java.util.queue的实现如何使用LIFO？

Question

在 Java 文档中：

[...] 例外的是优先级队列，它根据提供的比较器或元素的自然顺序对元素进行排序，以及 LIFO 队列（或堆栈），它对元素进行 LIFO（后进先出）排序。出）

。 java.util.queue 的实现使用 LIFO 而不是 FIFO？

Answer 1

您可以使用 Collections.asLifoQueue 方法将任何 Deque 用作 LIFO 队列：

Queue<Integer> arrayLifoQueue = Collections.asLifoQueue(new ArrayDeque<Integer>());
Queue<Integer> linkedListLifoQueue = Collections.asLifoQueue(new LinkedList<Integer>());

Answer 2

您可以使用 java.util.LinkedList 并使用 pop() 和 push() 方法，并将其像堆栈一样使用，即后进先出队列。

Answer 3

队列的实现可以基于先进先出、优先级 和 LIFO - 这就是官方文档所说的。

当程序员第一次看到“队列”时，他会自动想到“它一定是 FIFO 顺序”（或最终优先顺序）。但正如文档所说，必须有可能使用 Queue 接口进行 LIFO 排序。让我向您解释一下如何做到这一点。

// FIFO queue usage
Queue<Integer> queue = new LinkedList<>();
queue.add(1);
queue.add(2);

queue.remove(); // returns 1
queue.remove(); // returns 2

// LIFO queue usage
Queue<Integer> queue = Collections.asLifoQueue(new ArrayDeque<>());
queue.add(1);
queue.add(2);

queue.remove(); // returns 2
queue.remove(); // returns 1

正如您所看到的，根据实现的不同，Queue 接口也可以用作 LIFO。

Answer 4

这里提供的Stack和LinkedList只是一个集合。队列不是集合。它是并发包的一部分，可以与线程池一起使用。

我刚刚再次验证并阅读了您引用的javadoc。我认为使用 LIFO 队列的唯一选择是使用带有自定义比较器的优先级队列，该比较器根据插入时间以相反的顺序比较元素。

Answer 5

Deque 可用作 LIFO 或 FIFO

Answer 6

队列是一种使用先进先出技术的数据结构。

这是一个有用的链接：magi.toolkit。 util.queue 类 LIFOQueue

“后进先出”队列的实现。基本上，后进先出法
队列是一个堆栈。

Answer 7

我做了一个大小有限的后进先出队列。通过用新条目替换最旧的条目来维持有限的大小。实现基于LinkedList。

package XXXX;

import java.util.LinkedList;

public class LIFOQueueLimitedSize<E> extends LinkedList<E> {


/**
 * generated serial number
 */
private static final long serialVersionUID = -7772085623838075506L;

// Size of the queue
private int size;

// Constructor
public LIFOQueueLimitedSize(int crunchifySize) {

    // Creates an ArrayBlockingQueue with the given (fixed) capacity and default access policy
    this.size = crunchifySize;
}

// If queue is full, it will remove oldest/first element from queue like FIFO
@Override
synchronized public boolean add(E e) {

    // Check if queue full already?
    if (super.size() == this.size) {
        // remove element from queue if queue is full
        this.remove();
    }
    return super.add(e);
}
}