java队列的实现
⑴ java中的队列用什么实现
队列的实现单纯的是数据结构的问题，既可以用链表结构实现队列，也可以用数组实现。这和语言不是紧密关系，java可以这样实现，C、C++ 也可以。
⑵ 到底什么是消息队列Java中如何实现消息队列
消息队列，顾名思义 首先是个队列。 队列的操作有入队和出队
也就是你有一个程序在产生内容然后入队（生产者） 另一个程序读取内容，内容出队（消费者）
这是最最基本的概念。
我想你应该是缺乏一个使用场景。
当你不需要立即获得结果，但是并发量又不能无限大的时候，差不多就是你需要使用消息队列的时候。
比如你写日志，因为可能一个客户端有多个操作去写，又有很多个客户端，显然并发不能无穷大，于是你就需要把写日志的请求放入到消息队列里，在消费者那边依次把队列中产生的日志写到数据库里。
至于怎么实现消息队列，其实你本身一个普通的队列就行呀~看你需要什么附加功能而已。
⑶ 到底什么是消息队列Java中如何实现消息队列
消息队列，顾名思义 首先是个队列。
队列的操作有入队和出队
也就是有一个程序在产生内容然后入队（生产者）
另一个程序读取内容，内容出队（消费者）
这是最最基本的概念。
java中的消息队列
消息队列是线程间通讯的手段：
importjava.util.*
publicclassMsgQueue{
privateVectorqueue=null;
publicMsgQueue(){
queue=newVector();
}
publicsynchronizedvoidsend(Objecto)
{
queue.addElement(o);
}
publicsynchronizedObjectrecv()
{
if(queue.size()==0)
returnnull;
Objecto=queue.firstElement();
queue.removeElementAt(0);//orqueue[0]=nullcanalsowork
returno;
}
}
因为java中是locked by object的所以添加synchronized 就可以用于线程同步锁定对象
可以作为多线程处理多任务的存放task的队列。他的client包括封装好的task类以及thread类
⑷ 到底什么是消息队列Java中如何实现消息队列
“消息队列”是在消息的传输过程中保存消息的容器。和我们学过的LinkedHashMap，TreeSet等一样，都是容器。既然是容器，就有有自己的特性，就像LinkedHashMap是以键值对存储。存取顺序不变。而消息队列，看到队列就可以知道。这个容器里面的消息是站好队的，一般遵从先进先出原则。
java中已经为我们封装好了很多的消息队列。在java 1.5版本时推出的java.util.concurrent中有很多现成的队列供我们使用。特性繁多，种类齐全。是你居家旅游开发必备QAQ。
下面简单列举这个包中的消息队列
:阻塞队列 BlockingQueue
数组阻塞队列 ArrayBlockingQueue
延迟队列 DelayQueue
链阻塞队列 LinkedBlockingQueue
具有优先级的阻塞队列 PriorityBlockingQueue
同步队列 SynchronousQueue
阻塞双端队列 BlockingDeque
链阻塞双端队列 LinkedBlockingDeque
不同的队列不同的特性决定了队列使用的时机，感兴趣的话你可以详细了解。具体的使用方式我就不赘述了
⑸ 用java实现循环队列
简单写了下，希望你能看明白
import java.util.ArrayList;
public class SeqQueue {
ArrayList<String> list;
public SeqQueue() {
list = new ArrayList<String>();
}
public String getFirst() {
if (!list.isEmpty()) {
String s = list.get(0);
list.remove(0);
return s;
}
return null;
}
public void insertLast(String s) {
list.add(s);
}
public static void main(String[] args) {
SeqQueue seq = new SeqQueue();
seq.insertLast("111");
seq.insertLast("222");
seq.insertLast("333");
System.out.println(seq.getFirst());
System.out.println(seq.getFirst());
System.out.println(seq.getFirst());
}
}
⑹ java多线程共同操作同一个队列,怎么实现
具体代码如下：
⑺ 单调队列怎么用java实现
单调队列是一种严格单调的队列，可以单调递增，也可以单调递减。队首位置保存的是最优解，第二个位置保存的是次优解，ect。。。
单调队列可以有两个操作：
1、插入一个新的元素，该元素从队尾开始向队首进行搜索，找到合适的位置插入之，如果该位置原本有元素，则替换它。
2、在过程中从队首删除不符合当前要求的元素。
单调队列实现起来可简单，可复杂。简单的一个数组，一个head，一个tail指针就搞定。复杂的用双向链表实现。
用处：
1、保存最优解，次优解，ect。
2、利用单调队列对dp方程进行优化，可将O(n)复杂度降至O(1)。也就是说，将原本会超时的N维dp降优化至N-1维，以求通过。这也是我想记录的重点
是不是任何DP都可以利用单调队列进行优化呢？答案是否定的。
记住！只有形如 dp[i]=max/min (f[k]) + g[i] （k<i && g[i]是与k无关的变量）才能用到单调队列进行优化。
优化的对象就是f[k]。
通过例题来加深感受
http://www.acm.uestc.e.cn/problem.php?pid=1685
我要长高
Description
韩父有N个儿子，分别是韩一，韩二…韩N。由于韩家演技功底深厚，加上他们间的密切配合，演出获得了巨大成功，票房甚至高达2000万。舟子是名很有威望的公知，可是他表面上两袖清风实则内心阴暗，看到韩家红红火火，嫉妒心遂起，便发微薄调侃韩二们站成一列时身高参差不齐。由于舟子的影响力，随口一句便会造成韩家的巨大损失，具体亏损是这样计算的，韩一，韩二…韩N站成一排，损失即为C*（韩i与韩i+1的高度差（1<=i<N））之和，搞不好连女儿都赔了.韩父苦苦思索，决定给韩子们内增高（注意韩子们变矮是不科学的只能增高或什么也不做），增高1cm是很容易的，可是增高10cm花费就很大了，对任意韩i，增高Hcm的花费是H^2.请你帮助韩父让韩家损失最小。
Input
有若干组数据，一直处理到文件结束。 每组数据第一行为两个整数：韩子数量N(1<=N<=50000)和舟子系数C(1<=C<=100) 接下来N行分别是韩i的高度(1<=hi<=100)。
首先建立方程，很容易想到的是，dp[i][j]表示第 i 个儿子身高为 j 的最低花费。分析题目很容易知道，当前儿子的身高花费只由前一个儿子影响。因此，
dp[i][j]=min(dp[i-1][k] + abs(j-k)*C + (x[i]-j)*(x[i]-j))；其中x[i]是第i个儿子原本的身高
我们分析一下复杂度。
首先有N个儿子，这需要一个循环。再者，每个儿子有0到100的身高，这也需要一维。再再者，0到100的每一个身高都可以有前一位儿子的身高0到100递推而来。
所以朴素算法的时间复杂度是O(n^3)。题目只给两秒，难以接受！
分析方程：
当第 i 个儿子的身高比第 i-1 个儿子的身高要高时，
dp[i][j]=min(dp[i-1][k] + j*C-k*C + X); ( k<=j ) 其中 X=(x[i]-j)*(x[i]-j)。
当第 i 个儿子的身高比第 i-1 个儿子的身高要矮时，
dp[i][j]=min(dp[i-1][k] - j*C+k*C + X); ( k>=j )
对第一个个方程，我们令 f[i-1][k]=dp[i-1][k]-k*C, g[i][j]=j*C+X; 于是 dp[i][j] = min (f[i-1][k])+ g[i][j]。转化成这样的形式，我们就可以用单调队列进行优化了。
第二个方程同理。
接下来便是如何实现，实现起来有点技巧。具体见下
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还有一个比较适合理解该优化方法的题目是HDU 3401http://acm.h.e.cn/showproblem.php?pid=3401
大概题目便是：一个人知道接下来T天的股市行情，想知道最终他能赚到多少钱。
构造状态dp[i][j]表示第i 天拥有 j只股票的时候，赚了多少钱
状态转移有：
1、从前一天不买不卖:
dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i][j])
2、从前i-W-1天买进一些股:
dp[i][j]=max(dp[i-W-1][k]-(j-k)*AP[i],dp[i][j])
3、从i-W-1天卖掉一些股:
dp[i][j]=max(dp[i-W-1][k]+(k-j)*BP[i],dp[i][j])
这里需要解释一下为什么只考虑第i-W-1天的买入卖出情况即可。想想看，i-W-2天是不是可以通过不买不卖将自己的最优状态转移到第i-W-1天？以此类推，之前的都不需要考虑了，只考虑都i-W-1天的情况即可。
对买入股票的情况进行分析，转化成适合单调队列优化的方程形式
dp[i][j]=max(dp[i-W-1][k]+k*AP[i])-j*AP[i]。令f[i-W-1][k]=dp[i-W-1][k]+k*AP[i]，则dp[i][j]=max(f[i-W-1][k]) - j*AP[i]。
这便可以用单调队列进行优化了。卖股的情况类似分析。
View Code
最后再说一个应用，用单调队列来优化多重背包问题 h 2191
如果有n个物品，每个物品的价格是w，重量是c，且每个物品的数量是k，那么用这样的一些物品去填满一个容量为m的背包，使得得到的背包价值最大化，这样的问题就是多重背包问题。
对于多重背包的问题，有一种优化的方法是使用二进制优化，这种优化的方法时间复杂度是O(m*∑log k[i])，具体可以见
http://www.cnblogs.com/ka200812/archive/2011/08/06/2129505.html
而利用单调队列的优化，复杂度是O(mn)
首先，对于第i件物品，如果已知体积为V，价值为W，数量为K，那么可以按照V的余数，将当前的体积J分成V组(0,1,....V-1)。
对于任意一组，可以得到转移方程：f[i*V+c]=f[k*V+c]+(i-k)*W，其中c是V组分组中的任意一个
令f[i*V+c]=dp[i]，那么就得到dp[i]=dp[k]+(i-k)*W (k>=i-K)
将dp[k]-k*W看做是优化函数，那么就可以运用单调队列来优化了
⑻ java 用什么实现 FIFO队列
java使用数据结构来实现FIFO先进先出的队列，实例如下：
/*
*Tochangethistemplate,chooseTools|Templates
*andopenthetemplateintheeditor.
*/
packagelinkedlisttest;
importjava.util.ArrayList;
importjava.util.Deque;
importjava.util.LinkedList;
importjava.util.List;
/**
*
*@authorVicky.H
*@[email protected]
*/
publicclassFIFOTest{
/**
*@
*/
publicstaticvoidmain(String[]args){
FIFO<A>fifo=newFIFOImpl<A>(5);
for(inti=0;i<20;i++){
Aa=newA("A:"+i);
Ahead=fifo.addLastSafe(a);
System.out.println(i+" head:"+head+" size:"+fifo.size());
}
System.out.println("---------------");
System.out.println("弹出数据");
List<A>polls=fifo.setMaxSize(3);
for(Aa:polls){
System.out.println(" head:"+a);
}
System.out.println("剩余数据");
for(Aa:fifo){
System.out.println(" head:"+a);
}
System.out.println(fifo.size());
}
}
interfaceFIFO<T>extendsList<T>,Deque<T>,Cloneable,java.io.Serializable{
/**
*向最后添加一个新的，如果长度超过允许的最大值，则弹出一个*
*/
TaddLastSafe(TaddLast);
/**
*弹出head，如果Size=0返回null。而不同于pop抛出异常
*@return
*/
TpollSafe();
/**
*获得最大保存
*
*@return
*/
intgetMaxSize();
/**
*设置最大存储范围
*
*@return返回的是，因为改变了队列大小，导致弹出的head
*/
List<T>setMaxSize(intmaxSize);
}
classFIFOImpl<T>extendsLinkedList<T>implementsFIFO<T>{
privateintmaxSize=Integer.MAX_VALUE;
privatefinalObjectsynObj=newObject();
publicFIFOImpl(){
super();
}
publicFIFOImpl(intmaxSize){
super();
this.maxSize=maxSize;
}
@Override
publicTaddLastSafe(TaddLast){
synchronized(synObj){
Thead=null;
while(size()>=maxSize){
head=poll();
}
addLast(addLast);
returnhead;
}
}
@Override
publicTpollSafe(){
synchronized(synObj){
returnpoll();
}
}
@Override
publicList<T>setMaxSize(intmaxSize){
List<T>list=null;
if(maxSize<this.maxSize){
list=newArrayList<T>();
synchronized(synObj){
while(size()>maxSize){
list.add(poll());
}
}
}
this.maxSize=maxSize;
returnlist;
}
@Override
publicintgetMaxSize(){
returnthis.maxSize;
}
}
classA{
privateStringname;
publicA(){
}
publicA(Stringname){
this.name=name;
}
publicStringgetName(){
returnname;
}
publicvoidsetName(Stringname){
this.name=name;
}
@Override
publicStringtoString(){
return"A{"+"name="+name+'}';
}
}
⑼ java中如何实现按队列执行任务
package com.tone.example;
import org.junit.After;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import com.tone.task.TaskProperty;
import com.tone.task.TaskSignature;
import com.tone.task.impl.BasicTask;
import com.tone.task.runner.TaskRunner;
/**
* 任务队列示例程序
* @author zlf
*/
public class TaskExample {
private TaskRunner taskRunner;
/**
* 做任务队列的初始化工作
*/
@Before
public void init() {
// 获取任务运行器
taskRunner = TaskRunner.getInstance();
// 将任务运行器放入线程进行调度
Thread thread = new Thread(taskRunner);
thread.start();
}
/**
* 等待任务执行完成，并做最后的退出工作
*/
@After
public void exit() throws InterruptedException {
Thread.sleep(600);
System.exit(0);
}
/**
* 最简单的任务运行示例
*/
@Test
public void example1() {
// 添加任务到任务运行器
taskRunner.addTask(new BasicTask() {
@Override
public void run() {
System.out.println("This is running in task runner thread, and thread is " + Thread.currentThread());
}
});
}
/**
* 加入优先执行顺序的任务运行器
*/
@Test
public void example2() {
// 添加任务到任务运行器
taskRunner.addTask(new BasicTask(0) {
@Override
public void run() {
System.out.println("This is a normal task");
}
});
taskRunner.addTask(new BasicTask(-1) {
@Override
public void run() {
System.out.println("This is a task a bit high than normal");
}
});
}
/**
* 重复添加的任务只会运行第一个
*/
@Test
public void example3() {
// 添加任务到任务运行器
taskRunner.addTask(new BasicTask(TaskSignature.ONE) {
@Override
public void run() {
System.out.println("This is task one");
}
}, TaskProperty.NOT_REPEAT);
taskRunner.addTask(new BasicTask(TaskSignature.ONE) {
@Override
public void run() {
System.out.println("This is also task one");
}
}, TaskProperty.NOT_REPEAT);
}
/**
* 重复添加的任务只会运行最后一个
*/
@Test
public void example4() {
// 添加任务到任务运行器
taskRunner.addTask(new BasicTask(TaskSignature.ONE) {
@Override
public void run() {
System.out.println("This is task one");
}
}, TaskProperty.NOT_REPEAT_OVERRIDE);
taskRunner.addTask(new BasicTask(TaskSignature.ONE) {
@Override
public void run() {
System.out.println("This is also task one");
}
}, TaskProperty.NOT_REPEAT_OVERRIDE);
}
}
⑽ JAVA如何用队列实现并发
如果是抢资源，在不作弊的情况下
按照先来先得的规则
，那么比较简单的实现就是队列
，不管请求的并发多高，如果用线程来实现为用户服务，也就是说
来一个人请求资源那么就启动一个线程，那CPU执行线程总是有顺序的，比如
当前三个人（路人甲路人乙路人丙）请求A资源
，那服务端就起了三个线程为这三个人服务，假设
这三个人不太幸运在请求的时候没有及时的获得CPU时间片，那么他们三个相当于公平竞争CPU资源，而CPU选择运行线程是不确定顺序的
，又假设
选中了路人丙的线程运行那么将其放入队列就好了,路人乙，路人丙以此类推
，那可能会想为什么不及时的处理呢
，因为后续的操作可能是耗时操作对于线程的占用时间较长那请求资源的人多了服务端就可能挂了