python中的队列

在 Python 中，队列（Queue）通常使用 collections.deque 来实现，因其提供了高效的从两端添加和删除元素的操作。队列通常遵循 先进先出（FIFO） 的原则，也就是最先插入的元素最先被移除。

队列的基本操作：

1. append(x): 将元素 x 加入队列的尾部。
2. popleft(): 移除并返回队列的头部元素。
3. appendleft(x): 将元素 x 加入队列的头部（虽然一般队列不会使用这个操作，但它也能完成双端队列的操作）。
4. pop(): 移除并返回队列的尾部元素。

示例代码：

from collections import deque
 
# 创建一个空的队列
queue = deque()
 
# 入队（将元素添加到队列的尾部）
queue.append(1)  # 队列 -> [1]
queue.append(2)  # 队列 -> [1, 2]
queue.append(3)  # 队列 -> [1, 2, 3]
 
# 出队（从队列的头部移除元素）
print(queue.popleft())  # 输出: 1, 队列 -> [2, 3]
print(queue.popleft())  # 输出: 2, 队列 -> [3]
 
# 查看当前队列内容
print(queue)  # 输出: deque([3])
 
# 再次入队
queue.append(4)  # 队列 -> [3, 4]
print(queue)  # 输出: deque([3, 4])
 
# 再次出队
print(queue.popleft())  # 输出: 3, 队列 -> [4]

解释：

• append(x)：将元素 x 插入队列的尾部（加入到队列的后面）。
• popleft()：从队列的头部移除并返回元素。这个操作遵循 FIFO（先进先出）原则。

队列的典型应用：

队列的 FIFO 特性使得它非常适用于很多需要保持顺序的应用，尤其是广度优先搜索（BFS）等场景。

队列的算法题使用场景：

1. 广度优先搜索（BFS）：

   • BFS 通常使用队列来逐层遍历图或树的节点。每次处理一个节点时，将其邻接节点按顺序添加到队列中。

   from collections import deque
    
   def bfs(graph, start):
       queue = deque([start])
       visited = set([start])
       
       while queue:
           node = queue.popleft()
           print(node)  # 访问节点
           
           for neighbor in graph[node]:
               if neighbor not in visited:
                   visited.add(neighbor)
                   queue.append(neighbor)
    
   graph = {
       1: [2, 3],
       2: [1, 4],
       3: [1],
       4: [2]
   }
    
   bfs(graph, 1)  # 从节点 1 开始广度优先搜索

2. 模拟队列：
   队列也经常用于模拟现实世界中的排队场景，比如任务调度、流量控制等。

   • 在算法题中，通常我们用队列来处理按顺序处理的任务，或者是有限的容量限制任务。

3. 滑动窗口算法：
   队列在滑动窗口问题中也很常见，尤其是求解 最大值/最小值 等窗口内的一些问题。

   from collections import deque
    
   def maxSlidingWindow(nums, k):
       queue = deque()
       result = []
    
       for i, num in enumerate(nums):
           # Remove elements that are out of this window
           if queue and queue[0] < i - k + 1:
               queue.popleft()
    
           # Remove elements that are less than the current number
           while queue and nums[queue[-1]] < num:
               queue.pop()
    
           queue.append(i)
    
           if i >= k - 1:
               result.append(nums[queue[0]])
    
       return result
    
   nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7]
   k = 3
   print(maxSlidingWindow(nums, k))  # Output: [3, 3, 5, 5, 6, 7]

重点总结：

• deque 是 Python 中非常高效的队列实现，提供 O(1) 的时间复杂度来在队列两端进行添加和删除操作。

• 队列操作：

  • append(x)：将元素 x 添加到队尾。
  • popleft()：移除并返回队头元素。
  • appendleft(x)：将元素 x 添加到队头（可选，适用于双端队列的场景）。

• 队列是广度优先搜索（BFS）等需要按顺序处理任务的算法中的重要数据结构。

小结：

deque 提供了非常高效的队列操作，并且在广度优先搜索、滑动窗口等算法中非常有用。在刷题中，特别是在处理图、树和序列类问题时，队列（deque）经常被用来维护处理顺序和支持高效的插入/删除操作。