队列进阶攻略：LeetCode 1670 前中后队列【附代码】
2023-07-29 18:39:19
**** 探索 LeetCode 1670：前中后队列的多面性**
身为算法爱好者，我们都会对 LeetCode 这一在线算法评测平台颇为熟悉。它汇集了众多经典算法题，供算法爱好者们挑战和学习。今天，我们将共同探讨一道中等难度的算法题——1670. 设计前中后队列。
前中后队列：满足多方位需求的队列
队列是一种常见的数据结构，它遵循先进先出的原则，即先进入队列的元素也会先被弹出。而在 LeetCode 1670 题中，我们面临的挑战是设计一个支持在前、中、后三个位置进行 push 和 pop 操作的队列，这就是所谓的前中后队列。
分解难题，循序渐进：实现前中后队列
为了解决这道难题，我们可以将问题拆解成三个步骤：
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构建队列的基本结构： 首先，我们需要设计一个基本队列结构，它可以存储元素并支持入队和出队操作。
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实现前中后 push 操作： 接下来的任务是实现前、中、后三个位置的 push 操作。这意味着我们需要在基本队列结构的基础上进行扩展，以便在指定的位置插入元素。
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实现前中后 pop 操作： 最后，我们需要实现前、中、后三个位置的 pop 操作。这意味着我们需要从指定的位置删除元素并返回它。
Java 代码示例：清晰明了的实现
为了帮助你更好地理解前中后队列的实现，我们提供了 Java 代码示例。代码中使用了双端队列（Deque）和数组来构建队列结构，并提供了详细的注释来解释代码的逻辑。
import java.util.ArrayDeque;
public class FrontMiddleBackQueue {
private ArrayDeque<Integer> queue;
public FrontMiddleBackQueue() {
queue = new ArrayDeque<>();
}
public void pushFront(int val) {
queue.addFirst(val);
}
public void pushMiddle(int val) {
int mid = queue.size() / 2;
queue.add(mid, val);
}
public void pushBack(int val) {
queue.addLast(val);
}
public int popFront() {
return queue.pollFirst();
}
public int popMiddle() {
int mid = queue.size() / 2;
return queue.remove(mid);
}
public int popBack() {
return queue.pollLast();
}
}
Python 代码示例：简洁优雅的实现
如果您更喜欢 Python，我们也提供了 Python 代码示例。代码使用了双端队列（deque）和数组来构建队列结构，并提供了详细的注释来解释代码的逻辑。
from collections import deque
class FrontMiddleBackQueue:
def __init__(self):
self.queue = deque()
def pushFront(self, val):
self.queue.appendleft(val)
def pushMiddle(self):
mid = len(self.queue) // 2
self.queue.insert(mid, val)
def pushBack(self, val):
self.queue.append(val)
def popFront(self):
return self.queue.popleft()
def popMiddle(self):
mid = len(self.queue) // 2
return self.queue.pop(mid)
def popBack(self):
return self.queue.pop()
**** 总结：征服前中后队列的挑战**
LeetCode 1670. 设计前中后队列是一道中等难度的算法题，它考验了我们对队列结构的理解和算法设计的能力。通过这篇文章，我们深入剖析了这道题的解题思路，并提供了 Java 和 Python 两种语言的代码实现。希望这些内容能够帮助你更好地理解前中后队列的概念和实现方法，也希望你能在算法的道路上不断进步，挑战自我，勇攀高峰！
常见问题解答
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为什么需要一个前中后队列？
前中后队列是一种更灵活的队列结构，它允许我们在前、中、后三个位置进行 push 和 pop 操作。这在某些场景下非常有用，例如当我们需要从队列的中间位置访问或删除元素时。
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如何确定队列的中点？
对于偶数长度的队列，中点是队列中第 queue.size()/2 个元素。对于奇数长度的队列，中点是队列中第 (queue.size()+1)/2 个元素。
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pushMiddle() 操作的时间复杂度是多少？
pushMiddle() 操作的时间复杂度为 O(n)，其中 n 是队列中的元素个数。这是因为我们需要遍历队列以找到中点并插入元素。
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popMiddle() 操作的时间复杂度是多少？
popMiddle() 操作的时间复杂度为 O(n)，其中 n 是队列中的元素个数。这是因为我们需要遍历队列以找到中点并删除元素。
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可以在队列中存储任意类型的数据吗？
是的，队列可以存储任何类型的数据，包括基本数据类型和对象。
