Java 数据结构-队列详解

这篇博客详细介绍了Java中的队列数据结构,包括队列的特性、分类如双端队列、阻塞队列和非阻塞队列,以及它们的常用方法。特别强调了阻塞队列的实现,如BlockingQueue的几种实现,如LinkedBlockingQueue和ArrayBlockingQueue,并提供了相关实例。同时,还讨论了非阻塞队列ConcurrentLinkedQueue和优先级队列PriorityQueue的使用。博客最后给出了相关的面试题及答案,帮助读者巩固理解。

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队列(Queue):与栈相对的一种数据结构, 集合(Collection)的一个子类。队列允许在一端进行插入操作,而在另一端进行删除操作的线性表,栈的特点是后进先出,而队列的特点是先进先出。队列的用处很大,比如实现消息队列。

Queue 类关系图,如下图所示:

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注:为了让读者更直观地理解,上图为精简版的 Queue 类关系图。本文如无特殊说明,内容都是基于 Java 1.8 版本。

队列(Queue)

1)Queue 分类

从上图可以看出 Queue 大体可分为以下三类。

  • 双端队列:双端队列(Deque)是 Queue 的子类也是 Queue 的补充类,头部和尾部都支持元素插入和获取。

  • 阻塞队列:阻塞队列指的是在元素操作时(添加或删除),如果没有成功,会阻塞等待执行。例如,当添加元素时,如果队列元素已满,队列会阻塞等待直到有空位时再插入。

Python中,"or""|"都是用来进行逻辑或运算的操作符。它们的作用是判断两个条件中至少有一个为真时返回True,否则返回False。\[1\]例如,如果我们有两个条件ab,我们可以使用"or"或"|"来判断它们的逻辑或关系,如下所示: a or b a | b 这两种写法的结果是相同的,都是判断ab中至少有一个为真时返回True。\[3\]在使用这两个操作符时,需要注意的是它们的优先级较低,因此在复杂的表达式中可能需要使用括号来明确运算的顺序。\[1\] 另外,需要注意的是,在处理Pandas数据框时,如果要对多个逻辑条件进行判断,应该使用"&""|"操作符,而不是"and""or"。\[2\]这是因为Pandas数据框中的条件判断需要使用位运算符"&""|"来进行逐元素的逻辑运算,而不是使用"and""or"来进行整体的逻辑判断。\[2\]所以,在使用Pandas数据框进行条件筛选时,应该使用如下的写法: x_data\[(x_data\['s_line'\] > 6) & (x_data\['p_wid'\] > 0)\] 这样可以满足多个逻辑条件的筛选需求。\[2\] #### 引用[.reference_title] - *1* [python ‘|‘(竖线)‘or’标识符在逻辑布尔运算时的不同(运算优先级)](https://blog.csdn.net/weixin_41102672/article/details/108103735)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [Python 中 (&,|)andor之间区别](https://blog.csdn.net/weixin_40041218/article/details/80868521)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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