データ構造とアルゴリズムの美しさ | Queue（キュー）

列に関する概念

• 先入れ先出しのキュー
• キューの 2 つの基本操作: エンキュー (データをキューの最後に入れる) とデキュー (キューの先頭から要素を取得する)
• キューは、操作が制限された線形テーブル データ構造です。

シーケンシャルキューとチェーンキュー

• 配列で実装されたキューをシーケンシャルキューと呼びます

    class Queue:
    """
    一个简单的队列实现
    属性：
    	items(list): 队列数组
    """
  
    def __init__(self):
        """
        Queue类的构造函数
        
        参数：
        	无
        
        返回值：
        	无        
        """
        self.items = []
  
    def is_empty(self):
        """
        检查队列是否为空
        
        参数：
        	无
        
        返回值：
        	True 或 False
        """
        return len(self.items) == 0
  
    def enqueue(self, item):
        """
        将一个元素添加到队列中
        
        参数：
        	无
        
        返回值：
        	添加的元素
        """
        self.items.append(item)
  
    def dequeue(self):
        """
        将一个元素从队列中移除
        
        参数：
        	无
        
        返回值：
        	删除的元素值
        """
        if self.is_empty():
            raise Exception("Queue is empty")
        return self.items.pop(0) 
  

• リンクリストを使用して実装されたキューは、チェーンキューと呼ばれます。

  class Node:
      """
      初始化队列中的每个节点。
      属性:
          val (int): 表示节点值。
          next (int): 表示下一个节点的指针。
      """
      def __init__(self, val):
          """
          节点构造函数。
          
          参数:
              val: 节点的值。
              
          返回:
              无。
          """
          # val 节点的值
          # next 表示下一个节点的指针
          self.val = val
          self.next = None
  
  class Queue:
      """
      实现队列操作。
      属性:
          head (int): 表示队列头部索引的整数。
          tail (int): 表示队列尾部索引的整数。
      """
      def __init__(self):
          """
          队列构造函数。
  
          参数:
              无。
  
          返回:
              无。
          """
          # head 是队列头部节点
          self.head = None
          # tail 是队列尾部节点
          self.tail = None
  
      def enqueue(self, val):
          """
          将新元素添加到队列尾部。
  
          参数:
              val: 要添加到队列尾部的值。
  
          返回:
              无。
          """
          new_node = Node(val)
          if not self.head:
              self.head = new_node
              self.tail = new_node
          else:
              self.tail.next = new_node
              self.tail = new_node
  
      def dequeue(self):
          """
          从队列头部删除元素并返回其值。
  
          参数:
              无。
  
          返回:
              删除的元素值，如果队列为空则返回 None。
          """
          # 检查队列是否为空
          if not self.head:
              return None
          val = self.head.val
          self.head = self.head.next
          # 再次判断，确保队列状态正确
          if not self.head:
              self.tail = None
          return val
  
      def is_empty(self):
          """
          判断队列是否为空。
  
          参数:
              无。
  
          返回:
              如果队列为空则返回 True，否则返回 False。
          """
          return self.head is None
  

スレッド プールにアイドル状態のスレッドがなく、新しいタスクがスレッド リソースを要求した場合、スレッド プールはそれをどのように処理すべきでしょうか? さまざまな処理戦略はどのように実装されますか?

• タスクリクエストを直接拒否するノンブロッキング処理方式。

• 処理メソッドをブロックし、リクエストをキューに入れ、アイドル状態のスレッドができるまで待機し、キューに入れられたリクエストを取り出して処理を続行します。

• キュー (配列実装またはリンク リスト実装) を使用して、キューに入れられたリクエストを格納します

  1) リンクリストの実装に基づいて、無限キューイングをサポートする無制限のキュー (アンバウンドキュー) を実装できますが、多数のリクエストが整列して待機する可能性があり、リクエスト処理の応答時間が長すぎます。したがって、応答時間に敏感なシステムの場合、リンク リストに基づいて無限にキューに入れられるスレッド プールは適していません。

  2)配列によって実装された境界付きキューに基づいて、キューのサイズが制限されるため、スレッド プール内のキューに入れられたリクエストがキュー サイズを超えると、次のリクエストは拒否されます。このメソッドは、スレッド プールの応答時間の影響を受けます。つまり、比較的合理的なシステムです。ただし、適切なキュー サイズの設定も非常に特殊です。キューが大きすぎると、待機中のリクエストが多すぎますが、キューが小さすぎると、システム リソースを十分に活用できず、パフォーマンスを最大化できません。

• リソースが限られているほとんどのシナリオでは、アイドル状態のリソースがない場合、基本的に「キュー」のデータ構造を使用してリクエスト キューイングを実装できます。

循環キュー

• ポイント：チームが空か満員かを判断する条件を決める
• チーム空判定条件：先頭 == 末尾
• チームフル判定条件：(尾+1)%n==頭

class CircularQueue:
    """
    使用列表实现的循环队列。
    属性:
        queue (list): 用于存储队列元素的列表。
        head (int): 表示队列头部索引的整数。
        tail (int): 表示队列尾部索引的整数。
        maxSize (int): 表示队列的最大大小的整数。
    """

    def __init__(self):
        """
        CircularQueue类的构造函数。

        参数:
            无。

        返回:
            无。
        """
        self.queue = []
        self.head = 0
        self.tail = 0
        self.maxSize = 8

    def enqueue(self, data):
        """
        将一个元素添加到队列中。

        参数:
            data: 要添加到队列中的数据。

        返回:
            如果元素成功添加，则返回True；如果队列已满，则返回"Queue Full!"。
        """
        # 判断队列是否已满。
        if self.size() == self.maxSize - 1:
            return "Queue Full!"

        self.queue.append(data)
        self.tail = (self.tail + 1) % self.maxSize
        return True

    def dequeue(self):
        """
        从队列中移除一个元素。

        参数:
            无。

        返回:
            如果队列不为空，则返回从队列中移除的元素；如果队列为空，则返回"Queue Empty!"。
        """
        if self.size() == 0:
            return "Queue Empty!"
        data = self.queue[self.head]
        self.head = (self.head + 1) % self.maxSize
        return data

    def size(self):
        """
        计算队列的大小。

        参数:
            无。

        返回:
            队列的大小。
        """
        if self.tail >= self.head:
            return self.tail - self.head
        return self.maxSize - (self.head - self.tail)

ブロックキュー

ブロッキング キューは、実際にはキューに基づいてブロッキング操作を追加します。キューがいっぱいの場合、挿入操作は空きができるまでブロックされ、キューが空の場合、削除操作はキュー内に削除する要素ができるまでブロックされます。ブロッキング キューは通常、マルチスレッド シナリオでのタスクのスケジューリングとコラボレーションに使用され、スレッドの実行順序と同時実行性を適切に制御し、スレッド間の競合と競合を回避できます。

• 「プロデューサー/コンシューマー モデル」はブロッキング キューを使用して実装できます。

• キューのブロッキングに基づいて、「プロデューサー」と「コンシューマー」の数を調整することで、データ処理の効率を向上させることもできます。

同時キュー

同時キューは、複数のスレッドによる同時アクセスをサポートするキューであり、データの不整合や同時実行性の競合を発生させることなく、複数のスレッドでキューに対する挿入や削除などの操作を同時に実行できます。

これを実現する最も簡単かつ直接的な方法は、ロックを enqueue() メソッドと dequeue() メソッドに直接追加することですが、ロックの粒度が大きい場合、同時実行性は比較的低くなり、一度に許可されるストアまたはフェッチ操作は 1 つだけになります。同じ時間です。

• 実際、配列ベースの循環キューは、CAS アトミック操作を使用して、非常に効率的な同時キューを実現できます。