• 定义

仅可以在队首进行删除，队尾进行插入的线性表，称为队列。

• 特点

先入队列，则先删除（First In First Out），类似Stack

• 应用

键盘的输入输出

广度优先搜索等算法的实现

• Swift的实现（普通）

struct Queue<T> {//这里可以用链表代替private var array = Array<T>()//判空var isEmpty: Bool {return array.isEmpty}//队列中元素个数var count: Int {return array.count}//查看队首元素var front: T? {return array.first}//入队mutating func enqueque(_ element: T) {array.append(element)}//出队mutating func dequeue() -> T? {guard !isEmpty else { return nil }return array.removeFirst()}
}
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现在实现的这个队列就可以工作了，但是还有些地方是不太完美的。

• 1.当enqueue(入队)操作时，因为是将新的元素加到数组的尾部，所以入队的时间复杂对为O(1)。 原因：在Swift中，在数组的后面，会预留出一些空的位置

var queue = Queue<String>()
queue.enqueque("a")
queue.enqueque("b")
queue.enqueque("c")
//实际在数组中情况为
["a", "b", "c", **,  **, **]
//** 就是预留出来的内存，以备将来插入新的元素
queue.enqueque("d") 后
// 实际情况为
["a", "b", "c", "d",  **, **]
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Array的这种机制也会有问题，因为在数组的末端只会预留少量的位置，当最后一个预留的位置也被插入新的元素后，就需要将整个数组中的元素一起拷贝，到一个新的拥有更多位置的数组中，这时的时间复杂度为O(n)，但是这种情况只是偶尔发生，所以平均的时间复杂对还是O(1)。

• 2.当dequeue(出队)操作时，因为是将数组中的第一个元素删除，当删除第一个元素后，数组中剩余的所有元素都需要向前移动一个位置，来填充前面的空白，所以这个时候的时间复杂度为O(n)，每当dequeue一次后，时间复杂度都为O(n)，这种操作效率是很低的。

• Swift的实现（稍高效） 稍稍高效些的队列的实现办法有好几种，比如循环队列等，我们介绍一个比循环队列实现简单些的。

• 思路：不再是每出队一次，就将数组中的元素向前移动，而是等到满足一定条件后，才统一的向前移动。

• 代码

struct Queue<T> {private var array = Array<T?>()///用来标记队列的头位置private var headIndex = 0//判空var isEmpty: Bool {return array.isEmpty}//队列中元素个数var count: Int {return array.count}//查看队首元素var front: T? {if isEmpty { return nil }return array[headIndex]}//入队mutating func enqueque(_ element: T) {array.append(element)}//出队mutating func dequeue() -> T? {//存在队首元素guard !isEmpty, let firstElement = array[headIndex] else { return nil }array[headIndex] = nil//重新标记队首的位置headIndex += 1//达到条件，删除前面的空位置，条件可以按照需要进行更改let percentage = Double(headIndex)/Double(array.count)if array.count > 20 && percentage > 0.25 {array.removeFirst(headIndex)headIndex = 0}return firstElement}
}
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• 广度优先搜索

• 寻找大兵瑞恩，从下面的人物关系图中，最终找到瑞恩的最短路径

• 思路 -- 先找你直接认识的朋友中，是否有瑞恩，有查找完成 -- 如果在你直接认识的朋友中没有，则在朋友的朋友中查找，直到找到，或所有人都找过 -- 关键，只有你直接认识的朋友中找完后，才能去从朋友的朋友中去查找，这就需要通过队列的先进先出特性来实现 -- 记录查找过的人，防止循环查找

//通过字典(散列)来记录整张关系图var relationGraph: [String: [String]] = {var dic: [String: [String]] = ["Me": ["A", "C"]]dic["A"] = ["B"]dic["C"] = ["B", "D", "Ryan"]dic["B"] = ["Ryan"]dic["D"] = ["Ryan"]return dic}()//创建一个存储，朋友及朋友的朋友的队列var queue = Queue<String>()//用来记录已经查询过的人var checked = [String]()func find(_ name: String) {findFromQueue(name)}//到朋友队列中找Ryanfunc findFromQueue(_ name: String) {while queue.count > 0 {guard let person = queue.dequeue() else {return print("Can not find \(name)")}//如果查过则找下一个if checked.contains(person) { continue }//记录已经查询过的checked.append(person)//找到if person == name {print("Find \(name)")break//未找到}else {//将朋友的朋友加入到队列中enQueueFriends(person)}}}//将朋友加入到队列中func enQueueFriends(_ name: String) {guard let friends = relationGraph[name] else { return }let _ = friends.map {return queue.enqueque($0)}}
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• 调用

//将自己的朋友加入到待查找队列中
enQueueFriends("Me")
//从自己的朋友及朋友的朋友中寻找Ryan
find("Ryan")
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