queue.offer

时间: 2024-05-15 15:14:58 浏览: 93
H

Queue.h

(Queue is a data structure used to store a collection of elements. offer() is a method used to add an element to the end of the queue. The method returns true if the element is added successfully and false if the queue is full and cannot accept any more elements.) As an AI language model, I do not have the ability to use or implement code. However, if you are using a programming language that supports queue data structure, you can use the offer() method to add an element to the queue. Here is an example in Java: ``` Queue<Integer> queue = new LinkedList<>(); // Creating a queue of integers queue.offer(5); // Adding an element to the end of the queue ``` In this example, we created a queue of integers using the LinkedList class. We then added an integer value of 5 to the end of the queue using the offer() method.
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queue.offer("Element1"); queue.offer("Element2"); queue.offer("Element3"); // 遍历队列 System.out.println("Before poll:"); while (!queue.isEmpty()) { System.out.println(queue.peek()); queue....

给我解释一下下面这段代码每句话的意思 import java.util.LinkedList; import java.util.Queue; public class TreeNode { int val; TreeNode left; TreeNode right; public TreeNode(int val) { this.val = val; } public static void bfs(TreeNode root) { if (root == null) { return; } Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<>(); queue.offer(root); while (!queue.isEmpty()) { TreeNode node = queue.poll(); System.out.print(node.val + " "); if (node.left != null) { queue.offer(node.left); } if (node.right != null) { queue.offer(node.right); } } } public static void main(String[] args) { TreeNode root = new TreeNode(1); root.left = new TreeNode(2); root.right = new TreeNode(3); root.left.left = new TreeNode(4); root.left.right = new TreeNode(5); root.right.left = new TreeNode(6); root.right.right = new TreeNode(7); bfs(root); } }

queue.offer(root); while (!queue.isEmpty()) { TreeNode node = queue.poll(); System.out.print(node.val + " "); if (node.left != null) { queue.offer(node.left); } if (node.right != null) { ...

优化以下java代码： LinkedList<SystemDynamics> getModelDataSysLog(){ //队列长度为0查询数据库 LocalDateTime now = LocalDateTime.now(); if(LogQueue.queue.size() == 0){ List<SystemDynamics> logs = service.getSysLog(null); for(SystemDynamics dynamics : logs){ dynamics.setLogTitle(dynamics.getOperatorName().substring(0,1)+"**"+dynamics.getLogTitle()); dynamics.setAfterTime(getTimeDifferent(now,dynamics.getOperatorTime())); } LogQueue.queue = new LinkedList<>(logs); if(logs.size()>0) LogQueue.dateTime = logs.get(0).getOperatorTime(); }else{ //队列长度不为0则从库里查数据添加到队列 List<SystemDynamics> logs = service.getSysLog(LogQueue.dateTime); for(SystemDynamics dynamics : logs){ dynamics.setLogTitle(dynamics.getOperatorName().substring(0,1)+"**"+dynamics.getLogTitle()); dynamics.setAfterTime(getTimeDifferent(now,dynamics.getOperatorTime())); } if(logs.size()>0){ if(logs.size() == LogQueue.queue.size()){ LogQueue.queue = new LinkedList<>(logs); }else{ logs.forEach(l->{ LogQueue.offer(l); }); } LogQueue.dateTime = LogQueue.queue.get(0).getOperatorTime(); } } return LogQueue.queue; }

LogQueue.queue.addAll(logs.size() == LogQueue.queue.size() ? new LinkedList(logs) : logs); LogQueue.dateTime = LogQueue.queue.get(0).getOperatorTime(); } } return LogQueue.queue; } private List...

public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) { Map<Integer, Integer> occurrences = new HashMap<Integer, Integer>(); for (int num : nums) { occurrences.put(num, occurrences.getOrDefault(num, 0) + 1); } // int[] 的第一个元素代表数组的值，第二个元素代表了该值出现的次数 PriorityQueue<int[]> queue = new PriorityQueue<int[]>(new Comparator<int[]>() { public int compare(int[] m, int[] n) { return m[1] - n[1]; } }); for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : occurrences.entrySet()) { int num = entry.getKey(), count = entry.getValue(); if (queue.size() == k) { if (queue.peek()[1] < count) { queue.poll(); queue.offer(new int[]{num, count}); } } else { queue.offer(new int[]{num, count}); } } int[] ret = new int[k]; for (int i = 0; i < k; ++i) { ret[i] = queue.poll()[0]; } return ret; } 解析一下以上java代码

接下来，创建一个优先队列queue，并通过传入一个自定义的比较器来确定元素之间的优先级。比较器中，通过比较数组中索引为1的元素来确定元素的优先级。 然后，遍历occurrences的每个键值对，将键和值构造成一个int...

TaskResponse poll; try { poll = pollTasks(); poll.getMePayloads().forEach(mePayload -> { // mePayload.setNafKpiCaches(nafCacheService.getNafKpiCaches()); // mePayload.setNafParaCaches(nafCacheService.getNafParaCaches()); if (!QUEUE.offer(mePayload)) { log.error("add queue failed, me id : {}.", mePayload.key()); } }); poll.getOmmPayloads().forEach(ommPayload -> { // ommPayload.setNafKpiCaches(nafCacheService.getNafKpiCaches()); // ommPayload.setNafParaCaches(nafCacheService.getNafParaCaches()); if (!QUEUE.offer(ommPayload)) { log.error("add queue failed, omm id : {}.", ommPayload.key()); } }); } catch (Exception e) { log.error("poll tasks failed.", e); }

这段代码是一个轮询任务的过程，首先调用 pollTasks() 方法进行任务的获取，然后将获取到的任务加入到一个队列中。其中 mePayloads 和 ommPayloads 分别代表了不同类型的任务，对于每个任务，都有一个唯一的...

poll.getMePayloads().forEach(mePayload -> { // mePayload.setNafKpiCaches(nafCacheService.getNafKpiCaches()); // mePayload.setNafParaCaches(nafCacheService.getNafParaCaches()); if (!QUEUE.offer(mePayload)) { log.error("add queue failed, me id : {}.", mePayload.key()); } });

然后，如果队列QUEUE成功添加了这个mePayload对象，则什么也不做。如果添加失败，则记录一条错误日志，输出mePayload.key()的值作为错误信息。QUEUE可能是一个双端队列，用来缓存mePayload对象。

for (Edge edge : node.edges) { GraphNode nextNode = edge.to; int newDist = distMap.get(node) + edge.weight; if (newDist < distMap.get(nextNode)) { distMap.put(nextNode, newDist); prevMap.put(nextNode, node); queue.remove(nextNode); queue.offer(nextNode); } } } //构造路径 List<GraphNode> path = new ArrayList<>(); GraphNode node = endNode; while (prevMap.containsKey(node)) { path.add(0, node); node = prevMap.get(node); }这些代码分别是什么意思

1. 首先，我们需要一个队列（queue）来存储待处理的节点，以及两个 map 分别存储每个节点的最短距离（distMap）和前驱节点（prevMap）。 2. 然后，我们将起始节点加入队列中，并将其最短距离设为 0。 3. 接下来，...

package LiuShuMa; import java.util.*; public class Test { public static void main(String[] args) { Scanner scanner = new Scanner(System.in); int n = scanner.nextInt(); // 测试数据组数 while (n-- > 0) { int[] start = new int[6]; // 初始布局 int[] end = new int[]{1, 2, 3, 4, 5, 6}; // 目标布局 for (int i = 0; i < start.length; i++) { start[i] = scanner.nextInt(); } int ans = BFS(start, end); System.out.println(ans); } } static int BFS(int[] start, int[] end) { Queue<int[]> queue = new LinkedList<>(); // 队列存储布局 Map<String, Integer> dist = new HashMap<>(); // 记录初始布局到目标布局的距离 String startStr = Arrays.toString(start); // 初始布局转为字符串 queue.offer(start); dist.put(startStr, 0); while (!queue.isEmpty()) { int[] cur = queue.poll(); String curStr = Arrays.toString(cur); if (curStr.equals(Arrays.toString(end))) { // 当前布局与目标布局相等 return dist.get(curStr); } // α变换 int[] next1 = cur.clone(); next1[1] = cur[0]; next1[4] = cur[1]; next1[3] = cur[4]; next1[0] = cur[3]; String nextStr1 = Arrays.toString(next1); if (!dist.containsKey(nextStr1)) { queue.offer(next1); dist.put(nextStr1, dist.get(curStr) + 1); } // β变换 int[] next2 = cur.clone(); next2[2] = cur[1]; next2[5] = cur[2]; next2[4] = cur[5]; next2[1] = cur[4]; String nextStr2 = Arrays.toString(next2); if (!dist.containsKey(nextStr2)) { queue.offer(next2); dist.put(nextStr2, dist.get(curStr) + 1); } } return -1; // 没有符合条件的变换序列 } }给代码的每一行加注释

queue.offer(start); // 将初始布局加入队列 dist.put(startStr, 0); // 将初始布局与目标布局的距离初始化为0 while (!queue.isEmpty()) { // 当队列不为空时循环 int[] cur = queue.poll(); // 取出队列中的一...
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Queue.java可能是接口或者抽象类，定义了队列的基本操作，如offer(), peek(), poll()等，ArrayQueue和Vector可能是实现了这个接口的具体类。 总结来说，这两个实现都展示了如何在Java中构建队列数据...

class BiTreeNode: def __init__(self, data=None): self.data = data self.l_child = None self.r_child = None class BiTree(object): def __init__(self, root=None): self.r_child = None self.l_child = None self.root = root @classmethod def createBiTree(cls, order): q = LinkQueue() root = BiTreeNode() print("节点个数") bt.nodeCount(bt.root) print() bt = BiTree(root) q.offer(root) for i in range(len(order)): c = order[i] node = q.peek() if node.l_child is None: newNode = BiTreeNode(c) node.l_child = newNode q.offer(newNode) elif node.r_child is None: newNode = BiTreeNode(c) node.r_child = newNode q.offer(newNode) q.poll() return bt def Order(self, root): q = LinkQueue() q.offer(root) while not q.isEmpty(): p = q.poll() print(p.data, end='') if p.l_child is not None: q.offer(p.l_child) if p.r_child is not None: q.offer(p.r_child) def nodeCount(t): count = 0 if t is not None: count += 1 count += nodeCount(t.l_child) count += nodeCount(t.r_child) return count

from queue import Queue class BiTreeNode: def __init__(self, data=None): self.data = data self.l_child = None self.r_child = None class BiTree(object): def __init__(self, root=None): self.root...

public <T> void addQueue(T t, long delayTime, TimeUnit timeUnit,String queueName){ // 定义阻塞队列list RBlockingDeque<T> blockingDeque = redissonClient.getBlockingDeque(queueName); // 定义延迟队列 RDelayedQueue<T> delayedQueue = redissonClient.getDelayedQueue(blockingDeque); // 把元素放入延迟队列 delayedQueue.offer(t,delayTime,timeUnit); }

这段代码看起来是一个使用 Redisson 实现的延迟队列的添加元素方法，其中包括了以下几个步骤： 1. 获取 Redisson 实例的阻塞队列； 2. 获取延迟队列； 3. 把元素添加到延迟队列中，同时指定延迟时间和时间单位。...

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Java中Queue的offer方法是用于将指定的元素插入队列的末尾。如果队列中的元素已满，offer方法会返回false。如果队列中的元素还没有满，offer方法会将元素插入队列的末尾，并返回true。下面是一个示例： Queue...

优化代码：class BiTreeNode: def __init__(self, data=None): self.data = data self.l_child = None self.r_child = None class BiTree(object): def __init__(self, root=None): self.r_child = None self.l_child = None self.root = root @classmethod def createBiTree(cls, order): q = LinkQueue() root = BiTreeNode() bt = BiTree(root) q.offer(root) for i in range(len(order)): c = order[i] node = q.peek() if node.l_child is None: newNode = BiTreeNode(c) node.l_child = newNode q.offer(newNode) elif node.r_child is None: newNode = BiTreeNode(c) node.r_child = newNode q.offer(newNode) q.poll() return bt

4. 可以将LinkQueue.offer和LinkQueue.poll方法改为queue.Queue.put和queue.Queue.get方法，因为它们的功能是相同的。 5. 可以将循环中的len(order)提前计算出来，这样可以避免在每次循环时都重新计算长度。 改进后...

Create the Printer class. Write a contructor that initializes the attributes printQueue,stateIsRunning appropriately. The print queue should be big enough to handle five simultaneous jobs. You may want to implement this class as a Singleton. The printQueue attribute is a FIFO queue that holds all print jobs that have been posted to this printer. I have included the Java classes that you need for this data structure. Queue is an interface of FIFO queues. CircularQueue implements a fixed-length queue. The FullQueueException and EmptyQueueException are thrown by the addBack and removeFront methods respectively. Write a public, synchronized addJob method. This method might throw a FullQueueException. Write a private, synchronized getJob method. This method might throw a EmptyQueueException. Write the public, synchronized halt method. This method should set the stateIsRunning to false. Write the run method. This is the heart of the print manager. It must loop continueously, until it has been halted. It must retrieve a print job off the queue, print out that the job is starting (and give the name of the job), process the job (by sleeping a certain number of milliseconds per page; 500ms/page is a good value), and then print out that the job has completed. If no job is available, print out that the printer is waiting for a job.

if (printQueue.offer(jobName)) { System.out.println("Job " + jobName + " has been added to the print queue."); } else { throw new FullQueueException("Print queue is full. Cannot add job " + job...

脚本：set tez.queue.name=root.hgdx; INSERT INTO jyfx_PRODUCT_ACCEPT_2022 SELECT A.obj_id,NULL,A.apply_obj_spec,NULL,A.create_date,A.region_id, A.create_ORG_ID,current_date,NULL,A.cust_order_id, A.ORDER_item_id,NULL,NULL,NULL,A.BELONG_lan_id,create_staff FROM hv_crm_ord_so.order_item A WHERE A.order_item_cd = '1300' and A.status_cd IN ('301200','201300') AND from_unixtime(unix_timestamp(A.create_date, 'yyyyMMdd'), 'yyyyMMdd') >= from_unixtime(unix_timestamp(current_date - INTERVAL 35 DAY), 'yyyyMMdd') AND A.SERVICE_OFFER_ID=4010100000; SET hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; SET hive.exec.dynamic.partition=true; SET hive.exec.max.dynamic.partitions=100000; SET hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=100000; SET hivevar:start_time=FROM_UNIXTIME(UNIX_TIMESTAMP()); INSERT INTO JOB_TIME_REC VALUES ('jyfx_HOUR', '2023-07-12 00:00:00', current_timestamp(), unix_timestamp(current_timestamp()) - unix_timestamp('2023-07-12 00:00:00'), '受理'); 权限验证异常，syntax error. pos 22, line 1, column 12, token VARIANT

您的脚本中出现了一个语法错误。错误信息显示在第1行第12列的位置，错误标记为"VARIANT"。根据提供的信息，我无法确定问题的确切原因。请检查脚本中的语法和变量使用，并确保变量被正确声明和定义。...

class Joseph{    Queue<Integer> que = new LinkedList<>();    Joseph(){}    public void solu(int n,int m){        for(int i=0;i<n;i++){            que.add(i);        }           for(int i=0;i<n;i++){            for(int j=0;j<m-1;j++){                que.offer(que.poll());            }            System.out.println(que.poll());        }    }帮我解析一下这个代码

这个代码是解决约瑟夫问题的，约瑟夫问题是一个经典的问题，大致描述如下： 有n个人围成一圈，从第一个人开始报数，数到m的人出圈，然后从下一个人开始重新报数，数到m的人再次出圈，直到所有人都出圈为止。...

import java.util.LinkedList; import java.util.Queue; import java.util.Scanner; public class q1080 { public static int[][] map; public static int[] color; public static boolean flag = false; public static void DFS(int index,int size){ if(flag) return; for(int i = 0 ;i < size;i++){ if(map[index][i] == 1){ if(color[i] == -1){ color[i] = color[index]==0?1:0; DFS(i,size); }else if(color[i] == color[index]){ flag = true; return; } } } } public static void BFS(int index,int size){ if(flag) return; Queue<Integer> que = new LinkedList<>(); que.offer(index); while(!que.isEmpty()){ int cur = que.poll(); int c = color[cur]==0?1:0; for(int i = 0;i < size;i++){ if(map[cur][i] == 1){ if(color[i] == -1){ color[i] = c; que.offer(i); }else if(color[i] == color[cur]){ flag = true; return; } } } } } public static void main(String[] args){ Scanner s = new Scanner(System.in); int n = s.nextInt(); map = new int[n][n]; color = new int[n]; for(int i = 0;i < n;i++){ color[i] = -1; } for(int i = 0;i<n;i++){ while(true){ int index = s.nextInt()-1; if(index == -1) break; map[i][index] = 1; map[index][i] = 1; } } for(int i = 0;i < n;i++){ if(color[i]==-1){ color[i] = 0; BFS(i,n); //DFS(i,n); } } if(flag){ System.out.println(-1); }else{ for(int i = 0;i<n;i++){ System.out.print(color[i]); } } } }用Java来换一种方法实现目的

Queue<Integer> que = new LinkedList(); que.offer(index); color[index] = 0; while (!que.isEmpty()) { int cur = que.poll(); int curColor = color[cur]; for (int i = 0; i ; i++) { if (map[cur][i] ...
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小栗子源码2.9.3版本发布

资源摘要信息:"小栗子源码_*.*.*.*.zip" 根据提供的信息，此压缩包中包含的文件应与"小栗子"项目的源码有关，版本号为*.*.*.*。"小栗子"很可能是一个软件产品的名称，而源码则指的是该软件项目最原始的代码文件。源码对于IT行业的开发人员来说是极其重要的资源，它包含了构建程序所需的所有指令和注释。开发者通过阅读和修改源码来改进软件、修复bug、添加新功能或进行定制化开发。 该压缩包的描述和标题一致，没有额外提供更多的信息，这表明我们只能从标题本身推测其内容。标题中的"*.*.*.*"很可能表示的是该软件的版本号，其中： - "2"代表软件的主版本号，通常意味着软件的架构或者功能上发生了重大的变更。 - "9"可能是次版本号，表示软件功能的增强或是一些新功能的添加。 - "3"可能是修订版本号，通常是指在次要版本基础上的小的错误修复或改动。 - "0"可能是补丁版本号，表示对次要版本的一些微小的修复或更新。 由于没有提供标签信息，我们无法得知该软件具体的应用场景或是目标用户。同时，压缩包内文件的具体结构和所包含的文件类型也无从得知，通常一个软件的源码包会包含多个文件，例如： - 源代码文件：通常以.cpp、.h、.java、.py等为后缀，分别代表C++、C语言、Java或Python等不同编程语言的源代码。 - 资源文件：可能包含图片、音频、视频等资源文件，这些资源文件被源代码引用以提供程序的视觉或听觉效果。 - 编译脚本或配置文件：如Makefile、build.xml、CMakeLists.txt等，它们用于自动化编译过程。 - 项目文档：可能包含README、LICENSE等，用于说明软件的使用、安装、版权和许可证等信息。 - 开发者文档：包含了API文档、开发指南、设计文档等，以帮助开发者更好地理解软件的架构和开发细节。 在没有具体的文件列表情况下，无法提供更深入的分析。如果需要进一步分析压缩包内部结构和内容，需要解压该压缩文件，并查看具体的文件列表和文件内容。在处理源码时，需要具备与之相对应的编程语言知识和开发经验，才能有效地理解和使用这些源码。对于开发人员而言，源码是学习编程技术、掌握软件架构和提高编程能力的宝贵资源。对于企业来说，源码则涉及到产品的知识产权和商业机密，因此管理源码的安全性和保密性至关重要。