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go语言复杂数据结构 go 数据结构与算法

如何用go语言实现数据结构中的队列数据类型

你的代码是想把front到rear的值全部输出

创新互联公司是一家专注于网站建设、成都做网站服务器托管的网络公司,有着丰富的建站经验和案例。

但是你下面的操作自己检查一下没有改变front的值,也没有改变rear的值,所以front!=rear是死循环

如果好一点的话

void printQueue(LinkQueue *Q)/*依次输出队列*/

{

if(Q-front==Q-rear)

{

printf("队列为空");

exit(1);

}

while(Q-front!=Q-rear)/*老师告诉我说是这里的while是死循环,为什么是死循环呢,不是很懂,请细说。请帮我改为正确的代码,谢谢。*/

{

printf("%d, ", Q-front-data);

Q-front=Q-front-next;

}

//exit(0);

}试试可不可以,不行再追问

为什么要使用 Go 语言?Go 语言的优势在哪里

1. 保留但大幅度简化指针

Go语言保留着C中值和指针的区别,但是对于指针繁琐用法进行了大量的简化,引入引用的概念。所以在Go语言中,你几乎不用担心会因为直接操作内寸而引起各式各样的错误。

2. 多参数返回

还记得在C里面为了回馈多个参数,不得不开辟几段指针传到目标函数中让其操作么?在Go里面这是完全不必要的。而且多参数的支持让Go无需使用繁琐的exceptions体系,一个函数可以返回期待的返回值加上error,调用函数后立刻处理错误信息,清晰明了。

3. Array,slice,map等内置基本数据结构

如果你习惯了Python中简洁的list和dict操作,在Go语言中,你不会感到孤单。一切都是那么熟悉,而且更加高效。如果你是C++程序员,你会发现你又找到了STL的vector 和 map这对朋友。

4. Interface

Go语言最让人赞叹不易的特性,就是interface的设计。任何数据结构,只要实现了interface所定义的函数,自动就implement了这个interface,没有像Java那样冗长的class申明,提供了灵活太多的设计度和OO抽象度,让你的代码也非常干净。千万不要以为你习惯了Java那种一条一条加implements的方式,感觉还行,等接口的设计越来越复杂的时候,无数Bug正在后面等着你。

同时,正因为如此,Go语言的interface可以用来表示任何generic的东西,比如一个空的interface,可以是string可以是int,可以是任何数据类型,因为这些数据类型都不需要实现任何函数,自然就满足空interface的定义了。加上Go语言的type assertion,可以提供一般动态语言才有的duck typing特性, 而仍然能在compile中捕捉明显的错误。

5. OO

Go语言本质上不是面向对象语言,它还是过程化的。但是,在Go语言中, 你可以很轻易的做大部分你在别的OO语言中能做的事,用更简单清晰的逻辑。是的,在这里,不需要class,仍然可以继承,仍然可以多态,但是速度却快得多。因为本质上,OO在Go语言中,就是普通的struct操作。

6. Goroutine

这个几乎算是Go语言的招牌特性之一了,我也不想多提。如果你完全不了解Goroutine,那么你只需要知道,这玩意是超级轻量级的类似线程的东西,但通过它,你不需要复杂的线程操作锁操作,不需要care调度,就能玩转基本的并行程序。在Go语言里,触发一个routine和erlang spawn一样简单。基本上要掌握Go语言,以Goroutine和channel为核心的内存模型是必须要懂的。不过请放心,真的非常简单。

7. 更多现代的特性

和C比较,Go语言完全就是一门现代化语言,原生支持的Unicode, garbage collection, Closures(是的,和functional programming language类似), function是first class object,等等等等。

看到这里,你可能会发现,我用了很多轻易,简单,快速之类的形容词来形容Go语言的特点。我想说的是,一点都不夸张,连Go语言的入门学习到提高,都比别的语言门槛低太多太多。在大部分人都有C的背景的时代,对于Go语言,从入门到能够上手做项目,最多不过半个月。Go语言给人的感觉就是太直接了,什么都直接,读源代码直接,写自己的代码也直接。

Go数据结构篇

1、基本数据类型

bool

string

int int8 int16 int32 int64

uint uint8 uint16 uint32 uint64 uintptr

byte // alias for int8

rune // alias for int32,represents a Unicode code point

float32 float64

complex64 complex128

常量定义

2、类型转换

(1)Go语言不允许隐式类型转换(不支持小位数类型向大位数类型转)

(2)别名和原有类型也不能进行隐式类型转换(type MyInt int64 = int64)

3、类型的预定义值

1.math.MaxInt64

2.math.MaxFloat64

3.math.MaxUInt32

4、指针类型

(1)不支持指针运算

(2)string是值类型,其默认的初始化值为空字符串,而不是nil

5、算术运算符

+ - * / % ++ --(不支持前置++ --)

6、比较运算符

#== != = =

(1)比较数组

相同维数且含有形同个数元素的数组才可以比较

每个元素都相同的才相等

7、位运算符

| ^

^ (按位置零) a (^b)

1 ^ 0 1

1 ^ 1 0

0 ^ 1 0

0 ^ 0 0

8、条件与循环

(1)循环

Go 语⾔仅⽀持循环关键字 for

(2)条件

9、数组和切片

数组截取,索引下标从0开始计数

a[开始索引(包含), 结束索引(不包含)]

a := [...]int{1, 2, 3, 4, 5}

a[1:2] //2

a[1:3] //2,3

a[1:len(a)] //2,3,4,5

a[1:] //2,3,4,5

a[:3] //1,2,3

切片内部结构

9、Map

9、字符串

Unicode UTF8

常⽤字符串函数

golang-redis系列——返回值助手函数(二)

从上一节的内容可知,Do() 和 Receive() 等方法的返回值,除了 error 外,是一个 interface{} 类型的返回值,因此当我们的复杂操作返回的不是基本数据类型时,就需要我们自己解析返回值,例如,当我们利用 HMGET 方法获取一批返回值时,就需要对返回结果进行解析,具体如下:

由于返回值是多条数据,因此需要先将 reply 转成 []interface 类型,然后在遍历结果时在分别转成 []uint8 (byte数组), 最后再转成 string 类型。

随着我们操作复杂度,数据解析的工作量也会非常大,(lua 脚本的使用,会使结果的解析更为复杂,因为可能存在多种类型的结果一起返回的情况,lua 脚本相关的内容会在下一节介绍)。

redigo 包中的返回值助手函数的存在,就是为了帮助我们完成这些枯燥繁琐的数据解析过程。

返回值助手函数相关源码路径为 github.com/gomodule/redigo/redis/reply.go 提供的主要方法如下:

上述返回值助手函数的具体使用,应该依据具体的命令进行选择。如果大家还记得上一节介绍的 Redis 基本数据类型,可能会有些疑问,对于 redis 来说,其数据据存储本质都是 []bytes, 为什么可以解析出 Int、int64、float等类型的数据呢?

我们以 Float64() 为例进行说明,具体源码如下:

其实,返回值助手函数是将 []byte 类型的原始数据,利用 strconv.ParseFloat(string(reply), 64) 转换成了 float64类型,因此在我们使用过程中返回值助手函数的选择,应该基于业务和实际存储的数据格式为依据。我们以第一小节的示例为例,看返回值助手函数如何降低我们的工作量,具体如下:

除了使用返回值助手函数对上述固定结构的结果进行解析外,redigo 包还提供了一个 Scan()函数用于解析自定义的复杂数据结构,我们依然以上一个示例进行说明,具体示例如下:

如果返回结果为结构化切片,也可以使用 canSlice() 方法,从而简化 loop 处理的部分,具体示例如下:

通过上述的示例,我们介绍了 scan 函数的基本用法,但是细心的同学可能会发现吗,为什么数据写入时,value 的类型为 []int64 但是读取时只能按照 string 类型读取呢。这是因为 Redis 底层存储的数据本质都是 string 类型,。 无论是 HMSET 还是 MSET 最终都只能按照 string 类型读取,因为其本质都是 hash 结构,不同之处仅在于 HMSET 是嵌套的 hash类型。 因此,[]int64 数据在写入阶段,就已经被自动处理为 []byte,写入 redis 之后,len 和 类型 属性会丢失。

如果强行按照 []int64解析将出错:

如果 value 必须以结构化的数据存储,那么可以提前对要写入的数据进行编码,例如 json、protobuf 等,取出后再进行解码获得原始数据。


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