相信大家對佇列都不陌生，舉個列子我就想到排隊打飯了，先到的先打飯；也就是說佇列同棧相反，是隊頭取元素，隊尾加元素的，我就不多加贅述了。要注意到佇列結構由於他的隊尾指標指向最後乙個陣列元素時，隊頭指標不一定在陣列下標為零的地方，這就意味著在陣列的前幾組資料為空時可能會浪費資源，而隊尾卻又加不了資料了，這就是順序佇列的乙個 假溢位現象，為了解決這個問題，在實際應用中，使用迴圈佇列成為較為理想的資料結構。
迴圈佇列的意思是組成乙個環狀佇列，將隊尾指標的下一位子指向隊頭指標這樣在陣列空間足夠的情況下，不但不會假溢位，而且陣列空間多餘的空間也可以留下來等待做下一步的新增操作，下面是迴圈佇列的實現**：
}這樣一段**是我們比較想要的結果。
記得在列印楊輝三角的時候，我們使用簡單的迴圈和運算，這樣一種佇列結構，用在列印楊輝三角上的花費上顯得會輕鬆很多。
下面是使用佇列來列印楊輝三角（在主函式中呼叫即可）：
這就是具體應用的乙個較好的例子了。
所以遇到像有進有出情況的列子，就可以優先考慮棧和佇列的結構，這樣來的效率會很高。
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Flink的主要特點
跟傳統的事件驅動 下圖左邊 做對比，flink是借鑑了傳統的事件處理模式。在 flink 的世界觀中，一切都是由流組成的，離線資料是有界的流 實時資料是乙個沒有界限的流 這就是所謂的有界流和無界流 越頂層越抽象，表達含義越簡明，使用越方便 越底層越具體，表達能力越豐富，使用越靈活。支援事件時間 ev...
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