Python的队列


在Python排队

在本教程中,我们将讨论Queue的基本概念和内置的Queue类,并使用Python代码实现它。

什么是队列?

队列是一种线性类型的数据结构,用于顺序存储数据。队列的概念基于FIFO,即“先进先出”。它也被称为“先到先得”。队列的两端位于前端和后端。下一个元素从后端插入,从前端移除。

例如-计算机科学实验室中有20台计算机,并且连接到一台打印机。学生们想print纸;打印机将打印第一个任务,然后print第二个任务,依此类推。如果我们排在最后,我们需要等到所有其他任务都完成之前。

操作系统管理队列以处理计算机内的各种进程。

Python的操作

我们可以在队列中执行以下操作。

  • 入队-入队是一种将项目添加到队列的操作。如果队列已满,则是队列的条件。入队的时间复杂度为O(1)
  • 队-出队是从队列中删除元素的操作。元素的插入顺序与插入顺序相同。如果队列为空,则是队列下溢的条件。出队的时间复杂度为O(1)
  • 前-在前端插入一个元素。 front的时间复杂度为O(1)
  • 后方-从后端移除元素。后方的时间复杂度为O(1)

队列中可用的方法

Python提供了以下方法,这些方法通常用于在Queue中执行操作。

  • put(item)-此函数用于将元素插入队列。
  • get()-此函数用于从队列中提取元素。
  • empty()-此函数用于检查队列是否为空。如果队列为空,则返回true。
  • qsize-此函数返回队列的长度。
  • full()-如果队列已满,则返回true;否则,返回true。否则为假。

我们将在以下各节中学习这些功能。

内置的Python列表

该列表可用作队列,但不适用于性能角度。 Python提供了内置方法insert()和pop()函数来添加和删除元素。列表非常慢,因为如果我们在列表中插入一个新元素,则所有元素都需要移动一个。这需要O(n)时间。因此,建议在队列中使用列表。让我们了解以下如何将列表用作队列的示例。

范例-

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

说明-

我们在上面的代码中定义了空列表,并使用append()方法插入了一些元素。它将在列表末尾添加一个元素。

将元素添加到队列(入队)

我们可以将元素从添加到后端。此过程也称为入队。我们创建一个Queue类,在其中将实现先进先出的概念。让我们了解以下示例。

范例-

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)

我们可以从后端移除元素。此过程称为出队。在下面的示例中,我们使用内置的pop()方法从列表中删除一个元素。

范例-

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

说明-

在上面的代码中,我们定义了一个名为Queue的类和构造函数。我们为队列变量分配了一个列表构造函数。然后,我们定义了两个方法-add_element()和remove_element()。在add_element()块中,如果该值不在Queue中,则检查条件。如果没有值,则插入元素。

在remove_element()函数块中,我们检查队列是否未下溢的条件。如果返回false,则一一删除该元素。

排序队列

在以下示例中,我们对队列的元素进行了排序。

范例-

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提供了队列模块以实现多生产者,多消费者队列。队列模块提供了Queue类,该类专门用于线程编程。 Queue类实现所有必需的锁定语义。

我们可以使用内置队列类执行所有操作。

使用queue.Queue类

队列模块包含几个类。队列是其中的重要类之一。这在并行计算和多程序设计中非常有用。让我们了解以下队列示例。队列class0uii

范例-

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类用于实现双端队列,该队列支持从两端添加和删除元素。完成过程需要O(1)时间。

双端队列类可以同时在Queue和堆栈中使用,因为它有效地删除和添加了元素。

对于Python标准库中的队列数据结构,collection.deque可能是一个不错的选择。

范例-

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类用于实现排队的项目,以供多当前工作程序并行处理。 multiprocessing.Queue在进程之间共享数据,并且可以存储任何可腌制的对象。让我们了解以下示例。

范例-

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的优先级队列

优先级队列是数据结构中的一种特殊类型的队列。顾名思义,它对元素进行排序,并根据其优先级对元素进行出队。

与普通队列不同,它检索优先级最高的元素,而不是下一个元素。各个元素的优先级由应用于其键的顺序决定。

优先级队列对于处理调度问题最有益,在调度问题中某些任务将基于优先级发生。

例如-操作系统任务是优先级队列的最佳示例-与低优先级任务相比,它执行高优先级(在后台下载更新)。任务计划程序可以允许优先级最高的任务先运行。

有多种方法可以在Python实现优先级队列。让我们了解以下方式。

手动排序列表

我们可以使用排序后的Python列表作为优先级队列,以快速识别和删除较小和最大的元素。但是插入新元素很慢,因为它需要O(n)运算。

因此,当在优先级队列中插入的次数很少时,排序列表会很有效。

让我们了解以下示例-

范例-

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

该优先级队列在内部实现了使用heapq并共享相同的时间和空间复杂度。

不同之处在于优先级队列经过协调,并提供锁定语义以支持多个并发事件和使用者。

范例-

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级队列实现,但请记住,queue.PriorityQueue是很好的默认选择。

结论

我们已经讨论了队列的所有基本概念及其实现。它与标准列表类似,但是从性能角度来看总是更好。我们还定义了优先级队列及其各种实现方式。

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