【一文学会队列入门:Python数据结构与算法】队列(Queue)是一种特殊的线性数据结构,其操作遵循先进先出(FIFO)的原则,即最先添加到队列中的元素最先被移除 。
1. 队列的基本概念队列的基本操作包括:入队(Enqueue)将元素添加到队列的尾部,和出队(Dequeue)从队列的头部移除元素 。在Python/ target=_blank class=infotextkey>Python中,我们可以使用列表来简单地模拟队列,但为了效率更高,我们经常使用 collections 模块中的 deque 类来实现队列 。
from collections import deque# 创建一个队列queue = deque()# 入队操作queue.Append(10)queue.append(20)queue.append(30)# 此时队列的状态为 [10, 20, 30]2. 出队操作从队列的头部移除元素 。
# 出队操作first_element = queue.popleft() # 移除并返回头部元素 , 结果是 10# 此时队列的状态为 [20, 30]3. 队列的辅助操作3.1 查看队首和队尾元素# 查看队首元素front_element = queue[0] # 结果是 20# 查看队尾元素rear_element = queue[-1] # 结果是 303.2 检查队列是否为空is_empty = not bool(queue) # 如果队列为空,结果为 True3.3 获取队列的大小size = len(queue) # 结果是 2,因为队列中有两个元素4. 优先队列优先队列是一种特殊的队列 , 其中每个元素都有一个与之相关的优先级 。Python的heapq模块提供了实现优先队列的工具 。
import heapq# 创建一个空的优先队列priority_queue = []# 入队操作heapq.heappush(priority_queue, (1, "Task 1")) # 数字1表示优先级heapq.heappush(priority_queue, (3, "Task 3"))heapq.heappush(priority_queue, (2, "Task 2"))# 出队操作(按优先级)task = heapq.heappop(priority_queue) # 结果是 (1, "Task 1")5. 双端队列deque 不仅可以作为一个队列使用,还可以支持从两端添加和删除元素,因此被称为双端队列 。
dq = deque()# 从头部和尾部添加元素dq.appendleft(10)dq.append(20)# 从头部和尾部移除元素dq.popleft() # 结果是 10dq.pop() # 结果是 206. 实战案例:任务调度假设我们有一个打印机,需要处理一系列的打印任务 。任务有不同的优先级,并且需要在有限的时间内完成 。我们可以使用队列来模拟这个过程 。
from random import randintclass PrintTask: def __init__(self, priority): self.priority = priority self.time_needed = randint(1, 5) # 随机生成所需时间 def tick(self): """减少任务所需的时间""" self.time_needed -= 1 def is_done(self): """检查任务是否完成""" return self.time_needed <= 0# 创建任务队列tasks = deque()# 生成10个随机任务for _ in range(10): p = randint(1, 5) tasks.append(PrintTask(p))# 处理任务while tasks: current_task = tasks.popleft() current_task.tick() print(f"Processing task with priority {current_task.priority}... Time left: {current_task.time_needed}") if not current_task.is_done(): tasks.append(current_task) else: print(f"Task with priority {current_task.priority} is done!")小结队列是计算机科学中的一个核心概念,有广泛的应用,如任务调度、数据同步等 。了解其基本操作和特性,能够帮助我们更好地解决实际问题 。
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