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1.队列数据结构

如果你喜欢旅行（像我一样），很可能你在机场通过了办理登机手续。如果有很多旅客愿意办理登机手续，自然就会在值机柜台前排起长龙。

刚进入机场并想要办理登机手续的旅客将排队进入队列，而刚刚在服务台办理了登机手续的旅客则可以离开队列。

这是队列的真实示例—队列数据结构以相同的方式工作。

队列是一种“先入先出”（FIFO）数据结构的类型。入队（输入）的第一项是要出队（输出）的第一项。

从结构上说，一个队列有2个指针。队列中最早的排队项目位于队列的顶部，而最新队列的项目位于队列的末尾。

2.队列中的操作

队列主要支持两种操作：入队列（enqueue）和出队列（dequeue）。此外，您可能会发现使用peek和length操作非常有用。

2.1 入队操作

入队操作在队列尾部插入一个项目。

上图中的入队操作将项目 8 插入尾部，8 成为队列的尾部。

queue.enqueue(8);

2.2 出队操作

出队操作提取队列头部的项，队列中的下一项成为头。

在上面的图片中，出队操作从队列中返回并删除项目 7，在退出队列后，项目 2 成为新的头。

queue.dequeue(); // => 7

2.3 Peek操作

Peek操作读取队列的开头，而不会更改队列。

项目 7 是上图中队列的头部，Peek操作只是返回队列的头部——第 7 项，而不修改队列。

queue.peek(); // => 7

2.4 队列长度

长度操作计算队列包含多少个项目。

图片中的队列有4个项目：4、6、2 和 7。因此，队列长度为 4。

queue.length; // => 4

2.5 队列操作时间复杂度

关于所有的队列操作--enqueue、dequeue、peek和length——重要的是，所有这些操作必须在恒定的时间内 O(1) 执行。

恒定的时间 O(1) 意味着无论队列的大小(它可以有10个或100万个项目)：enqueue、dequeue、peek和length操作必须在相对相同的时间内执行。

3.在JavaScript中实现队列

让我们看一下队列数据结构的可能实现，同时维持所有操作必须在恒定时间 O(1) 中执行的要求。

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

Try the demo.

const queue = new Queue() 是创建队列实例的方式。

调用 queue.enqueue(7) 方法会将项目7排队到队列中。

queue.dequeue() 从队列中去队列一个头部的项目，而 queue.peek() 只是Peek头部的项目。

最后，queue.length 显示队列中还有多少项目。

队列方法的复杂性

Queue类的 queue()、dequeue()、peek() 和 length() 方法仅使用：

属性访问器（例如 this.items[this.headIndex] ），

或执行算术操作（例如 this.headIndex++ ）

因此，这些方法的时间复杂度是恒定时间 O(1)。

读到这里，这篇“JavaScript如何实现一个队列数据结构”文章已经介绍完毕，想要掌握这篇文章的知识点还需要大家自己动手实践使用过才能领会，如果想了解更多相关内容的文章，欢迎关注创新互联行业资讯频道。

文章名称：JavaScript如何实现一个队列数据结构
文章起源：http://kswjz.com/article/ijcodj.html