队列是一种先进先出(First-In-First-Out,FIFO)的数据结构。队列被用在很多地方,比如提交操作系统执行的一系列进程、打印任务池等,一些仿真系统用队列来模拟银行或杂货店里排队的顾客。下面就介绍了Python中队列的应用实战,需要的可以参考。
队列(queue)
队列是先进先出(FIFO, First-In-First-Out)的线性表,在具体应用中通常用链表或者数组来实现,队列只允许在后端(称为rear)进行插入操作,在前端(称为front)进行删除操作,队列的操作方式和堆栈类似,唯一的区别在于队列只允许新数据在后端进行添加(摘录维基百科)。
如图所示
![](http://files.jb51.net/file_images/article/201702/20172485532850.png?20171485545)
队列的接口
一个队列至少需要如下接口:
接口 | 描述 |
add(x) |
入队 |
delete() |
出队 |
clear() |
清空队列 |
isEmpty() |
判断队列是否为空 |
isFull() |
判断队列是否未满 |
length() |
队列的当前长度 |
capability() |
队列的容量 |
然而在Python中,可以使用collections模块下的deque函数,deque函数提供了队列所有的接口,那么先让我门看看队列deque函数提供了那些API把:
collections.deque
是双端队列,即左右两边都是可进可出的
方法 | 描述 |
append(x) |
在队列的右边添加一个元素 |
appendleft(x) |
在队列的左边添加一个元素 |
clear() |
从队列中删除所有元素 |
copy() |
返回一个浅拷贝的副本 |
count(value) |
返回值在队列中出现的次数 |
extend([x..]) |
使用可迭代的元素扩展队列的右侧 |
extendleft([x..]) |
使用可迭代的元素扩展队列的右侧 |
index(value, [start, [stop]]) |
返回值的第一个索引,如果值不存在,则引发ValueError。 |
insert(index, object) |
在索引之前插入对象 |
maxlen |
获取队列的最大长度 |
pop() |
删除并返回最右侧的元素 |
popleft() |
删除并返回最左侧的元素 |
remove(value) |
删除查找到的第一个值 |
reverse() |
队列中的所有元素进行翻转 |
rotate() |
向右旋转队列n步(默认n = 1),如果n为负,向左旋转。 |
现在我们在Python中测试下这些个API的使用吧。
入队操作
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
|
>>> from collections import deque
>>> q = deque([ 1 ])
>>> q
deque([ 1 ])
>>> q.append( 2 )
>>> q
deque([ 1 , 2 ])
>>> q.appendleft( 3 )
>>> q
deque([ 3 , 1 , 2 ])
>>> q.extend([ 4 , 5 , 6 ])
>>> q
deque([ 3 , 1 , 2 , 4 , 5 , 6 ])
>>> q.extendleft([ 7 , 8 , 9 ])
>>> q
deque([ 9 , 8 , 7 , 3 , 1 , 2 , 4 , 5 , 6 ])
|
出队操作
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
|
>>> q.pop()
6
>>> q
deque([ 9 , 8 , 7 , 3 , 1 , 2 , 4 , 5 ])
>>> q.popleft()
9
>>> q
deque([ 8 , 7 , 3 , 1 , 2 , 4 , 5 ])
|
其他的API
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
|
>>> q
deque([ 8 , 7 , 3 , 1 , 2 , 4 , 5 ])
>>> q.clear()
>>> q
deque([])
>>> not q
True
>>> q = deque([ 1 , 2 ], 10 )
>>> q.maxlen
10
>>> q.extend([ 1 , 2 , 1 , 1 ])
>>> q.count( 1 )
4
>>> len (q)
6
>>> q.maxlen = = len (q)
False
>>> q = deque([ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 ], 5 )
>>> q.reverse()
>>> q
deque([ 5 , 4 , 3 , 2 , 1 ], maxlen = 5 )
>>> q.index( 1 )
4
>>> q
deque([ 5 , 4 , 3 , 2 , 1 ], maxlen = 5 )
>>> q.remove( 5 )
>>> q
deque([ 4 , 3 , 2 , 1 ], maxlen = 5 )
>>> q
deque([ 4 , 3 , 2 , 1 ], maxlen = 5 )
>>> q.rotate( 2 )
>>> q
deque([ 2 , 1 , 4 , 3 ], maxlen = 5 )
>>> q.rotate( 1 )
>>> q
deque([ 3 , 2 , 1 , 4 ], maxlen = 5 )
>>> q.rotate( - 1 )
>>> q
deque([ 2 , 1 , 4 , 3 ], maxlen = 5 )
|
实例
二项式系数
题目
编写程序,求二项式系数表中(杨辉三角)第K层系列数
1
2
3
4
5
|
1
1 1
1 2 1
1 3 3 1
......
|
思路
- 把第K行的系数存储在队列中
- 依次出队K层的系数(每行最后一个1不出队),并推算K+1层系数,添加到队尾,最后在队尾添加一个1,便变成了k+1行。
解决代码
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
|
from collections import deque
def yanghui(k):
q = deque([ 1 ])
for i in range (k):
for _ in range (i):
q.append(q.popleft() + q[ 0 ])
q.append( 1 )
return list (q)
result = yanghui( 3 )
print (result)
|
划分无冲突子集
题目
某动物园搬家,要运走N种动物,老虎与狮子放在一起会大家,大象与犀牛放在一个笼子会打架,野猪和野狗放在一个笼子里会打架,现在需要我们设计一个算法,使得装进同一个笼子的动物互相不打架。
思路
- 把所有动物按次序入队
- 创建一个笼子(集合),出队一个动物,如果和笼子内动物无冲冲突则添加到该笼子,有冲突则添加到队尾,等待进入新笼子
- 由于队列先进先出的特性,如果当前出队动物的index不大于前一个出队动物的index,说明当前队列中所有动物已经尝试过进入且进入不了当前笼子,此时创建信的笼子(集合)
解决代码
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
|
from collections import deque
def division(m, n):
res = []
q = deque( range (n))
pre = n
while q:
cur = q.popleft()
if pre > = cur:
res.append([])
for a in res[ - 1 ]:
if m[cur][a]:
q.append(cur)
break
else :
res[ - 1 ].append(cur)
pre = cur
return res
N = 9
R = {
( 1 , 4 ), ( 4 , 8 ), ( 1 , 8 ), ( 1 , 7 ),
( 8 , 3 ), ( 1 , 0 ), ( 0 , 5 ), ( 1 , 5 ),
( 3 , 4 ), ( 5 , 6 ), ( 5 , 2 ), ( 6 , 2 ), ( 6 , 4 ),
}
M = [[ 0 ] * N for _ in range (N)]
for i, j in R:
M[i][j] = M[j][i] = 1
result = division(M, N)
print (result)
|
数字变换
题目
对于一对正整数a,b,对a只能进行加1,减1,乘2操作,问最少对a进行几次操作能得到b?
例如:
- a=3,b=11: 可以通过322-1,3次操作得到11;
- a=5,b=8:可以通过(5-1)*2,2次操作得到8;
思路
本题用广度优先搜索,寻找a到b状态迁移最短路径,对于每个状态s,可以转换到撞到s+1,s-1,s*2:
- 把初始化状态a入队;
- 出队一个状态s,然后s+1,s-1,s*2入队;
- 反复循环第二步骤,直到状态s为b;
解决代码
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
|
from collections import deque
def atob(a, b):
q = deque([(a, 0 )])
checked = {a}
while True :
s, c = q.popleft()
if s = = b:
break
if s < b:
if s + 1 not in checked:
q.append((s + 1 , c + 1 ))
checked.add(s + 1 )
if s * 2 not in checked:
q.append((s * 2 , c + 1 ))
checked.add(s * 2 )
if s > 0 :
if s - 1 not in checked:
q.append((s - 1 , c + 1 ))
checked.add(s - 1 )
return q.popleft()[ - 1 ]
result = atob( 3 , 11 )
print (result)
|
总结
以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,如果有疑问大家可以留言交流。
原文链接:http://www.h5min.cn/article/104517.htm