpty()){
        bottomLeft = q1.peek().val;
      }
    }
  }
  return bottomLeft
}

二叉树的右侧视图

题目描述:

输入一课二叉树,站在该二叉树的右侧,从上到下看到的节点构成二叉树的右侧视图。

示例:输入: root = [1,2,3,null,5,null,4] 输出: [1,3,4]

分析

  1. 题目越怪,越需要向已知套路靠
  2. 根据右侧视图的概念和示例的结果分析,其实它就是想要每层最右边的一个节点,因此二叉树的右侧视图其实就是从上到下每层最右边的节点
  3. 有几个关键节点
    • 二叉树
    • 区分不同的层
    • 最右边的节点
  4. 直接二叉树bfs安排上

代码实现

function rightSideView(root){
  let result = [];
  if(root==null) return result;
  
  let q1 = new Queue();
  let q2 = new Queue();
  q1.enqueue(root);
  while(!q1.isEmpty()){
    let node = q1.dequeue();
    if(node.left!=null){
      q2.enqueue(node.left)
    }
    
    if(node.right !=null){
      q2.enqueue(node.right)
    }
    
    if(q1.isEmpty()){
      result.push(node.val); //此时node是当前层的最后一个节点
      q1= q2;
      q2 = new Queue();
    }
  }
  return result;
}

后记

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参考资料:剑指offer/leetcode官网/学习JavaScript数据结构与算法第3版

全文完,既然看到这里了,如果觉得不错,随手点个赞和“在看”吧。

分类:

前端

标签:

数据结构与算法

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