一、佇列（queue）
1、佇列的特點
佇列（queue）與棧一樣，是一種線性儲存結構，它具有如下特點：
【note】：
（1）佇列中的資料元素遵循「先進先出」（first in first out）的原則，簡稱fifo結構。
（2）在隊尾新增元素，在隊頭刪除元素。
佇列在棧在計算機中應用相當廣泛，包括廣度優先搜尋、cpu的作業排程、緩衝區等等。
2、佇列的相關概念
（1）隊頭（ front() ）與隊尾（ back() ）： 允許元素插入的一端稱為隊尾，允許元素刪除的一端稱為隊頭。
（2）入隊（ push_back() ）：佇列的插入操作。
（3）出隊（ pop_front() ）：佇列的刪除操作。
二、環形佇列
如果使用順序表作為佇列的話，當處於右圖狀態則不能繼續插入新的隊尾元素，否則會因為陣列越界而導致程式**被破壞。
由此產生了由鍊錶實現的迴圈佇列，只有佇列未滿時才可以插入新的隊尾元素，從而解決了無法判斷佇列是否溢位的問題。
（1）普通佇列判斷空或滿：front == rear, rear == max_size - 1;
（1）迴圈佇列判斷空或滿：front == rear, (rear + 1) % max_size == 0;
三、雙端佇列（deque）
雙端佇列是一種可以在兩端做插入和刪除操作的佇列，而且插入和刪除的速度很快；但是在內部進行插入和刪除操作，效能不及list。
（1）隊頭： front() ， 隊尾：back()
（2）隊頭入隊：push_front() ， 隊尾入隊：push_back()
（3）隊頭出隊： pop_front() ， 隊尾出隊：pop_back()
四、佇列的應用之滑動視窗求最大值
有乙個整型陣列 arr 和乙個大小為 w 的視窗從陣列的最左邊滑到最右邊,視窗每次向右邊滑乙個位置。 返回乙個長度為n-w+1的陣列res，res[i]表示每一種視窗狀態下的最大值。 以陣列為[4,3,5,4,3,3,6,7]，w=3為例。
因為第乙個視窗[4,3,5]的最大值為5，第二個視窗[3,5,4]的最大值為5，第三個視窗[5,4,3]的最大值為5。第四個視窗[4,3,3]的最大值為4。第五個視窗[3,3,6]的最大值為6。第六個視窗[3,6,7]的最大值為7。
所以最終返回[5,5,5,4,6,7]。
給定整形陣列arr及它的大小n，同時給定w，請返回res陣列。保證w小於等於n，同時保證陣列大小小於等於500。
測試樣例：
[4,3,5,4,3,3,6,7],8,3
返回：[5,5,5,4,6,7]
1、思路
我們用乙個雙向佇列deque來解決該問題。
1. 如果新來的值比佇列尾部的數小，那就追加到後面，因為它可能在前面的最大值劃出視窗後成為最大值。
2. 如果新來的值比尾部的大，那就刪掉尾部（因為有更大的在後面，所以它不會成為最大值，劃出也是它先劃出，不影響最大值），再追加到後面，迴圈下去保證次最大值總是緊鄰隊頭元素。
3. 如果追加的值比的索引跟佇列頭部的值的索引超過視窗大小，那就刪掉頭部的值
4. 其實這樣每次佇列的頭都是最大的那個。
2、demo
#include
using
namespace std;
vector<
int>
fun(
const vector<
int>
&vec,
const
int&n,
const
int&w)
}return res;
}int
main
(int argc,
char
const
*argv)
;int a =8;
int b =3;
vector<
int> v2 =
fun(v1, a, b)
;for
(const
auto v : v2)
cout << v << endl;
system
("pause");
return0;
}
滑動視窗的最大值 佇列的最大值
請定義乙個佇列並實現函式max得到佇列裡的最大值，要求函式max push back和 pop front的時間複雜度都是o 1 在佇列中維護乙個儲存最大值的佇列，當pop和push操作的同時也對最大值佇列進行維護。當彈出的時佇列中的最大值時，也彈出最大值佇列的頭，當壓入新值時，對最大值佇列從後向前...
滑動視窗最大值
題目描述 給定乙個陣列和滑動視窗的大小，找出所有滑動視窗裡數值的最大值。例如，如果輸入陣列及滑動視窗的大小3，那麼一共存在6個滑動視窗，他們的最大值分別為 針對陣列的滑動視窗有以下6個 幾個注意點 利用雙端佇列實現，如果後者比前者大，前者丟擲，後者進，如果比前者小，壓入佇列，判斷隊頭是否過期，這就需...
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