LinkedList queue = new LinkedList<>();和LinkedList<Integer> queue = new LinkedList<>();的区别

时间: 2024-01-01 16:57:18 浏览: 150
这两个语句的区别在于泛型的使用。 第一个语句中，使用了原始类型的LinkedList，即未指定泛型类型参数，可以存储任意类型的对象。这意味着你可以向该队列中添加任何类型的元素。 第二个语句中，使用了泛型类型参数Integer，即指定了LinkedList只能存储Integer类型的对象。这意味着你只能向该队列中添加Integer类型的元素，而其他类型的元素将会导致编译错误。 总的来说，使用泛型可以提供更强的类型安全性，能够在编译阶段捕获一些错误，同时也提供了更清晰的代码可读性。因此，在实际开发中，建议尽可能地使用泛型来指定集合的元素类型。
相关问题

queue1 = new LinkedList<>();

这是Java中创建一个名为queue1的空的LinkedList队列的语句。LinkedList是Java中的一个双向链表实现，它可以被用作队列或栈的数据结构。在这个例子中，它被用作队列，即遵循先进先出（FIFO）的原则。这个队列是通过泛型来定义的，它可以存储任何类型的对象。在这里，它被定义为存储空对象，即LinkedList<>()。

error: cannot find symbol queue<TreeNode> queue = new LinkedList<>();

This error occurs when the compiler cannot find the symbol or identifier used in the code. In this case, it is likely that the compiler cannot find the class or interface for either "queue" or "TreeNode". To fix this error, make sure that the necessary libraries and dependencies are imported and that the class or interface is spelled correctly. In this case, it might be helpful to import the java.util.LinkedList and java.util.Queue libraries to ensure that the queue and TreeNode classes are recognized by the compiler. Additionally, make sure that the class or interface is defined and implemented correctly in the code.
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Queue<TreeNode> queue=new LinkedList<>();为什么queue可以和list一起使用

这是因为LinkedList实现了Queue接口，所以可以通过将LinkedList对象赋给Queue类型的引用来使用。Queue接口提供了一些队列的基本操作方法，例如入队和出队。LinkedList实现了这些方法，因此可以通过LinkedList实例来...

Queue<Integer> q1 = new ArrayDeque<>();

这段代码是 Java 中使用 ArrayDeque 实现 Queue 接口的一个例子。...在这个例子中，使用 ArrayDeque 来实现 Queue 接口，是因为 ArrayDeque 在处理队列的头部和尾部元素时有着比 LinkedList 更好的性能表现。

比如说我在Botpool类里如此定义private Queue<Bot> bots = new LinkedList<>();

private static Queue<Bot> bots = new LinkedList<>(); 这样，所有的对象都共享同一个 bots 变量。 需要注意的是，如果多个线程同时访问 bots 变量，可能会导致线程安全问题，例如数据不一致、死锁等问题...

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 = new LinkedList<>(getLogs(null, now)); if (!LogQueue.queue.isEmpty()) { LogQueue.dateTime = LogQueue.queue.get(0).getOperatorTime(); } } else { List<SystemDynamics> logs = ...

import java.util.Arrays; import java.util.LinkedList; import java.util.Scanner; public class Main { public static void main(String[] args) { Scanner sc = new Scanner(System.in); Integer[] arr = Arrays.stream(sc.nextLine().split(",")).map(Integer::parseInt).toArray(Integer[]::new); System.out.println(getResult(arr)); } public static int getResult(Integer[] arr) { int n = (int) Math.sqrt(arr.length); int[][] matrix = new int[n][n]; LinkedList<Integer[]> queue = new LinkedList<>(); for (int i = 0; i < n; i++) { for (int j = 0; j < n; j++) { matrix[i][j] = arr[i * n + j]; if (matrix[i][j] == 1) queue.add(new Integer[] {i, j}); } } if (queue.size() == 0 || queue.size() == arr.length) { return -1; } int healthy = arr.length - queue.size(); int[][] offsets = {{-1, 0}, {1, 0}, {0, -1}, {0, 1}}; int day = 0; while (queue.size() > 0 && healthy > 0) { LinkedList<Integer[]> newQue = new LinkedList<>(); for (Integer[] tmp : queue) { int x = tmp[0], y = tmp[1]; for (int[] offset : offsets) { int newX = x + offset[0]; int newY = y + offset[1]; if (newX >= 0 && newX < n && newY >= 0 && newY < n && matrix[newX][newY] == 0) { matrix[newX][newY] = 1; healthy--; newQue.add(new Integer[] {newX, newY}); } } } day++; queue = newQue; } return day; } }翻译成C++

queue<pair<int, int>> newQ; while (!q.empty()) { pair<int, int> tmp = q.front(); q.pop(); int x = tmp.first, y = tmp.second; for (vector<int>& offset : offsets) { int newX = x + offset[0]; int...

public int lowestCommonAncestor(TreeNode root, int o1, int o2)/记录遍历到的每个节点的父节点/ { Map<Integer, Integer> parent = new HashMap<>(); Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<>(); parent.put(root.val, Integer.MIN_VALUE);//给根节点默认一个值 queue.add(root); //直到两个节点都找到为止 while (!parent.containsKey(o1) || !parent.containsKey(o2)) { TreeNode node = queue.poll();//出队 if (node.left != null)//左子节点不为空，记录下他的父节点 { parent.put(node.left.val, node.val); /左子节点不为空，加入队列/ queue.add(node.left); } //右节点 if (node.right != null) { parent.put(node.right.val, node.val); queue.add(node.right); } } Set<Integer> ancestors = new HashSet<>(); //记录下o1和他的祖先节点，从o1节点开始一直到根节点。 while (parent.containsKey(o1)) { ancestors.add(o1); o1 = parent.get(o1); } //查看o1和他的祖先节点是否包含o2节点，如果不包含再看是否包含o2的父节点 while (!ancestors.contains(o2)) o2 = parent.get(o2); return o2;的时间复杂度和空间复杂度是多少

时间复杂度和空间复杂度都是 O(n)，其中 n 为树中节点的数量。 时间复杂度分析：最坏情况下，需要遍历整棵树才能找到两个节点，因此时间复杂度为 O(n)。 空间复杂度分析：需要一个 HashMap 来记录每个节点的父...

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...总之，这个代码使用了队列的先进先出特性，通过不断出队和入队，模拟出圈的过程，最终得到了出圈的顺序。

import java.util.Arrays;import java.util.LinkedList;public class MaxFlow { private int V; // 图中节点的数量 private int[][] graph; // 存储图的数据结构 public MaxFlow(int[][] graph) { this.graph = graph; this.V = graph.length; } // 通过 BFS 查找是否存在增广路径 private boolean bfs(int[][] rGraph, int s, int t, int[] parent) { boolean[] visited = new boolean[V]; Arrays.fill(visited, false); LinkedList<Integer> queue = new LinkedList<Integer>(); queue.add(s); visited[s] = true; parent[s] = -1; while (queue.size() != 0) { int u = queue.poll(); for (int v = 0; v < V; v++) { if (!visited[v] && rGraph[u][v] > 0) { queue.add(v); parent[v] = u; visited[v] = true; } } } return (visited[t] == true); } // 通过 Ford-Fulkerson 算法计算最大流 public int maxFlow(int s, int t) { int u, v; int[][] rGraph = new int[V][V]; for (u = 0; u < V; u++) { for (v = 0; v < V; v++) { rGraph[u][v] = graph[u][v]; } } int[] parent = new int[V]; int maxFlow = 0; while (bfs(rGraph, s, t, parent)) { int pathFlow = Integer.MAX_VALUE; for (v = t; v != s; v = parent[v]) { u = parent[v]; pathFlow = Math.min(pathFlow, rGraph[u][v]); } for (v = t; v != s; v = parent[v]) { u = parent[v]; rGraph[u][v] -= pathFlow; rGraph[v][u] += pathFlow; } maxFlow += pathFlow; } return maxFlow; }}写出这段代码的伪代码

遍历图中所有的节点v，如果节点v没有被访问过且残量图rGraph[u][v]>0，则将节点v加入队列，将parent[v]设为u，visited[v]设为true。最后返回visited[t]的值。 - maxFlow：通过Ford-Fulkerson算法计算最大流，参数为...

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<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...

使用集合定义一个队列 class+Queue+{+ ++++List<Integer>+list+=+new+ArrayList<Integer>();+ ++++int+index+=+0;

Queue<Integer> queue = new LinkedList<>(); queue.add(3); queue.add(7); queue.add(1); queue.add(6); queue.add(2); System.out.println(queue); // 输出：[3, 7, 1, 6, 2] } }

public void levelOrder() { //层次遍历的算法 TreeNode p; Queue<TreeNode> qu = new LinkedList<TreeNode>(); //定义一个队列qu // *********** Begin ************** // ************ End ************** }

Queue<TreeNode> qu = new LinkedList<TreeNode>(); //定义一个队列qu qu.offer(root); //根节点入队 while (!qu.isEmpty()) { //队列不为空时循环 p = qu.poll(); //出队 System.out.print(p.val + " "); //...

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 < size; i++) { if (map...

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<int[]> queue = new LinkedList<>(); // 创建一个队列，用于存储布局，类型为整型数组 Map<String, Integer> dist = new HashMap<>(); // 创建一个Map，用于记录初始布局到目标布局的距离，键为布局的字符串...

Queue<Set<Integer>> queue = new LinkedList<>();

这是一个Java中的队列数据结构的实现，其中元素的类型为Set<Integer>。具体来说，这个队列使用了LinkedList作为底层实现，因此它的特点是可以高效地在队尾添加元素，以及在队头删除元素。而Set<Integer>表示整数集合...

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