我正在考虑队列 (FIFO)，但如果在某些时候我需要对订单进行优先级排序，例如：任何包含牛奶的订单都应该被推到队列的后面，直到牛奶可用，然后一旦牛奶在吗？我应该把这些订单恢复到以前的状态。
如果我在这里使用队列，我最终会得到至少 bigO(n log n) 的时间复杂度。
有什么建议吗？
【问题讨论】：
标签： data-structures linked-list queue priority-queue
一种可能性是有两种数据结构。使用 FIFO 来保存您拥有所有成分的订单。对等待某事的订单使用不同的数据结构。一旦那个东西进来，你就可以把它放在FIFO中。添加到队列的末尾当然是 O(1)。把它按顺序放回去需要 O(n) 时间。
如果您希望将保留的订单放回队列中应该去的位置，那么您可能需要一个使用订单号（如果它们是连续的）或时间的优先级队列。
虽然从优先级队列中插入或删除需要 O(log n) 时间，但除非您每秒处理数千个订单，否则这不会成为问题。插入最坏的情况是 O(log n)，但在像你这样的系统中，优先级队列通常只是一个有一些异常的 FIFO，预期的插入将接近 O(1)。
我应该澄清一下，大多数优先级队列实现（在 C++、Java、Python 和其他主流语言中）使用二进制堆作为后备存储。插入二叉堆是最坏的情况 O(log n)，但分析表明它通常更接近 O(1)。见Argument for O(1) average-case complexity of heap insertion。您还可以实现配对堆或其他高级堆类型，它具有 O(1) 摊销插入。但同样，除非您每秒处理数千个订单，否则这可能是矫枉过正。
另一种选择是，当您获得这些例外订单时，只需在所有必要的项目都可用后将它们推送到队列的前面。使用double-ended queue 很容易做到这一点。这在某种程度上取决于物品通常在队列中等待多长时间，以及重新库存用完的物品需要多长时间。
【讨论】：