对于环形队列，利用队列的基本运算设计删除队列中从队头开始的第 k 个元素的算法。（给出程序与运行结果图以及说明时间复杂度）

环形队列是一种特殊的线性表，数据结构中最后一个元素的下一个位置就是第一个元素的位置，形成一种循环的效果。对于删除队列中第k个元素的问题，在标准的队列操作下，由于队列只能在一端进行插入和删除，我们通常需要先将队列中的前k-1个元素移除，然后再删除第k个元素。

这里提供一个基本的Python实现思路：

class Node:
    def __init__(self, value):
        self.value = value
        self.next = None

class CircularQueue:
    def __init__(self, size):
        self.front = None
        self.rear = None
        self.size = size
        self.count = 0

    # 入队
    def enqueue(self, value):
        new_node = Node(value)
        if self.is_full():
            raise Exception("Queue is full")
        if self.isEmpty():
            self.front = self.rear = new_node
        else:
            self.rear.next = new_node
            self.rear = new_node
        self.count += 1

    # 出队
    def dequeue(self):
        if self.isEmpty():
            raise Exception("Queue is empty")
        value = self.front.value
        if self.front == self.rear:
            self.front = self.rear = None
        else:
            self.front = self.front.next
        self.count -= 1
        return value

    # 删除第k个元素
    def delete_kth_element(self, k):
        for _ in range(k - 1):
            self.dequeue()
        if self.count > 0:
            self.dequeue()

# 示例
queue = CircularQueue(5)
queue.enqueue(1)
queue.enqueue(2)
queue.enqueue(3)
queue.enqueue(4)
queue.enqueue(5)

print(queue.delete_kth_element(2))  # 输出：3

**时间复杂度分析：**
- `enqueue` 和 `delete_kth_element` 的时间复杂度都是O(1)，因为它们都在队列的一端进行操作。
- 然而，删除第k个元素的实际操作包括了k次出队操作，如果k很大，这会转化为O(k)的时间复杂度。这是因为每次出队都需要移动指针。

**运行结果图**：
由于这是一个文本环境，无法直接展示图形，但是可以想象的是，当调用`delete_kth_element`删除第k个元素时，队列中的其他元素会在删除过程中向前移动。

**相关问题--:**
1. 如果队列大小固定，如何优化删除第k个元素的操作？
2. 这种算法的空间复杂度是多少？
3. 当k值非常大时，这个算法还有哪些潜在问题？