前言
栈、队列和优先级队列都是非常基础的数据结构。Python作为一种“编码高效”的语言,对这些基础的数据结构都有比较好的实现。在业务需求开发过程中,不应该重复造轮子,今天就来看看些数据结构都有哪些实现。
0x00 栈(Stack)
栈是一种LIFO(后进先出)的数据结构,有入栈(push)、出栈(pop)两种操作,且只能操作栈顶元素。
在Python中有多种可以实现栈的数据结构。
1、list
list是Python内置的列表数据结构,它支持栈的特性,有入栈和出栈操作。只不过用list实现栈性能不是特别好。
因为list内部是通过一个动态扩容的数组来实现的。当增减元素时就有可能会触发扩容操作。如果在list的头部增减元素,也会移动整个列表。
如要使用list来实现一个栈的话,可以使用list的append()(入栈)、pop()(出栈)方法。
>>> s = [] >>> s.append('one') >>> s.append('two') >>> s.append(3) >>> s ['one', 'two', 3] >>> s.pop() 3 >>> s.pop() 'two' >&g<p>本文来源gao!%daima.com搞$代*!码9网(</p>t;> s.pop() 'one' >>> s.pop() IndexError: pop from empty list
2、collections.deque
deque类是一种双端队列。在Python中它就是一个双向列表,可以以常用时间在两端执行添加和删除元素的操作,非常高效,所以它既可以实现栈也可以实现队列。
如果要在Python实现一个栈,那么应该优先选择deque,而不是list。
deque的入栈和出栈方法也分别是append()和pop()。
>>> from collections import deque >>> s = deque() >>> s.append('eat') >>> s.append('sleep') >>> s.append('code') >>> s deque(['eat', 'sleep', 'code']) >>> s.pop() 'code' >>> s.pop() 'sleep' >>> s.pop() 'eat' >>> s.pop() IndexError: pop from an empty deque
3、queue.LifoQueue
顾名思义,这个就是一个栈。不过它是线程安全的,如果要在并发的环境下使用,那么就可以选择使用LifoQueue。
它入栈和出栈操作是使用put()和get(),其中get()在LifoQueue为空时会阻塞。
>>> from queue import LifoQueue >>> s = LifoQueue() >>> s.put('eat') >>> s.put('sleep') >>> s.put('code') >>> s <queue.LifoQueue object at 0x109dcfe48> >>> s.get() 'code' >>> s.get() 'sleep' >>> s.get() 'eat' >>> s.get() # 阻塞并一直等待直到栈不为空
0x01 队列(Queue)
队列是一种FIFO(先进先出)的数据结构。它有入队(enqueue)、出队(dequeue)两种操作,而且也是常数时间的操作。
在Python中可以使用哪些数据结构来实现一个队列呢?
1、list
list可以实现一个队列,但它的入队、出队操作就不是非常高效了。因为list是一个动态列表,在队列的头部执行出队操作时,会发生整个元素的移动。
使用list来实现一个队列时,用append()执行入队操作,使用pop(0)方法在队列头部执行出队操作。由于在list的第一个元素进行操作,所以后续的元素都会向前移动一位。因此用list来实现队列是不推荐的。
>>> q = [] >>> q.append('1') >>> q.append('2') >>> q.append('three') >>> q.pop(0) '1' >>> q.pop(0) '2' >>> q.pop(0) 'three' >>> q.pop(0) IndexError: pop from empty list