Python教程-Python中的队列

在本教程中,我们将讨论队列的基本概念和内置的队列类,并使用Python代码实现它。
什么是队列?
队列是一种线性数据结构,用于按顺序存储数据。队列的概念基于FIFO,即“先进先出”。它也被称为“先来后到”。队列有两个端口,前端和后端。下一个元素从后端插入,从前端移除。
例如 - 计算机科学实验室有20台计算机连接到一台打印机。学生们想要打印他们的论文;打印机将打印第一个任务,然后是第二个,依此类推。如果我们是排队的最后一个,我们需要等待直到排在我们前面的所有其他任务都完成。
操作系统管理队列以处理计算机内的各种进程。
Python中的操作
我们可以在队列中执行以下操作。
- 入队 - 入队是将项目添加到队列的操作。如果队列已满,它是队列的条件 入队的时间复杂度为O(1)。
- 出队 - 出队是从队列中移除元素的操作。元素按插入的顺序移除。如果队列为空,它是队列下溢的条件。出队的时间复杂度为O(1)。
- 前端 - 元素被插入在前端。前端的时间复杂度为O(1)。
- 后端 - 元素从后端移除。后端的时间复杂度为O(1)。
队列中可用的方法
Python提供了以下常用于队列操作的方法。
- put(item) - 该函数用于将元素插入队列。
- get() - 该函数用于从队列中提取元素。
- empty() - 该函数用于检查队列是否为空。如果队列为空,返回True。
- qsize - 该函数返回队列的长度。
- full() - 如果队列已满,返回True;否则返回False。
我们将在以下部分学习这些函数。
内置的Python列表
列表可以用作队列,但从性能的角度来看不太适合。Python提供了内置方法insert()和pop()函数来添加和删除元素。列表相当慢,因为如果我们向列表插入新元素,所有元素都需要向前移动一个位置。它需要O(n)的时间。因此,建议使用队列而不是列表。让我们了解以下示例,说明列表可以用作队列。
示例 -
que = []
que.append('Apple')
que.append('Mango')
que.append('Papaya')
print(que)
# List is slow!
print(que.pop(0))
输出:
['Apple', 'Mango', 'Papaya']
Apple
解释 -
在上述代码中,我们定义了一个空列表,并使用append()方法插入了一些元素。它会将元素添加到列表的末尾。
向队列添加元素(入队)
我们可以从后端添加元素。这个过程也叫做入队。我们创建一个Queue类,在其中实现先进先出的概念。让我们了解以下示例。
示例 -
class Queue:
def __init__(self):
self.queue = list()
def add_element(self,val):
# Insert method to add element
if val not in self.queue:
self.queue.insert(0,val)
return True
return False
def size(self):
return len(self.queue)
TheQueue = Queue()
TheQueue.add_element("Apple")
TheQueue.add_element("Mango")
TheQueue.add_element("Guava")
TheQueue.add_element("Papaya")
print("The length of Queue: ",TheQueue.size())
输出:
The length of Queue: 4
从队列中删除元素(出队)
我们可以从后端删除元素。这个过程称为出队。在以下示例中,我们使用内置的pop()方法从列表中删除元素。
示例 -
class Queue:
def __init__(self):
self.queue = list()
def add_element(self,val):
# Insert method to add element
if val not in self.queue:
self.queue.insert(0,val)
return True
return False
# Pop method to remove element
def remove_element(self):
if len(self.queue)>0:
return self.queue.pop()
return ("Queue is Empty")
que = Queue()
que.add_element("January")
que.add_element("February")
que.add_element("March")
que.add_element("April")
print(que)
print(que.remove_element())
print(que.remove_element())
输出:
January
February
解释 -
在上面的代码中,我们定义了一个名为Queue的类和构造函数。我们将列表构造函数分配给queue变量。然后,我们定义了两个方法 - add_element() 和 remove_element()。在add_element()块中,我们检查条件,如果值不在队列中,则插入元素。
在remove_element()函数块中,我们检查队列不下溢的条件。如果返回false,然后逐个删除元素。
对队列进行排序
在以下示例中,我们已对队列的元素进行了排序。
示例 -
import queue
q = queue.Queue()
q.put(14)
q.put(27)
q.put(11)
q.put(4)
q.put(1)
# Here, we use bubble sort algorithm for sorting
n = q.qsize()
for i in range(n):
# Remove the element
x = q.get()
for j in range(n-1):
# Remove the element
y = q.get()
if x > y :
# put the smaller element at the beginning of the queue
q.put(y)
else:
# the smaller one is put at the start of the queue
q.put(x)
x = y # The greater element is replaced by the x and check again
q.put(x)
while (q.empty() == False):
print(q.queue[0], end = " ")
q.get()
输出:
1 4 11 14 27
队列模块
Python提供了队列模块来实现多生产者、多消费者队列。队列模块提供了Queue类,特别用于线程编程。Queue类实现了所有必要的锁定语义。
我们可以使用内置的队列类执行所有操作。
使用queue.Queue类
队列模块包含多个类。队列是其中一个重要的类。这在并行计算和多编程中非常有用。让我们了解队列的以下示例。队列类0uii
示例 -
from queue import Queue
que = Queue()
que.put('Apple')
que.put('Mango')
que.put('Papaya')
print(que)
print(que.get())
print(que.get())
print(que.get())
print(que.get_nowait())
print(que.get())
输出:
<queue.Queue object at 0x00000114B30656A0>
Apple
Mango
Papaya
Traceback (most recent call last):
File "C:/Users/DEVANSH SHARMA/PycharmProjects/Hello/Queue.py", line 78, in <module>
print(que.get_nowait())
File "C:\Python\lib\queue.py", line 198, in get_nowait
return self.get(block=False)
File "C:\Python\lib\queue.py", line 167, in get
raise Empty
_queue.Empty
使用collection.deque类
collection.deque类用于实现支持从两端添加和删除元素的双端队列。它需要O(1)的时间来完成这个过程。
deque类既可以用作队列,也可以用作堆栈,因为它有效地删除和添加元素。
collection.deque在Python标准库中作为队列数据结构可以是一个不错的选择。
示例 -
from collections import deque
que = deque()
que.append('Apple')
que.append('Mango')
que.append('Banana')
print(que)
deque(['Apple ', 'Mango', 'Banana'])
print(que.popleft())
print(que.popleft())
print(que.popleft())
que.popleft()
输出:
deque(['Apple', 'Mango', 'Banana'])
Apple
Mango
Banana
Traceback (most recent call last):
File "C:/Users/DEVANSH SHARMA/PycharmProjects/Hello/Queue.py", line 101, in <module>
que.popleft()
IndexError: pop from an empty deque
multiprocessing.Queue类
multiprocessing.Queue类用于实现并行处理的队列项目,由多个工作者并行处理。multiprocessing.Queue在进程之间共享数据,并且可以存储任何可封送的对象。让我们了解以下示例。
示例 -
from multiprocessing import Queue
que = Queue()
que.put('Apple')
que.put('Mango')
que.put('Banana')
print(que)
print(que.get())
print(que.get())
print(que.get())
输出:
<multiprocessing.queues.Queue object at 0x000002CA073356A0>
Apple
Mango
Banana
Python中的优先队列
优先队列是数据结构中的一种特殊类型队列。正如其名称所示,它根据优先级对元素进行排序,并出队列元素时基于其优先级而不是下一个元素。个体元素的优先级由应用于其键的排序决定。
优先队列对于处理基于优先级的任务调度问题非常有用。
例如 - 操作系统任务是优先队列的最佳示例 - 它执行高优先级任务优先于低优先级任务(在后台下载更新)。任务调度程序可以允许最高优先级的任务首先运行。
有多种方法可以在Python中实现优先队列。让我们了解以下方法。
手动排序的列表
我们可以使用排序的Python列表作为优先队列,以快速识别和删除较小和较大的元素。但是,插入新元素很慢,因为它需要O(n)的操作。
因此,当优先队列中将插入很少的元素时,排序列表可能会更有效。
让我们了解以下示例 -
示例 -
pri_que = []
pri_que.append((2, 'Apple'))
pri_que.append((1, 'Mango'))
pri_que.append((3, 'Banana'))
# NOTE: Remember to re-sort every time
# a new element is inserted.
pri_que.sort(reverse=True)
while pri_que:
next_item = pri_que.pop()
print(next_item)
输出:
(1, 'Mango')
(2, 'Apple')
(3, 'Banana')
queue.PriorityQueue类
这个优先队列类使用内部heapq,并共享相同的时间和空间复杂性。
区别在于,优先队列是协调的,并提供了支持多个并发事件和消费者的锁定语义。
示例 -
from queue import PriorityQueue
q = PriorityQueue()
q.put((2, 'Apple'))
q.put((1, 'Banana'))
q.put((3, 'Mango'))
while not q.empty():
next_item = q.get()
print(next_item)
输出:
(1, 'Banana')
(2, 'Apple')
(3, 'Mango')
我们可以在Python程序中选择任何优先队列实现,但请记住queue.PriorityQueue是一个很好的默认选择。
结论
我们已经讨论了队列的所有基本概念以及其实现。它类似于标准列表,但在性能方面更好。我们还定义了优先队列及其各种实现方式。