Python内置数据结构之双向队列
经常听说Python就是一门执行速度低的语言,可能是你的程序中使用了复杂的算法与数据结构,才会导致程序执行速率低的。在Python的标准库中提供了常见的数据结构工开发者使用,不仅执行速率比较快,还可以简化开发者的编程工作。下面我来介绍其中的双向队列:
collections模块中的deque类,就是双向队列,这种队列可以从头部或者尾部添加或者移除元素,这种操作的所消耗的时间时常数级别的,所以它非常合适表示先进先出的队列。
# 演示先进先出的队列操作
from collections import deque
queue = deque()
# 添加数据
queue.append(20)
queue.append(30)
queue.append(40)
print(queue) # deque([20, 30, 40])
# 移除数据
queue.popleft()
print(queue) # deque([30, 40])
这种情况下,也许有人会说列表也可以做这种操作的,那么区别是什么?区别是列表是单向的,在尾部添加或者移除数据的操作耗时是常数级别的,但是如果在头部添加或者移除数据却是线性级别(耗时与数据大小成正比)的,那么对比双向队列来说,就慢许多了,可以看下面代码
from time import time
# 演示先进先出的队列操作
from collections import deque
# 在双向队列中添加数据
queue = deque()
for i in range(20000):
queue.append(i)
print(queue)
start = time()
queue.popleft()
end = time()
print(end - start) # 3.0994415283203125e-06 不同机器耗时不一样 可以在自己的电脑上测试
# 在列表中添加相同的数据 做一样的操作
nums = list()
for i in range(20000):
nums.append(i)
print(nums)
start = time()
nums.pop(0)
end = time()
print(end - start) # 1.5020370483398438e-05 不同机器耗时不一样 可以在自己的电脑上测试
从上面两组数据来看,列表list做先进先出操作耗时比双向队列deque完成相应的操作多很多的。所以要完成先进先出的队列操作时应该选择双向队列deque.
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