顺序存储的循环队列和链式存储的循环队列的区别

时间: 2024-06-18 20:05:09 浏览: 187
顺序存储的循环队列和链式存储的循环队列都是实现循环队列的方式,它们的主要区别在于存储方式和实现方式上。 顺序存储的循环队列使用数组来实现,队头和队尾指针指向数组中的元素。在入队操作时,队尾指针向后移动一位,并将元素插入到该位置;在出队操作时,队头指针向后移动一位,并返回该位置的元素。当队列满时,队尾指针和队头指针重合,此时无法判断队列是空还是满,因此需要引入一个计数器来记录队列中元素的数量。顺序存储的循环队列的优点是存储效率高,缺点是容易出现“假溢出”问题。 链式存储的循环队列使用链表来实现,每个节点包含一个数据域和一个指向下一个节点的指针。与顺序存储的循环队列相比,链式存储的循环队列不需要考虑“假溢出”问题,因为它可以动态地分配内存空间。入队操作时,在链表尾部插入新节点,并更新队尾指针;出队操作时,删除链表头部节点,并更新队头指针。链式存储的循环队列的优点是可以动态地分配内存空间,缺点是存储效率相对较低。
相关问题

(1)采用链式存储实现栈的初始化、入栈、出栈操作。(2)采用顺序存储实现栈的初始化、入栈、出栈操作。 (3)采用链式存储实现队列的初始化、入队、出队操作。 (4)采用顺序存储实现循环队列的初始化、入队、出队操作。(5)在主函数中设计一个简单的菜单,分别测试上述算法。

1. 链式存储实现栈的初始化、入栈、出栈操作 ```python class Node: def __init__(self, data): self.data = data self.next = None class Stack: def __init__(self): self.top = None def is_empty(self): return self.top is None def push(self, data): node = Node(data) node.next = self.top self.top = node def pop(self): if self.is_empty(): return None data = self.top.data self.top = self.top.next return data ``` 2. 顺序存储实现栈的初始化、入栈、出栈操作 ```python class Stack: def __init__(self): self.data = [] def is_empty(self): return len(self.data) == 0 def push(self, data): self.data.append(data) def pop(self): if self.is_empty(): return None return self.data.pop() ``` 3. 链式存储实现队列的初始化、入队、出队操作 ```python class Node: def __init__(self, data): self.data = data self.next = None class Queue: def __init__(self): self.front = None self.rear = None def is_empty(self): return self.front is None def enqueue(self, data): node = Node(data) if self.is_empty(): self.front = node self.rear = node else: self.rear.next = node self.rear = node def dequeue(self): if self.is_empty(): return None data = self.front.data self.front = self.front.next if self.front is None: self.rear = None return data ``` 4. 顺序存储实现循环队列的初始化、入队、出队操作 ```python class Queue: def __init__(self, size): self.data = [None] * size self.front = 0 self.rear = 0 self.size = size def is_empty(self): return self.front == self.rear def is_full(self): return (self.rear + 1) % self.size == self.front def enqueue(self, data): if self.is_full(): return False self.data[self.rear] = data self.rear = (self.rear + 1) % self.size return True def dequeue(self): if self.is_empty(): return None data = self.data[self.front] self.front = (self.front + 1) % self.size return data ``` 5. 主函数中的菜单 ```python def main(): stack = Stack() queue = Queue() while True: print("1. Push to stack") print("2. Pop from stack") print("3. Enqueue to queue") print("4. Dequeue from queue") print("0. Exit") choice = int(input("Enter your choice: ")) if choice == 1: data = input("Enter data: ") stack.push(data) elif choice == 2: data = stack.pop() if data is None: print("Stack is empty") else: print("Popped data:", data) elif choice == 3: data = input("Enter data: ") queue.enqueue(data) elif choice == 4: data = queue.dequeue() if data is None: print("Queue is empty") else: print("Dequeued data:", data) elif choice == 0: break else: print("Invalid choice") ```

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C语言实现队列的链式存储是通过使用链表来表示队列的数据结构。在给定的代码中,linkqueue.h头文件中定义了队列的结构体和相关操作的函数声明。在main函数中,先调用InitQueue函数初始化队列,然后使用EnQueue函数将数组元素逐个入队。使用GetHead函数获取队列头部元素,并使用QueueLength函数获取队列的长度。接下来使用循环和DeQueue函数将队列元素逐个出队并打印出来。最后返回0表示程序执行成功。 在linkqueue.h文件中,InitQueue函数用于初始化队列,即生成新的结点作为头节点,并让头尾指针指向它。EnQueue函数用于将元素入队,在队尾添加新的结点。 DeQueue函数用于将队头元素出队,并将出队的元素返回给调用者。同时需要注意更新队尾指针的位置。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [数据结构(C语言版)严蔚敏->队列的顺序存储(循环队列)和链式存储](https://blog.csdn.net/qq_45404396/article/details/125662517)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [队列的链式存储(C语言实现)](https://blog.csdn.net/weixin_46272577/article/details/111287996)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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