数据结构之栈和队列

目录

• 栈和队列
  • 栈
  • 队列
  • 双端队列
  • 优先级队列
  • 线程安全的栈

 

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1|0栈和队列

1|1栈

特性：先进后出的数据结构
应用：每个web浏览器都有一个返回按钮，当你浏览网页时，这些网页被放置在一个栈中(网页的网址)。你现在查看网页的地址存储在栈的顶部，你第一个查看网页的地址存储在栈的底部。如果按"返回"按钮，将按相反的顺序浏览刚才的页面。

栈的方法

Stack()   创建一个空的新栈。他不需要参数，返回创建的新栈
push(item)将一个新数据添加到栈的顶部,他需要item参数，并且不返回任何内容
pop()     从栈中删除顶部项，他不需要参数并返回item。栈被修改
peek()    从栈返回顶部项，但不会删除它，不需要参数，不修改栈
isEmpty() 测试栈是否为空。不需要参数，返回布尔值
size()    返回栈中item数量。不需要参数，并返回一个整数

python第三方库栈的实现

from pythonds.basic.stack import Stack
s=Stack()       #实例化创建一个栈

s.push("11")    #向栈顶部放入数据
s.push("22")
s.push("33")
s.push("44")
print(s.size())   #查看栈中有多少个元素
print(s.pop())    #取出栈顶部第一个元素
print(s.peek())   #返回栈顶第一个元素
print(s.isEmpty())#判断栈是否为空

自定义栈的实现

class Stack():
    def __init__(self):			#使用列表实现栈
        self.li=[]
    def push(self,item):		 #向栈顶部放入数据
        self.li.append(item)
    def pop(self):				#取出栈顶部第一个元素
        ret=self.li.pop()
        return ret
    def peek(self):				#返回栈顶第一个元素
        ret=self.li[-1]
        return ret
    def size(self):				#查看栈中有多少个元素
        ret=len(self.li)
        return ret
    def isEmpty(self):			#判断栈是否为空
        return self.li==[]

s=Stack()
s.push(1)
s.push("11")    #向栈顶部放入数据
s.push("111")
s.push("33")
s.push("44")
print(s.size())   #查看栈中有多少个元素
print(s.pop())    #取出栈顶部第一个元素
print(s.peek())   #返回栈顶第一个元素
print(s.isEmpty())#判断栈是否为空

1|2队列

队列：先进先出
应用场景：我们的计算机实验室有 30 台计算机与一台打印机联网。当学生想要打印时，他们的打印任务与正在等待的所有其他打印任务“一致”。第一个进入的任务是先完成。如果你是最后一个，你必须等待你前面的所有其他任务打印

队列的方法

Queue() 创建一个空的新队列。 它不需要参数，并返回一个空队列。
put(item) 将新项添加到队尾。 它需要 item 作为参数，并不返回任何内容。
get() 从队首移除项。它不需要参数并返回 item。 队列被修改。
empty() 查看队列是否为空。它不需要参数，并返回布尔值。
qsize() 返回队列中的项数。它不需要参数，并返回一个整数。

python第三方库中的队列方法

from queue import Queue
q=Queue()           #实例化一个队列
q.put("sss")        #向队列里放入一个元素
q.put("aaa")
q.put("ddd")

print(q.get())      #从队列取出第一个元素
print(q.empty())    #判断队列是否为空
print(q.qsize())    #查看队列的长度

自定义队列

class Queue():
    def __init__(self):			#使用列表完成队列的实现
        self.li=[]
    def put(self,item):			#向队列里放入一个元素
        self.li.append(item)
    def get(self):				#从队列取出第一个元素
        return self.li.pop(0)
    def empty(self):			#判断队列是否为空
        return self.li==[]
    def qsize(self):			#查看队列的长度
        return len(self.li)

q=Queue()			#实例化一个队列
q.put('11')
q.put('22')
q.put('33')

print(q.get())		#从队列取出第一个元素
print(q.empty())	#判断队列是否为空
print(q.qsize())	#查看队列的长度

1|3双端队列

同队列相比，有两个头部和尾部。可以在双端进行数据的插入和删除，提供了单数据结构中栈和队列的特性

双端队列的方法

append()		在双端队列队尾添加一个元素
appendleft()	在双端队列队首添加一个元素
pop()			删除双端队列队尾的元素
popleft()		删除双端队列队首的元素
reverse()		将双端队列反转(无返回值)
clear()			清空双端队列(无返回值)

python第三方库中的双端队列

from collections import deque

dq=deque(['1','2','3'])         #实例化一个双端队列

print(dq)                   #查看双端队列
dq.append("aa")             #在双端队列队尾添加一个元素
print(dq)
dq.appendleft("bb")         #在双端队列队首添加一个元素
print(dq)
print(dq.pop())             #删除双端队列队尾的元素
print(dq.popleft())         #删除双端队列队首的元素
dq.reverse()         #将双端队列反转(无返回值)
dq.clear()           #清空双端队列(无返回值)
print(dq)

自定义双端队列

class Dequeue():
    def __init__(self,*args,**kwargs):
        if args:				#方便用户通过实例化时传值直接创建双端队列
            self.li=list(args)
        else:
            self.li=list(kwargs)

    def __str__(self):			#打印队列时，返回字符串形式的队列
        return str(self.li)


    def append(self,item):		#在双端队列队尾添加一个元素
        self.li.append(item)

    def appendleft(self,item):	#在双端队列队首添加一个元素
        self.li.insert(0,item)

    def pop(self):				#删除双端队列队尾的元素
        return self.li.pop()

    def popleft(self):			#删除双端队列队首的元素
        return self.li.pop(0)

    def reverse(self):			#将双端队列反转(无返回值)
        self.li.reverse()

    def clear(self):			#清空双端队列(无返回值)
        self.li=[]

dq=Dequeue()
dq.append("11")		#在双端队列队尾添加一个元素
dq.append("22")
dq.append("33")
print(dq)			#查看双端队列
dq.append("aa")
dq.appendleft("bb")		#在双端队列队首添加一个元素

print(dq.pop())			#删除双端队列队尾的元素
print(dq.popleft())		#删除双端队列队首的元素
dq.reverse()			#将双端队列反转(无返回值)
print(dq)
dq.clear()				#清空双端队列(无返回值)
print(dq)

1|4优先级队列

import heapq

#利用heapq实现一个简答的优先级队列
class PriorityQueue:
    def __init__(self):
        self._queue=[]
        self._index=0
    def push(self,item,priority):
        heapq.heappush(self._queue,(-priority,self._index,item))
        self._index+=1
    def pop(self):
        return heapq.heappop(self._queue)[-1]

class Item:
    def __init__(self,name):
        self.name=name

    def __repr__(self):
        return 'Item({!r})'.format(self.name)

if __name__ == '__main__':
    q=PriorityQueue()
    q.push(Item('foo'),1)
    q.push(Item('bar'),5)
    q.push(Item('spam'),4)
    q.push(Item('grok'),1)

    print(q.pop())
    print(q.pop())
    #具有相同优先级的两个元素，返回的顺序同它们插入到队列时的顺序相同
    print(q.pop())
    print(q.pop())

1|5线程安全的栈

from queue import LifoQueue #LIFO队列
lifoQueue = LifoQueue()
lifoQueue.put(1)
lifoQueue.put(2)
lifoQueue.put(3)
print('LIFO队列',lifoQueue.queue)
lifoQueue.get() #返回并删除队列尾部元素
lifoQueue.get()
print(lifoQueue.queue)

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作　　者：LuYi
出　　处：https://www.cnblogs.com/luyi84895838/p/11750804.html
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