队列

FloodFill---BFSBFS就是宽度优先遍历，通过一个队列来实现BFS题目链接：733. 图像渲染 - 力扣（LeetCode）

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选 Redis Stream 还是传统 MQ？队列选型全攻略（适用场景、优缺点与实践建议）Redis 轻量、易用，但有人担心会丢数据；而 Kafka、RabbitMQ 这类专业中间件则更稳健但运维复杂。

从合并两个链表到 K 个链表：分治思想的递进与堆优化在链表操作中，“合并有序链表” 是一个经典问题。从最初的 “合并两个升序链表”，到进阶的 “合并 K 个升序链表”，解法思路的演变不仅体现了算法效率的优化，更蕴含了 “分治思想” 从特殊到一般的应用逻辑。本文将一步步拆解问题，从基础解法到高效优化，带你理解如何用分治思维解决复杂问题。题目链接

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数据结构9:队列队列是一种类似于单向隧道一样的数据结构，数据只能从一端进入，然后从另一端输出，先进入的先弹出，后进入的后弹出。入队列：向队列中添加元素的操作叫做入队列，如图1所示。出队列：从队列中取出元素的操作叫做出队列，如图2所示。

接10月12日---队列笔记上一篇说还有两道例题这里给大家补上150. 逆波兰表达式求值 - 力扣（LeetCode）给你一个字符串数组 tokens ，表示一个根据逆波兰表示法表示的算术表达式。

算法---队列+宽搜题目链接：429. N 叉树的层序遍历 - 力扣（LeetCode）题目解析：返回N叉树层序遍历的结果，层序遍历就是从上到下，一层一层得遍历，每一层的遍历从左往右开始

从 C 到 C++：容器适配器 std::stack 与 std::queue 详解对于刚从 C 语言转向 C++ 的朋友来说，标准库中的容器适配器是提升开发效率的利器。std::stack（栈）和std::queue（队列）作为两种常用的容器适配器，封装了底层容器的复杂细节，提供了简洁直观的操作接口，彻底告别了 C 语言中手动实现栈和队列的繁琐。本文将详细介绍这两种适配器的特性、底层实现及完整操作指南。

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数据结构-----栈&队列目录栈什么是栈？时间复杂度栈的常见操作入栈出栈栈的常见应用场景浏览器的回退和前进虚拟机栈出栈顺序栈例题

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队列+宽搜(BFS)-662.二叉树最大宽度-力扣(LeetCode)目录一、题目解析1、宽度定义为最左节点和最右的非空节点之间的长度2、类比char的存储(一个首尾相连的环，127+1！=128 = -127)，虽然int可能会溢出，但是所得的差，由题目保证的32位范围内，所以结果是不会溢出的

【LeetCode&数据结构】设计循环队列🔥个人主页：胡萝卜3.0🎬作者简介：C++研发方向学习者📖个人专栏：《C语言》、《数据结构》、《C++干货分享》、LeetCode&牛客代码强化刷题

【LeetCode&数据结构】栈和队列的应用🔥个人主页：胡萝卜3.0🎬作者简介：C++研发方向学习者📖个人专栏：《C语言》、《数据结构》、《C++干货分享》、LeetCode&牛客代码强化刷题

数据结构：链式队列尝试；0826尝试了没写出来。代码存档，如下queuelink.cmain.cqueue.h兄弟，是报错牛客刷题

Kafka如何保证「消息不丢失」，「顺序传输」，「不重复消费」，以及为什么会发生重平衡（reblanace）上一篇文章总结了kafka为什么快，下面来总结一下，kafka高频的常见的问题。内容有点多，全部看完需要有一定的耐心。

数据结构——栈和队列oj练习这一题需要我们充分理解队列和栈的特点。队列：队头出数据，队尾入数据。栈：栈顶出数据和入数据。我们可以用两个队列实现栈，在这过程中，我们总要保持其中一个队列为空。如果我们出栈，也就是要将栈顶元素弹出，就相当于对非空队列进行操作，就是要把非空队列的队尾元素弹出队列。但是队列的队尾是不能出数据的，想要让队尾数据出队列，就要让这个数据到达队头，同时我们还要保留其他的数据，就需要用到另一个队列来保存。

数据结构：用链表实现队列（Implementing Queue Using List）目录第一性原理：为什么需要链表？设计链表的节点和队列结构1. 积木：节点 (Node)2. 蓝图：队列的结构 (Queue)

LeetCode Day5 -- 栈、队列、堆目录1.栈1.1 适用场景：需要回退/最近匹配1.2 普通栈 vs 单调栈2.队列2.1 适用场景：需要先进先出/BFS

理解“无界队列”与“有界队列”及其适用场景在计算机科学中，队列是一种重要的数据结构，广泛应用于各种算法和系统设计中。队列的特性：先进先出（FIFO），底层结构：数组 + 链表。

面试150 环形子数组的最大和通过分情况处理，先求出非环形情况下的最大子数组和（max_sum），然后用类似方式求出最小子数组和（min_sum）。由于环形最大子数组可能由总数组和减去中间最小子数组得到，因此再计算总和 total - min_sum 与 max_sum 进行比较，取两者的较大值作为最终答案。注意到如果数组全为负数，此时 total - min_sum 等于 0，会误导结果，因此单独判断 max_num < 0 的情况，直接返回最大值，避免错误。该方法充分利用了Kadane算法的优雅特性，时间复杂度为 O(n)。

Node.js 中基于请求 ID 实现简单队列（即时阻止策略/排队等待策略）下面示例演示两种策略，以同一个请求 ID 为单位：即时阻止策略：如果已有相同 ID 的请求在处理，直接报错并返回。

Kafka为什么吞吐量大，速度快？根据个人的经历，无论在工作中，还是即将要经历的面试，MQ这部分是肯定要了解的，虽然之前工作中一直使用Kafka但是一些详细的细节知识还是了解的不深，所以这次总结一波。