現。 兩種實現的對比結論與堆疊一致，在此不再贅述。 5.2.3 佇列典型應用 ‧ 淘寶訂單。購物者下單後，訂單將加入列列中，系統隨後會根據順序處理佇列中的訂單。在雙十一期 間，短時間內會產生海量訂單，高併發成為工程師們需要重點攻克的問題。 ‧ 各類待辦事項。任何需要實現“先來後到”功能的場景，例如印表機的任務佇列、餐廳的出餐佇列等， 佇列在這些場景中可以有效地維護處理順序。 5.3 雙向佇列 ‧ 對雜湊函式和雜湊衝突處理策略的依賴性較高，具有較大的效能劣化風險。 ‧ 不適合資料量過大的情況，因為雜湊表需要額外空間來最大程度地減少衝突，從而提供良好的查詢效 能。 樹查詢 ‧ 適用於海量資料，因為樹節點在記憶體中是分散儲存的。 ‧ 適合需要維護有序資料或範圍查詢的場景。 ‧ 在持續增刪節點的過程中，二元搜尋樹可能產生傾斜，時間複雜度劣化至 ?(?) 。 ‧ 若使用 AVL 樹或紅黑樹，則各項操作可在 ？ 這種思路實際上就是“合併排序”，時間複雜度為 ?(? log ?) 。 再思考，如果我們多設定幾個劃分點，將原陣列平均劃分為 ? 個子陣列呢？這種情況與“桶排序”非常類似， 它非常適合排序海量資料，理論上時間複雜度可以達到 ?(? + ?) 。 2. 平行計算最佳化 我們知道，分治生成的子問題是相互獨立的，因此通常可以並行解決。也就是說，分治不僅可以降低演算法 的時間複雜度，還有利於作業系統的並行最佳化。

現。 兩種實現的對比結論與堆疊一致，在此不再贅述。 5.2.3 佇列典型應用 ‧ 淘寶訂單。購物者下單後，訂單將加入列列中，系統隨後會根據順序處理佇列中的訂單。在雙十一期 間，短時間內會產生海量訂單，高併發成為工程師們需要重點攻克的問題。 ‧ 各類待辦事項。任何需要實現“先來後到”功能的場景，例如印表機的任務佇列、餐廳的出餐佇列等， 佇列在這些場景中可以有效地維護處理順序。 5.3 雙向佇列 ‧ 對雜湊函式和雜湊衝突處理策略的依賴性較高，具有較大的效能劣化風險。 ‧ 不適合資料量過大的情況，因為雜湊表需要額外空間來最大程度地減少衝突，從而提供良好的查詢效 能。 樹查詢 ‧ 適用於海量資料，因為樹節點在記憶體中是分散儲存的。 ‧ 適合需要維護有序資料或範圍查詢的場景。 ‧ 在持續增刪節點的過程中，二元搜尋樹可能產生傾斜，時間複雜度劣化至 ?(?) 。 ‧ 若使用 AVL 樹或紅黑樹，則各項操作可在 ？ 這種思路實際上就是“合併排序”，時間複雜度為 ?(? log ?) 。 再思考，如果我們多設定幾個劃分點，將原陣列平均劃分為 ? 個子陣列呢？這種情況與“桶排序”非常類似， 它非常適合排序海量資料，理論上時間複雜度可以達到 ?(? + ?) 。 2. 平行計算最佳化 我們知道，分治生成的子問題是相互獨立的，因此通常可以並行解決。也就是說，分治不僅可以降低演算法 的時間複雜度，還有利於作業系統的並行最佳化。

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現。 兩種實現的對比結論與堆疊一致，在此不再贅述。 5.2.3 佇列典型應用 ‧ 淘寶訂單。購物者下單後，訂單將加入列列中，系統隨後會根據順序處理佇列中的訂單。在雙十一期 間，短時間內會產生海量訂單，高併發成為工程師們需要重點攻克的問題。 ‧ 各類待辦事項。任何需要實現“先來後到”功能的場景，例如印表機的任務佇列、餐廳的出餐佇列等， 佇列在這些場景中可以有效地維護處理順序。 5.3 雙向佇列 ‧ 對雜湊函式和雜湊衝突處理策略的依賴性較高，具有較大的效能劣化風險。 ‧ 不適合資料量過大的情況，因為雜湊表需要額外空間來最大程度地減少衝突，從而提供良好的查詢效 能。 樹查詢 ‧ 適用於海量資料，因為樹節點在記憶體中是分散儲存的。 ‧ 適合需要維護有序資料或範圍查詢的場景。 ‧ 在持續增刪節點的過程中，二元搜尋樹可能產生傾斜，時間複雜度劣化至 ?(?) 。 ‧ 若使用 AVL 樹或紅黑樹，則各項操作可在 ？ 這種思路實際上就是“合併排序”，時間複雜度為 ?(? log ?) 。 再思考，如果我們多設定幾個劃分點，將原陣列平均劃分為 ? 個子陣列呢？這種情況與“桶排序”非常類似， 它非常適合排序海量資料，理論上時間複雜度可以達到 ?(? + ?) 。 2. 平行計算最佳化 我們知道，分治生成的子問題是相互獨立的，因此通常可以並行解決。也就是說，分治不僅可以降低演算法 的時間複雜度，還有利於作業系統的並行最佳化。

現。 兩種實現的對比結論與堆疊一致，在此不再贅述。 5.2.3 佇列典型應用 ‧ 淘寶訂單。購物者下單後，訂單將加入列列中，系統隨後會根據順序處理佇列中的訂單。在雙十一期 間，短時間內會產生海量訂單，高併發成為工程師們需要重點攻克的問題。 ‧ 各類待辦事項。任何需要實現“先來後到”功能的場景，例如印表機的任務佇列、餐廳的出餐佇列等， 佇列在這些場景中可以有效地維護處理順序。 5.3 雙向佇列 ‧ 對雜湊函式和雜湊衝突處理策略的依賴性較高，具有較大的效能劣化風險。 ‧ 不適合資料量過大的情況，因為雜湊表需要額外空間來最大程度地減少衝突，從而提供良好的查詢效 能。 樹查詢 ‧ 適用於海量資料，因為樹節點在記憶體中是分散儲存的。 ‧ 適合需要維護有序資料或範圍查詢的場景。 ‧ 在持續增刪節點的過程中，二元搜尋樹可能產生傾斜，時間複雜度劣化至 ?(?) 。 ‧ 若使用 AVL 樹或紅黑樹，則各項操作可在 ？ 這種思路實際上就是“合併排序”，時間複雜度為 ?(? log ?) 。 再思考，如果我們多設定幾個劃分點，將原陣列平均劃分為 ? 個子陣列呢？這種情況與“桶排序”非常類似， 它非常適合排序海量資料，理論上時間複雜度可以達到 ?(? + ?) 。 2. 平行計算最佳化 我們知道，分治生成的子問題是相互獨立的，因此通常可以並行解決。也就是說，分治不僅可以降低演算法 的時間複雜度，還有利於作業系統的並行最佳化。

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現。 兩種實現的對比結論與堆疊一致，在此不再贅述。 5.2.3 佇列典型應用 ‧ 淘寶訂單。購物者下單後，訂單將加入列列中，系統隨後會根據順序處理佇列中的訂單。在雙十一期 間，短時間內會產生海量訂單，高併發成為工程師們需要重點攻克的問題。 ‧ 各類待辦事項。任何需要實現“先來後到”功能的場景，例如印表機的任務佇列、餐廳的出餐佇列等， 佇列在這些場景中可以有效地維護處理順序。 5.3 雙向佇列 ‧ 對雜湊函式和雜湊衝突處理策略的依賴性較高，具有較大的效能劣化風險。 ‧ 不適合資料量過大的情況，因為雜湊表需要額外空間來最大程度地減少衝突，從而提供良好的查詢效 能。 樹查詢 ‧ 適用於海量資料，因為樹節點在記憶體中是分散儲存的。 ‧ 適合需要維護有序資料或範圍查詢的場景。 ‧ 在持續增刪節點的過程中，二元搜尋樹可能產生傾斜，時間複雜度劣化至 ?(?) 。 ‧ 若使用 AVL 樹或紅黑樹，則各項操作可在 ？ 這種思路實際上就是“合併排序”，時間複雜度為 ?(? log ?) 。 再思考，如果我們多設定幾個劃分點，將原陣列平均劃分為 ? 個子陣列呢？這種情況與“桶排序”非常類似， 它非常適合排序海量資料，理論上時間複雜度可以達到 ?(? + ?) 。 2. 平行計算最佳化 我們知道，分治生成的子問題是相互獨立的，因此通常可以並行解決。也就是說，分治不僅可以降低演算法 的時間複雜度，還有利於作業系統的並行最佳化。