【C# 数据结构】队列 FIFO
目录
- 队列的概念
- FIFO (First-In, First-Out)
- `Queue<T>` 的工作原理:
- 示例:
- 解释:
- 小结:
- 环形队列
- 1. **FIFO?**
- 2. **环形缓冲队列如何实现FIFO?**
- 关键概念:
- 3. **环形缓冲队列的工作过程**
- 假设:
- 操作步骤:
- 4. **具体例子**
- 初始状态:
- 操作1:入队数据 `A`
- 操作2:入队数据 `B`
- 操作3:出队
- 操作4:入队数据 `C`, `D`, `E`
- 操作5:出队
- 操作6:入队数据 `F`
- 操作7:出队
- 5. **环形缓冲队列的FIFO特性**
- 6. **环形缓冲队列的FIFO优势**
- 7. **小结**
- C# 如何通过代码实现环状队列?
- 1. **使用 `Queue<T>` 实现环形缓冲队列**
- 使用示例:
- 说明:
- 2. **使用固定大小数组实现环形缓冲队列**
- 使用示例:
- 说明:
- 小结
- 队列和环状队列的对比
- 1. **环形缓冲队列是FIFO的一种实现**
- 2. **环形缓冲队列的特点**
- 3. **环形缓冲队列 vs 其他FIFO实现**
- 4. **环形缓冲队列的局限性**
- 5. **小结**
- 线程安全问题
- Queue<T> 如果一个线程只负责写,一个线程只负责读会有问题吗?
- 问题原因:
- 一些潜在的风险:
- 如何解决?
- 1. 使用锁 (`lock`)
- 2. 使用 `ConcurrentQueue<T>`
- 总结:
队列的概念
队列和FIFO是什么关系?队列是一种数据结构。
FIFO是队列需要遵循的基本原则:First-In, First-Out。或者说FIFO是队列的基本特性!
C#中有个类叫做Queue,就是实现了队列这种数据结构的类,它遵循FIFO这个原则。
FIFO (First-In, First-Out)
FIFO(First In First Out,先进先出)是一种数据管理原则,就像排队一样:
- 先进入队列的数据先被处理。
- 后进入队列的数据后被处理。
在 FIFO 队列中,第一个进入队列的元素将是第一个被移除的元素。换句话说,队列中的元素按照它们被加入的顺序排列,最早加入的元素最先被取出。
Queue<T>
的工作原理:
- 入队 (
Enqueue
):新元素被添加到队列的尾部。 - 出队 (
Dequeue
):最早加入队列的元素从队列的头部移除,并返回该元素。
示例:
假设我们使用一个容量为 3 的队列,依次加入元素 1
、2
、3
,然后进行 Dequeue()
操作:
Queue<int> queue = new Queue<int>();// 入队操作
queue.Enqueue(1);
queue.Enqueue(2);
queue.Enqueue(3);// 出队操作,按照 FIFO 顺序返回
Console.WriteLine(queue.Dequeue()); // 输出 1
Console.WriteLine(queue.Dequeue()); // 输出 2
Console.WriteLine(queue.Dequeue()); // 输出 3
解释:
Enqueue(1)
将1
加入队列的尾部。Enqueue(2)
将2
加入队列的尾部。Enqueue(3)
将3
加入队列的尾部。Dequeue()
返回并移除队列的头部元素,即最早加入的1
,然后是2
和3
,遵循 FIFO 的顺序。
小结:
通过Queue<T>
的使用我们可以很好的理解 FIFO ,其中元素按照加入的顺序进行排队,最早加入的元素最先被取出。这使得它特别适用于处理排队和任务调度等场景。
环形队列
1. FIFO?
环状队列也是队列的一种,当然也遵循FIFO这个原则!
2. 环形缓冲队列如何实现FIFO?
环形缓冲队列是一种用固定大小的数组实现FIFO的方式。它通过两个指针(头指针和尾指针)来管理数据的入队和出队。
关键概念:
- 固定大小的数组:预分配一块连续的内存空间。
- 头指针(head):指向下一个数据写入的位置。
- 尾指针(tail):指向下一个数据读取的位置。
- 循环利用:当指针到达数组末尾时,会回到数组开头,形成一个“环”。
3. 环形缓冲队列的工作过程
让我们通过一个具体的例子来说明。
假设:
- 环形缓冲队列的容量为 5(即数组大小为5)。
- 初始状态:队列为空,
head
和tail
都指向位置 0。
操作步骤:
-
入队(Enqueue):
- 将数据写入
head
指向的位置。 - 然后
head
向前移动一位。 - 如果
head
到达数组末尾,它会回到数组开头(循环特性)。
- 将数据写入
-
出队(Dequeue):
- 从
tail
指向的位置读取数据。 - 然后
tail
向前移动一位。 - 如果
tail
到达数组末尾,它会回到数组开头。
- 从
4. 具体例子
初始状态:
数组索引: [0] [1] [2] [3] [4]
值: None None None None None
head = 0, tail = 0
操作1:入队数据 A
- 将
A
写入head
指向的位置(索引 0)。 head
移动到下一个位置(索引 1)。
数组索引: [0] [1] [2] [3] [4]
值: A None None None None
head = 1, tail = 0
操作2:入队数据 B
- 将
B
写入head
指向的位置(索引 1)。 head
移动到下一个位置(索引 2)。
数组索引: [0] [1] [2] [3] [4]
值: A B None None None
head = 2, tail = 0
操作3:出队
- 从
tail
指向的位置(索引 0)读取数据A
。 tail
移动到下一个位置(索引 1)。
数组索引: [0] [1] [2] [3] [4]
值: A B None None None
head = 2, tail = 1
操作4:入队数据 C
, D
, E
- 依次将
C
,D
,E
写入head
指向的位置。 head
移动到下一个位置。
数组索引: [0] [1] [2] [3] [4]
值: A B C D E
head = 0, tail = 1
操作5:出队
- 从
tail
指向的位置(索引 1)读取数据B
。 tail
移动到下一个位置(索引 2)。
数组索引: [0] [1] [2] [3] [4]
值: A B C D E
head = 0, tail = 2
操作6:入队数据 F
- 将
F
写入head
指向的位置(索引 0)。 head
移动到下一个位置(索引 1)。
数组索引: [0] [1] [2] [3] [4]
值: F B C D E
head = 1, tail = 2
操作7:出队
- 从
tail
指向的位置(索引 2)读取数据C
。 tail
移动到下一个位置(索引 3)。
数组索引: [0] [1] [2] [3] [4]
值: F B C D E
head = 1, tail = 3
5. 环形缓冲队列的FIFO特性
- 数据顺序:先入队的数据(如
A
,B
)先出队,后入队的数据(如C
,D
,E
)后出队。 - 循环利用:当
head
或tail
到达数组末尾时,会回到数组开头,继续使用之前释放的空间。 - 固定容量:队列的大小是固定的,当队列满时,可以选择覆盖旧数据或报错。
6. 环形缓冲队列的FIFO优势
- 高效:入队和出队操作的时间复杂度都是 O(1)。
- 内存紧凑:数据连续存储,缓存友好。
- 适合实时系统:适合处理固定大小的数据流。
7. 小结
- 环形缓冲队列是FIFO的一种实现,它通过固定大小的数组和循环指针来实现先进先出的特性。
- 数据按顺序入队和出队,先进入队列的数据先被处理。
- 循环利用使得内存使用更高效,适合处理固定大小的数据流。
通过理解环状队列你是不是对队列又有了更深的理解呢? 😊
C# 如何通过代码实现环状队列?
之前说到,C# 中有个现成的类实现了队列就是Queue
这个类。但是并没有现成的环状队列。
要手动实现环形缓冲队列(Circular Buffer)在 C# 中,可以通过结合 Queue<T>
或者直接使用一个固定大小的数组来模拟环形队列的行为。下面是两种常见的实现方式。
1. 使用 Queue<T>
实现环形缓冲队列
虽然 Queue<T>
本身并不是环形队列,但我们可以通过管理队列的最大容量和覆盖旧数据来模拟环形缓冲队列的行为。当队列满时,新的数据会覆盖最旧的数据。
public class CircularQueue<T>
{private readonly Queue<T> queue;private readonly int capacity;public CircularQueue(int capacity){this.capacity = capacity;this.queue = new Queue<T>(capacity);}// 添加元素,如果队列已满,则移除最旧的元素public void Enqueue(T item){if (queue.Count == capacity){queue.Dequeue(); // 移除最旧的元素}queue.Enqueue(item);}// 从队列中取出元素public T Dequeue(){if (queue.Count == 0){throw new InvalidOperationException("Queue is empty.");}return queue.Dequeue();}// 查看队列中的第一个元素public T Peek(){if (queue.Count == 0){throw new InvalidOperationException("Queue is empty.");}return queue.Peek();}// 判断队列是否为空public bool IsEmpty() => queue.Count == 0;// 队列中的元素个数public int Count => queue.Count;
}
使用示例:
CircularQueue<int> circularQueue = new CircularQueue<int>(3);circularQueue.Enqueue(1);
circularQueue.Enqueue(2);
circularQueue.Enqueue(3);Console.WriteLine(circularQueue.Dequeue()); // 输出 1
circularQueue.Enqueue(4); // 现在队列已满,1 会被覆盖Console.WriteLine(circularQueue.Dequeue()); // 输出 2
Console.WriteLine(circularQueue.Dequeue()); // 输出 3
Console.WriteLine(circularQueue.Dequeue()); // 输出 4
说明:
Queue<T>
用于存储数据,最大容量为capacity
。- 当队列满时(元素数量等于
capacity
),通过Dequeue()
移除最旧的元素,再插入新的元素,模拟环形缓冲的行为。
这种方式依赖于 Queue<T>
来管理队列的基本操作,简单易懂,但不能完全利用环形缓冲队列的内存高效性,尤其是在每次扩展队列容量时仍会引起内存分配。
2. 使用固定大小数组实现环形缓冲队列
这种方法通过手动管理队列的头尾指针和数组来实现环形缓冲区,避免了 Queue<T>
的扩展和额外的内存分配。下面是一个更低层次的实现方式:
public class CircularBuffer<T>
{private readonly T[] buffer;private int head;private int tail;private int size;private readonly int capacity;public CircularBuffer(int capacity){this.capacity = capacity;this.buffer = new T[capacity];this.head = 0;this.tail = 0;this.size = 0;}// 添加元素到队列public void Enqueue(T item){if (size == capacity){// 队列已满,覆盖最旧的数据head = (head + 1) % capacity; // 更新头指针}else{size++;}buffer[tail] = item;tail = (tail + 1) % capacity; // 更新尾指针}// 从队列中取出元素public T Dequeue(){if (size == 0){throw new InvalidOperationException("Queue is empty.");}T value = buffer[head];head = (head + 1) % capacity; // 更新头指针size--;return value;}// 查看队列的第一个元素public T Peek(){if (size == 0){throw new InvalidOperationException("Queue is empty.");}return buffer[head];}// 判断队列是否为空public bool IsEmpty() => size == 0;// 队列中的元素个数public int Count => size;
}
使用示例:
CircularBuffer<int> buffer = new CircularBuffer<int>(3);buffer.Enqueue(1);
buffer.Enqueue(2);
buffer.Enqueue(3);Console.WriteLine(buffer.Dequeue()); // 输出 1
buffer.Enqueue(4); // 1 被覆盖Console.WriteLine(buffer.Dequeue()); // 输出 2
Console.WriteLine(buffer.Dequeue()); // 输出 3
Console.WriteLine(buffer.Dequeue()); // 输出 4
说明:
- 通过一个固定大小的数组
buffer
存储数据,队列大小为capacity
。 head
和tail
指针管理数据的入队和出队。head
指针指向队列的头部(最旧的元素),tail
指针指向队列的尾部(最新的元素)。- 当队列满时,新元素会覆盖最旧的数据,
head
指针会移动到下一个位置,从而实现环形缓冲队列的覆盖行为。
这种方式比 Queue<T>
更高效,避免了额外的内存分配,适合需要频繁进行入队和出队操作的场景。
小结
- 使用
Queue<T>
:可以通过在队列满时删除最旧元素来模拟环形缓冲队列,适用于简单的场景。 - 使用固定大小数组:手动管理头尾指针和队列大小,更高效,避免内存分配,适用于性能要求较高的场景。
队列和环状队列的对比
1. 环形缓冲队列是FIFO的一种实现
- FIFO原则:数据按照到达顺序处理,先进入队列的数据先被取出。
- 环形缓冲队列:通过固定大小的数组和循环指针实现FIFO,满足先进先出的特性。
2. 环形缓冲队列的特点
- 固定大小:预分配固定容量的内存,空间利用率高。
- 循环利用:通过头尾指针循环移动,重复利用数组空间。
- 高效性能:插入和删除操作的时间复杂度都是O(1)。
- 内存紧凑:数据连续存储,缓存友好。
3. 环形缓冲队列 vs 其他FIFO实现
特性 | 环形缓冲队列 | 链表实现的FIFO | 动态数组实现的FIFO |
---|---|---|---|
内存分配 | 一次性预分配 | 动态分配节点 | 动态扩容 |
空间利用率 | 100% | 较低(每个节点有额外开销) | 较高(但有扩容开销) |
插入/删除性能 | O(1) | O(1) | 均摊O(1),扩容时O(n) |
随机访问 | 不支持 | 不支持 | 支持 |
适用场景 | 固定大小数据流、实时系统 | 数据量变化大、简单实现 | 需要随机访问的场景 |
4. 环形缓冲队列的局限性
- 固定大小:需要预先确定容量,不适合数据量变化大的场景。
- 不支持随机访问:只能按顺序访问数据。
- 溢出处理:队列满时需要明确策略(覆盖旧数据或报错)。
5. 小结
- 环形缓冲队列是FIFO的一种高效实现,特别适合固定大小、高吞吐量的场景。
- 它通过循环利用预分配的内存,避免了动态内存分配的开销,同时保持了FIFO的特性。
- 如果需要动态扩容或更灵活的内存管理,可以选择其他FIFO实现(如链表或动态数组)。
线程安全问题
1 多线程访问队列的潜在问题
1.1 竞态条件(Race Condition)
问题描述:多个线程同时修改队列的状态(如 head 和 tail 指针),导致数据不一致。
示例:
线程A和线程B同时执行入队操作。
两者读取相同的 head 指针值,导致数据覆盖或丢失。
1.2 数据不一致
问题描述:一个线程正在修改队列,另一个线程同时读取队列,导致读取到不完整或错误的数据。
示例:
线程A正在入队,更新了 head 指针但还未写入数据。
线程B读取 head 指针,误认为新数据已写入。
1.3 死锁(Deadlock)
问题描述:多个线程互相等待对方释放锁,导致程序无法继续执行。
示例:
线程A持有锁1并等待锁2。
线程B持有锁2并等待锁1。
Queue 如果一个线程只负责写,一个线程只负责读会有问题吗?
如果一个线程 只负责写(Enqueue
)而另一个线程 只负责读(Dequeue
),在 不使用锁 或其他线程同步机制的情况下,Queue<T>
仍然 可能会遇到问题,即使你不打算在同一时间内进行读写操作。
问题原因:
- 队列的内部状态:
Queue<T>
并没有内建的线程安全机制来保证即使在读写操作不重叠的情况下,两个线程对队列的访问是安全的。- 例如,读线程可能会在 写线程 操作队列时,导致内部数据不一致或访问冲突。即使一个线程只负责写,另一个线程只负责读,也可能会出现 竞态条件(race condition)或 内存可见性问题。
一些潜在的风险:
-
队列大小(
Count
)的读取:如果Queue<T>
正在被修改(例如,写线程在Enqueue
),另一个线程试图读取队列大小或进行Dequeue
操作,可能会得到不一致的结果。因为写线程可能在修改队列时,读线程同时查看到一个不完全或不一致的队列状态。 -
数据一致性:尽管读写操作看似是顺序执行的,实际上在多个线程访问共享数据时,现代 CPU 和优化可能导致线程看到过时或不一致的数据(内存可见性问题)。因此,即使操作本身是序列化的,底层的硬件优化仍可能引发问题。
如何解决?
1. 使用锁 (lock
)
通过使用 lock
确保 写操作 和 读操作 不会同时进行,这样可以防止数据竞争和不一致性:
public class ThreadSafeQueue<T>
{private readonly Queue<T> queue = new Queue<T>();private readonly object lockObject = new object();public void Enqueue(T item){lock (lockObject){queue.Enqueue(item);}}public T Dequeue(){lock (lockObject){if (queue.Count == 0)throw new InvalidOperationException("Queue is empty.");return queue.Dequeue();}}public int Count{get{lock (lockObject){return queue.Count;}}}
}
在这个示例中,通过 lock
来确保写操作和读操作不会发生竞态条件。
2. 使用 ConcurrentQueue<T>
如果你不希望手动加锁,可以使用 ConcurrentQueue<T>
,它是线程安全的,可以在多个线程中同时进行读写操作,保证数据的一致性和正确性:
using System.Collections.Concurrent;var concurrentQueue = new ConcurrentQueue<int>();// 写线程:入队
concurrentQueue.Enqueue(1);
concurrentQueue.Enqueue(2);// 读线程:出队
if (concurrentQueue.TryDequeue(out int result))
{Console.WriteLine(result); // 安全地获取队列元素
}
ConcurrentQueue<T>
会自动管理线程同步,因此你不需要担心加锁的问题,它会确保多线程环境下的正确性。
总结:
- 即使一个线程只负责写,另一个线程只负责读,
Queue<T>
仍然 不保证线程安全,会有潜在的竞态条件和数据不一致问题。 - 如果需要确保线程安全,可以使用
lock
来同步读写操作,或者使用ConcurrentQueue<T>
来避免手动管理同步。推荐使用ConcurrentQueue<T>
,因为它是专为多线程设计并且已经实现了高效的线程安全。
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1. 添加依赖 首先,在pom.xml中添加RocketMQ的依赖: <dependencies><!-- Spring Boot Starter Web --><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifac…...
Spring Boot文件上传
5.3.1文件上传 开发Web应用时,文件上传是很常见的一个需求浏览器通过表单形式将文件以流的形式传递给服务器,服务器再对上传的数据解析处理。下面我们通过一个案例讲解如何使用SpringBoot实现文件上传,具体步骤如下。 1.编写文件上传的表单…...
动态规划算法
动态规划算法模板 public class DynamicProgramming {public int solve(int n, int[] nums) {// Step 1: 初始化 dp 数组,dp[i] 表示从0到i的最优解int[] dp new int[n 1]; // Step 2: 设置初始条件,通常是dp数组的第一个元素dp[0] 0; // 假设从第0个…...
Python中常见库 PyTorch和Pydantic 讲解
PyTorch 简介 PyTorch 是一个开源的深度学习框架,由 Facebook 的 AI 研究团队开发。它提供了丰富的工具和库,用于构建和训练各种深度学习模型,如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)及其变体&…...
74. 搜索二维矩阵(LeetCode 热题 100)
题目来源; 74. 搜索二维矩阵 - 力扣(LeetCode) 题目内容: 给你一个满足下述两条属性的 m x n 整数矩阵: 每行中的整数从左到右按非严格递增顺序排列。 每行的第一个整数大于前一行的最后一个整数。 给你一个整数 target &am…...
高防服务器的适用场景有哪些?
高防服务器作为具有着较高防御能力的网络设备,可以抵御DDOS和CC等常见的网络攻击类型,保障企业服务的连续性和稳定性,那高防服务器的适用场景有哪些呢? 对于大型的网站和电商平台来说,高流量的用户访问和数据信息让它们…...
HTTP与网络安全
一、HTTPS和HTTP有怎样的区别呢?HTTPS HTTP SSL/TLS(SSL或者TLS) HTTP:应用层 SSL/TLS:协议中间层 TCP:传输层 IP:网络层 HTTPS 是安全的HTTP,他的安全是由SSL或者TLS来决定的&a…...
UE地编材质世界对齐纹理旋转
帖子地址 https://forums.unrealengine.com/t/how-to-rotate-a-world-aligned-texture/32532/4世界对齐纹理本身不能改 自己创建了个函数 把世界对齐纹理的内容赋值粘贴 在纹理偏移里给值 不要局限0-1 给值给大一点...
SpringBoot使用Nacos进行application.yml配置管理
Nacos是阿里巴巴开源的一个微服务配置管理和服务发现的解决方案。它提供了动态服务发现、配置管理和 服务管理平台。Nacos的核心功能包括服务发现、配置管理和动态服务管理,使得微服务架构下的服务治理 变得简单高效。 Nacos的设计基于服务注册与发现、配置管理、动…...
JavaScript中的symbol类型的意义和使用
JavaScript 中的Symbol类型是 ES6(ECMAScript 2015)引入的一种原始数据类型,它表示独一无二的值。下面详细介绍 Symbol 的意义和使用方法。 意义 1. 避免属性名冲突 在 JavaScript 中,对象的属性名通常是字符串。当多个模块或者…...
C++ 设计模式-状态模式
火箭状态模式,涵盖发射、多级分离、入轨、返航、紧急状态等流程,以及状态间的转换逻辑: 状态设计 状态列表: IdleState(待机)PreparingState(准备)LaunchingState(发射中)FirstStageSeparatingState(一级分离)SecondStageSeparatingState(二级分离)ThirdStageSep…...
verilog基础知识
一,Verilog和VHDL区别 全世界高层次数字系统设计领域中,应用Verilog和VHDL的比率是80%和20%;这两种语言都是用于数字电路系统设计的硬件描述语言, 而且都已经是 IEEE 的标准。 VHDL 是美国军方组织开发的,VHDL1987年成为标准;Verilog 是由一个公司的私有财产转化而来,…...
14.8 Auto-GPT 自主智能体设计解密:构建具备长期记忆的智能决策系统
Auto-GPT 自主智能体设计解密:构建具备长期记忆的智能决策系统 关键词:Auto-GPT 架构设计、自主智能体开发、LangChain Agents、长期记忆系统、工具链编排 1. 自主智能体的核心架构设计 Auto-GPT 系统架构图解: #mermaid-svg-NuDU1eo6sXqhA6Ve {font-family:"trebuch…...
ubuntu安装docker docker/DockerHub 国内镜像源/加速列表【持续更新】
ubuntu安装docker & docker镜像代理【持续更新】 在Ubuntu上安装Docker,你可以选择两种主要方法:从Ubuntu的仓库安装,或者使用Docker的官方仓库安装。下面我会详细解释这两种方法。 方法一:从Ubuntu的仓库安装Docker 这种方…...
模拟实现分布式文件存储
Q1:如何解决海量数据存的下的问题 传统做法是在单机存储。但是随着数据变多,会遇到存储瓶颈。 单机纵向扩展:内存不够加内存,磁盘不够加磁盘。有上限限制,不能无限制加下去。 多机横向扩展:采用多台机器存储&#x…...