Hongbo Zhang ## 队列 - 我们曾经介绍过队列这个数据结构 - 先进先出 ☐ 利用两个堆栈进行实现 - 我们利用可变数据结构进行实现 - 基于数组的循环队列 ☐ 单向链表 ## 队列 • 我们实现以下函数（以整数队列为例） 1. struct Queue { ... } 2. 3. fn make() -> Queue // 创建空列表 4. fn push(self: 4. start: 0, end: 0, length: 0 5. } 6. } ## • 默认值应该是什么？ Option::None T::default() ## 单向链表 - 每个数据结构都指向下一个数据结构 - 像锁链一样相连 1. struct Node[T] { 2. val: T 3. mut next: Option[Node[T]] 8. mut tail: Option[Node[T]] 9. } ## 单向链表 make() LinkedList tail None list.push(1) LinkedList Node head | Some tail Some val next None ## 单向链表 ![Image](/uploads/documents/f/f/a/6/ffa

5 小结 第3章 数据结构 3.1 数据结构分类 3.2 基本数据类型 3.3 数字编码* 3.4 字符编码* 3.5 小结 第4章 数组与链表 4.1 数组 4.2 链表 4.3 列表 4.4 内存与缓存* 4.5 小结 第5章 栈与队列 5.1 栈 5.2 队列 5.3 双向队列 5.4 小结 第6章 内容结构 本书的主要内容如图 0-1 所示。 复杂度分析：数据结构和算法的评价维度与方法。时间复杂度和空间复杂度的推算方法、常见类型、示例等。 数据结构：基本数据类型和数据结构的分类方法。数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆、图等数据结构的定义、优缺点、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 · 算法：搜索、排序、分治、回溯、动态规划、贪心等算法的定义、优缺点、效率、应用场景、解题步骤和示例问题等。 提供简洁的数据表示和逻辑信息，以便算法高效运行。 数据结构设计是一个充满权衡的过程。如果想在某方面取得提升，往往需要在另一方面作出妥协。下面举两个例子。 · 链表相较于数组，在数据添加和删除操作上更加便捷，但牺牲了数据访问速度。 图相较于链表，提供了更丰富的逻辑信息，但需要占用更大的内存空间。 #### 1.2.3 数据结构与算法的关系 如图 1-4 所示，数据结构与算法高度相关、紧密结合，具体表现在以下三个方面。

complement|反码|一補數| |2's complement|补码|二補數| |array|数组|陣列| |index|索引|索引| |linked list|链表|鏈結串列| |linked list node, list node|链表节点|鏈結串列節點| |head node|头节点|頭節點| |tail node|尾节点|尾節點| |list|列表|串列| |dynamic array|动态数组|動態陣列|

小结 第3章 数据结构 3.1 数据结构分类 3.2 基本数据类型 3.3 数字编码 * 3.4 字符编码 * 3.5 小结 第4章 数组与链表 4.1 数组 4.2 链表 4.3 列表 4.4 内存与缓存 * 4.5 小结 第5章 栈与队列 5.1 栈 5.2 队列 5.3 双向队列 5.4 小结 第6章 内容结构 本书的主要内容如图 0-1 所示。 复杂度分析：数据结构和算法的评价维度与方法。时间复杂度和空间复杂度的推算方法、常见类型、示例等。 数据结构：基本数据类型和数据结构的分类方法。数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆、图等数据结构的定义、优缺点、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 · 算法：搜索、排序、分治、回溯、动态规划、贪心等算法的定义、优缺点、效率、应用场景、解题步骤和示例问题等。 提供简洁的数据表示和逻辑信息，以便算法高效运行。 数据结构设计是一个充满权衡的过程。如果想在某方面取得提升，往往需要在另一方面作出妥协。下面举两个例子。 · 链表相较于数组，在数据添加和删除操作上更加便捷，但牺牲了数据访问速度。 图相较于链表，提供了更丰富的逻辑信息，但需要占用更大的内存空间。 #### 1.2.3 数据结构与算法的关系 如图 1-4 所示，数据结构与算法高度相关、紧密结合，具体表现在以下三个方面。

5 小结 第3章 数据结构 3.1 数据结构分类 3.2 基本数据类型 3.3 数字编码* 3.4 字符编码* 3.5 小结 第4章 数组与链表 4.1 数组 4.2 链表 4.3 列表 4.4 内存与缓存* 4.5 小结 第5章 栈与队列 5.1 栈 5.2 队列 5.3 双向队列 5.4 小结 第6章 内容结构 本书的主要内容如图 0-1 所示。 复杂度分析：数据结构和算法的评价维度与方法。时间复杂度和空间复杂度的推算方法、常见类型、示例等。 数据结构：基本数据类型和数据结构的分类方法。数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆、图等数据结构的定义、优缺点、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 算法：搜索、排序、分治、回溯、动态规划、贪心等算法的定义、优缺点、效率、应用场景、解题步骤和示例问题等。 提供简洁的数据表示和逻辑信息，以便算法高效运行。 数据结构设计是一个充满权衡的过程。如果想在某方面取得提升，往往需要在另一方面作出妥协。下面举两个例子。 · 链表相较于数组，在数据添加和删除操作上更加便捷，但牺牲了数据访问速度。 图相较于链表，提供了更丰富的逻辑信息，但需要占用更大的内存空间。 #### 1.2.3 数据结构与算法的关系 如图 1-4 所示，数据结构与算法高度相关、紧密结合，具体表现在以下三个方面。

5 小结 第3章 数据结构 3.1 数据结构分类 3.2 基本数据类型 3.3 数字编码* 3.4 字符编码* 3.5 小结 第4章 数组与链表 4.1 数组 4.2 链表 4.3 列表 4.4 小结 第5章 栈与队列 5.1 栈 5.2 队列 5.3 双向队列 5.4 小结 第6章 哈希表 6.1 哈希表 内容结构 本书主要内容如图 0-1 所示。 复杂度分析：数据结构和算法的评价维度与方法。时间复杂度、空间复杂度的推算方法、常见类型、示例等。 数据结构：基本数据类型，数据结构的分类方法。数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆、图等数据结构的定义、优缺点、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 · 算法：搜索、排序、分治、回溯、动态规划、贪心等算法的定义、优缺点、效率、应用场景、解题步骤、示例题目等。 提供简洁的数据表示和逻辑信息，以便使得算法高效运行。 数据结构设计是一个充满权衡的过程。如果想要在某方面取得提升，往往需要在另一方面作出妥协。下面举两个例子。 · 链表相较于数组，在数据添加和删除操作上更加便捷，但牺牲了数据访问速度。 图相较于链表，提供了更丰富的逻辑信息，但需要占用更大的内存空间。 #### 1.2.3 数据结构与算法的关系 如图 1-4 所示，数据结构与算法高度相关、紧密结合，具体表现以下三个方面。

空间复杂度 2.4. 权衡时间与空间 2.5. 小结 3. 数据结构简介 3.1. 数据与内存 3.2. 数据结构分类 3.3. 小结 4. 数组与链表 4.1. 数组 4.2. 链表 4.3. 列表 4.4. 小结 5. 栈与队列 5.1. 栈 5.2. 队列 5.3. 双向队列 5.4. 小结 6. 散列表 6.1. 哈希表 复杂度分析：数据结构与算法的评价维度、算法效率的评估方法。时间复杂度、空间复杂度，包括推算方法、常见类型、示例等。 数据结构：常用的基本数据类型，数据在内存中的存储方式、数据结构分类方法。数组、链表、栈、队列、散列表、树、堆、图等数据结构，内容包括定义、优劣势、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 算法：查找算法、排序算法、搜索与回溯、动态规划、分治算法，内容包括定义、使用场景、优劣势、时空效率、实现方法、示例题目等。 · 提供简洁的数据表示和逻辑信息，以便算法高效运行。 数据结构的设计是一个充满权衡的过程，这意味着如果获得某方面的优势，则往往需要在另一方面做出妥协。例如，链表相对于数组，数据添加删除操作更加方便，但牺牲了数据的访问速度；图相对于链表，提供了更多的逻辑信息，但需要占用更多的内存空间。 ##### 1.2.3. 数据结构与算法的关系 「数据结构」与「算法」是高度相关、紧密嵌合的，体现在： ·

空间复杂度 2.4. 权衡时间与空间 2.5. 小结 3. 数据结构简介 3.1. 数据与内存 3.2. 数据结构分类 3.3. 小结 4. 数组与链表 4.1. 数组 4.2. 链表 4.3. 列表 4.4. 小结 5. 栈与队列 5.1. 栈 5.2. 队列 5.3. 双向队列 5.4. 小结 6. 散列表 6.1. 哈希表 复杂度分析：数据结构与算法的评价维度、算法效率的评估方法。时间复杂度、空间复杂度，包括推算方法、常见类型、示例等。 数据结构：常用的基本数据类型，数据在内存中的存储方式、数据结构分类方法。数组、链表、栈、队列、散列表、树、堆、图等数据结构，内容包括定义、优劣势、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 算法：查找算法、排序算法、搜索与回溯、动态规划、分治算法，内容包括定义、使用场景、优劣势、时空效率、实现方法、示例题目等。 · 提供简洁的数据表示和逻辑信息，以便算法高效运行。 数据结构的设计是一个充满权衡的过程，这意味着如果获得某方面的优势，则往往需要在另一方面做出妥协。例如，链表相对于数组，数据添加删除操作更加方便，但牺牲了数据的访问速度；图相对于链表，提供了更多的逻辑信息，但需要占用更多的内存空间。 ##### 1.2.3. 数据结构与算法的关系 「数据结构」与「算法」是高度相关、紧密嵌合的，体现在： ·

空间复杂度 2.4. 权衡时间与空间 2.5. 小结 3. 数据结构简介 3.1. 数据与内存 3.2. 数据结构分类 3.3. 小结 4. 数组与链表 4.1. 数组 4.2. 链表 4.3. 列表 4.4. 小结 5. 栈与队列 5.1. 栈 5.2. 队列 5.3. 双向队列 5.4. 小结 6. 散列表 6.1. 哈希表 复杂度分析：数据结构与算法的评价维度、算法效率的评估方法。时间复杂度、空间复杂度，包括推算方法、常见类型、示例等。 数据结构：常用的基本数据类型，数据在内存中的存储方式、数据结构分类方法。数组、链表、栈、队列、散列表、树、堆、图等数据结构，内容包括定义、优劣势、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 算法：查找算法、排序算法、搜索与回溯、动态规划、分治算法，内容包括定义、使用场景、优劣势、时空效率、实现方法、示例题目等。 · 提供简洁的数据表示和逻辑信息，以便算法高效运行。 数据结构的设计是一个充满权衡的过程，这意味着如果获得某方面的优势，则往往需要在另一方面做出妥协。例如，链表相对于数组，数据添加删除操作更加方便，但牺牲了数据的访问速度；图相对于链表，提供了更多的逻辑信息，但需要占用更多的内存空间。 ##### 1.2.3. 数据结构与算法的关系 「数据结构」与「算法」是高度相关、紧密嵌合的，体现在： ·

空间复杂度 2.4. 权衡时间与空间 2.5. 小结 3. 数据结构简介 3.1. 数据与内存 3.2. 数据结构分类 3.3. 小结 4. 数组与链表 4.1. 数组 4.2. 链表 4.3. 列表 4.4. 小结 5. 栈与队列 5.1. 栈 5.2. 队列 5.3. 双向队列 5.4. 小结 6. 散列表 6.1. 哈希表 复杂度分析：数据结构与算法的评价维度、算法效率的评估方法。时间复杂度、空间复杂度，包括推算方法、常见类型、示例等。 数据结构：常用的基本数据类型，数据在内存中的存储方式、数据结构分类方法。数组、链表、栈、队列、散列表、树、堆、图等数据结构，内容包括定义、优劣势、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 算法：查找算法、排序算法、搜索与回溯、动态规划、分治算法，内容包括定义、使用场景、优劣势、时空效率、实现方法、示例题目等。 · 提供简洁的数据表示和逻辑信息，以便算法高效运行。 数据结构的设计是一个充满权衡的过程，这意味着如果获得某方面的优势，则往往需要在另一方面做出妥协。例如，链表相对于数组，数据添加删除操作更加方便，但牺牲了数据的访问速度；图相对于链表，提供了更多的逻辑信息，但需要占用更多的内存空间。 ##### 1.2.3. 数据结构与算法的关系 「数据结构」与「算法」是高度相关、紧密嵌合的，体现在： ·