队列 和 堆栈用python 来实现
一、利用python列表实现堆栈和队列
堆栈:
堆栈是一个后进先出的数据结构,其工作方式就像生活中常见到的直梯,先进去的人肯定是最后出。
我们可以设置一个类,用列表来存放栈中的元素的信息,利用列表的append()和pop()方法可以实现栈的出栈pop和入栈push的操作,list.append(obj)意思是向列表添加一个对象obj,list.pop(index=-1)意思是删除指定位置的对象,默认是最后一个对象,也就是说list.pop(),是删除列表中下标最大的元素。
# 后进先出
class Stack():
def __init__(self,size):
self.size=size
self.stack=[]
self.top=-1 def push(self,x): # 入栈之前检查栈是否已满
if self.isfull():
raise exception("stack is full")
else:
self.stack.append(x)
self.top=self.top+1 def pop(self): # 出栈之前检查栈是否为空
if self.isempty():
raise exception("stack is empty")
else:
self.top=self.top-1
self.stack.pop() def isfull(self):
return self.top+1 == self.size
def isempty(self):
return self.top == '-1'
def showStack(self):
print(self.stack) s=Stack(10)
for i in range(6):
s.push(i)
s.showStack()
for i in range(3):
s.pop()
s.showStack() """
类中有top属性,用来指示栈的存储情况,初始值为1,一旦插入一个元素,其值加1,利用top的值乐意判定栈是空还是满。
执行时先将0,1,2,3,4,5依次入栈,然后删除栈顶的前三个元素
"""
基本FIFO队列
class Queue.Queue(maxsize=0)
FIFO即First in First Out,先进先出。Queue提供了一个基本的FIFO容器,使用方法很简单,maxsize是个整数,指明了队列中能存放的数据个数的上限。一旦达到上限,插入会导致阻塞,直到队列中的数据被消费掉。如果maxsize小于或者等于0,队列大小没有限制。
举个栗子:
import Queue q = Queue.Queue() # 建一个队列 先进先出 for i in range(5): # 放五个元素进去
q.put(i) while not q.empty(): # 当队列不为空时,循环取值
print q.get()
输出:
0
1
2
3
4
LIFO队列
class Queue.LifoQueue(maxsize=0)
LIFO即Last in First Out,后进先出。与栈的类似,使用也很简单,maxsize用法同上
再举个栗子:
import Queue q = Queue.LifoQueue() # 建一个后进先出的队列 for i in range(5): # 放五个值进去
q.put(i) while not q.empty(): # 循环全部取出所有值
print q.get()
输出 :
4
3
2
1
优先级队列
class Queue.PriorityQueue(maxsize=0)
构造一个优先队列。maxsize用法同上。
队列:
队列是一种先进先出的数据类型,它的跟踪原理类似于在超市收银处排队,队列里的的第一个人首先接受服务,
新的元素通过入队的方式添加到队列的末尾,而出队就是将队列的头元素删除。
我们可以设置一个类,用列表来存放栈中元素的信息,利用列表的append()和pop()方法可以实现队列的入队enqueue和出队dequeue的操作,
上面栈一个元素每次出去是列表的最后一个,直接用list.pop()出栈,而出队列每次是第一个,所以要用list.pop(0)出队列
# 先进先出
class Queue(): def __init__(self,size):
self.size=size
self.front=-1
self.rear=-1
self.queue=[] def enqueue(self,ele): # 入队操作
if self.isfull():
raise exception("queue is full")
else:
self.queue.append(ele)
self.rear=self.rear+1 def dequeue(self): # 出队操作
if self.isempty():
raise exception("queue is empty")
else:
self.queue.pop(0)
self.front=self.front+1 def isfull(self):
return self.rear-self.front+1 == self.size
def isempty(self):
return self.front == self.rear
def showQueue(self):
print(self.queue) q=Queue(10)
for i in range(6):
q.enqueue(i)
q.showQueue()
for i in range(3):
q.dequeue()
q.showQueue()
print(q.isempty()) """
类中设置两个属性分别为front和rear来模拟队列的头尾指针,通过它们值的关系可以判定队列是空还是满
"""
一些常用方法
task_done()
意味着之前入队的一个任务已经完成。由队列的消费者线程调用。每一个get()调用得到一个任务,接下来的task_done()调用告诉队列该任务已经处理完毕。
如果当前一个join()正在阻塞,它将在队列中的所有任务都处理完时恢复执行(即每一个由put()调用入队的任务都有一个对应的task_done()调用)。
join()
阻塞调用线程,直到队列中的所有任务被处理掉。
只要有数据被加入队列,未完成的任务数就会增加。当消费者线程调用task_done()(意味着有消费者取得任务并完成任务),未完成的任务数就会减少。当未完成的任务数降到0,join()解除阻塞。
put(item[, block[, timeout]])
将item放入队列中。
- 如果可选的参数block为True且timeout为空对象(默认的情况,阻塞调用,无超时)。
- 如果timeout是个正整数,阻塞调用进程最多timeout秒,如果一直无空空间可用,抛出Full异常(带超时的阻塞调用)。
- 如果block为False,如果有空闲空间可用将数据放入队列,否则立即抛出Full异常
其非阻塞版本为put_nowait等同于put(item, False)
get([block[, timeout]])
从队列中移除并返回一个数据。block跟timeout参数同put方法
其非阻塞方法为`get_nowait()`相当与get(False)
empty()
如果队列为空,返回True,反之返回False
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