设计有限阻塞队列
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题目描述
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/*
题目思路:
1. 设计一个有限阻塞队列,使用Java Stream的特性来处理元素。
2. 使用队列的数据结构,并实现流式API的处理方法。
3. 实现以下方法:
- BoundedBlockingQueue(int capacity): 构造函数,初始化队列的容量。
- void enqueue(int element): 将元素添加到队列末尾,如果队列已满则等待。
- int dequeue(): 从队列头部删除并返回元素,如果队列为空则等待。
- int size(): 返回队列中当前元素的数量。
*/
import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;
import java.util.concurrent.locks.Condition;
import java.util.concurrent.locks.Lock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;
import java.util.stream.IntStream;
public class BoundedBlockingQueueStream {
private int capacity;
private Queue<Integer> queue;
private Lock lock = new ReentrantLock();
private Condition notFull = lock.newCondition();
private Condition notEmpty = lock.newCondition();
public BoundedBlockingQueueStream(int capacity) {
this.capacity = capacity;
this.queue = new LinkedList<>();
}
public void enqueue(int element) throws InterruptedException {
lock.lock();
try {
while (queue.size() == capacity) {
notFull.await();
}
queue.offer(element);
notEmpty.signal();
} finally {
lock.unlock();
}
}
public int dequeue() throws InterruptedException {
lock.lock();
try {
while (queue.isEmpty()) {
notEmpty.await();
}
int result = queue.poll();
notFull.signal();
return result;
} finally {
lock.unlock();
}
}
public int size() {
lock.lock();
try {
return queue.size();
} finally {
lock.unlock();
}
}
public IntStream stream() {
lock.lock();
try {
return queue.stream().mapToInt(Integer::intValue);
} finally {
lock.unlock();
}
}
}
解释
方法:
这个解决方案实现了一个有限阻塞队列,使用 Python 的 threading 模块。主要组件包括一个列表用作队列、一个锁(lock)用于同步访问队列,以及两个信号量(Semaphore)来控制队列的容量。信号量 full 表示队列中的项目数,信号量 empty 表示队列中剩余的空间数。当尝试入队(enqueue)一个元素时,如果队列已满(即 empty 信号量为 0),该操作将阻塞直到队列中有空间。当尝试出队(dequeue)一个元素时,如果队列为空(即 full 信号量为 0),该操作将阻塞直到队列中有元素。这确保了线程安全地访问和修改队列的数据。
时间复杂度:
enqueue 和 size 的时间复杂度是 O(1),dequeue 的时间复杂度是 O(n)。
空间复杂度:
O(capacity)
代码细节讲解
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在实现有限阻塞队列时,为什么选择使用信号量来控制入队和出队的操作,而不是使用其他同步机制如条件变量?
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解释为什么在此实现中选择列表和锁的组合作为数据结构和同步机制,而不是采用线程安全的队列如Queue模块中的Queue?
▷🦆
如果多个线程同时尝试出队或入队,信号量和锁的组合如何确保线程安全和操作的原子性?
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在当前的enqueue和dequeue方法中,是否存在潜在的竞争条件或死锁的风险?如果存在,如何改进以避免这些问题?
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