详解Python的collections模块中的deque双端队列结构

deque 是 double-ended queue的缩写,类似于 list,不过提供了在两端插入和删除的操作。

  • appendleft 在列表左侧插入
  • popleft 弹出列表左侧的值
  • extendleft 在左侧扩展

例如:

queue = deque()
# append values to wait for processing
queue.appendleft("first")
queue.appendleft("second")
queue.appendleft("third")
# pop values when ready
process(queue.pop()) # would process "first"
# add values while processing
queue.appendleft("fourth")
# what does the queue look like now?
queue # deque(['fourth', 'third', 'second'])

作为一个双端队列,deque还提供了一些其他的好用方法,比如 rotate 等,下面我们一起来看一下:

填充
deque可以从任意一端填充,在python实现称为“左端”和“右端”。

import collections
d1 = collections.deque()
d1.extend('abcdefg')
print 'extend:', d1
d1.append('h')
print 'append:', d1
d2 = collections.deque()
d2.extendleft(xrange(6))
print 'extendleft', d2
d2.appendleft(6)
print 'appendleft', d2

extendleft()迭代处理其输入,对每个元素完成与appendleft()相同的处理。

extend: deque(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g'])
append: deque(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h'])
extendleft deque([5, 4, 3, 2, 1, 0])
appendleft deque([6, 5, 4, 3, 2, 1, 0])

利用
可以从两端利用deque元素,取决于应用的算法。

import collections
print "From the right:"
d = collections.deque('abcdefg')
while True:
 try:
  print d.pop(),
 except IndexError:
  break
print
print "\nFrom the left:"
d = collections.deque(xrange(6))
while True:
 try:
  print d.popleft(),
 except IndexError:
  break
print

使用pop()可以从deque右端删除一个元素,使用popleft()可以从deque左端删除一个元素。

From the right:
g f e d c b a

From the left:
0 1 2 3 4 5

由于双端队列是线程安全的,可以在不同的线程中同时从两端利用队列的内容。

import collections
import threading
import time
candle = collections.deque(xrange(5))
def burn(direction, nextSource):
 while True:
  try:
   next = nextSource()
  except IndexError:
   break
  else:
   print '%8s: %s' % (direction, next)
   time.sleep(0.1)
 print '%8s done' % direction
 return
left = threading.Thread(target=burn, args=('Left', candle.popleft))
right = threading.Thread(target=burn, args=('Right', candle.pop))
left.start()
right.start()
left.join()
right.join()

线程交替处理两端,删除元素,知道这个deque为空。

 Left: 0 Right: 4

 Right: 3 Left: 1

 Right: 2 Left done

 Right done

旋转
deque另外一个作用可以按照任意一个方向旋转,而跳过一些元素。

import collections
d = collections.deque(xrange(10))
print 'Normal:', d
d= collections.deque(xrange(10))
d.rotate(2)
print 'Right roration:', d
d = collections.deque(xrange(10))
d.rotate(-2)
print 'Left roration:', d

结果:

Normal: deque([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
Right roration: deque([8, 9, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
Left roration: deque([2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0, 1])

再举个例子:

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
下面这个是一个有趣的例子,主要使用了deque的rotate方法来实现了一个无限循环
的加载动画
"""
import sys
import time
from collections import deque
fancy_loading = deque('>--------------------')
while True:
 print '\r%s' % ''.join(fancy_loading),
 fancy_loading.rotate(1)
 sys.stdout.flush()
 time.sleep(0.08)

输出结果:

# 一个无尽循环的跑马灯
------------->-------
(0)

相关推荐

  • Python标准库之collections包的使用教程

    前言 Python为我们提供了4种基本的数据结构:list, tuple, dict, set,但是在处理数据量较大的情形的时候,这4种数据结构就明显过于单一了,比如list作为数组在某些情形插入的效率会比较低,有时候我们也需要维护一个有序的dict.所以这个时候我们就要用到Python标准库为我们提供的collections包了,它提供了多个有用的集合类,熟练掌握这些集合类,不仅可以让我们让写出的代码更加Pythonic,也可以提高我们程序的运行效率. defaultdict defaultd

  • 使用Python的内建模块collections的教程

    collections是Python内建的一个集合模块,提供了许多有用的集合类. namedtuple 我们知道tuple可以表示不变集合,例如,一个点的二维坐标就可以表示成: >>> p = (1, 2) 但是,看到(1, 2),很难看出这个tuple是用来表示一个坐标的. 定义一个class又小题大做了,这时,namedtuple就派上了用场: >>> from collections import namedtuple >>> Point = n

  • Python中Collections模块的Counter容器类使用教程

    1.collections模块 collections模块自Python 2.4版本开始被引入,包含了dict.set.list.tuple以外的一些特殊的容器类型,分别是: OrderedDict类:排序字典,是字典的子类.引入自2.7. namedtuple()函数:命名元组,是一个工厂函数.引入自2.6. Counter类:为hashable对象计数,是字典的子类.引入自2.7. deque:双向队列.引入自2.4. defaultdict:使用工厂函数创建字典,使不用考虑缺失的字典键.引

  • 简单掌握Python的Collections模块中counter结构的用法

    counter 是一种特殊的字典,主要方便用来计数,key 是要计数的 item,value 保存的是个数. from collections import Counter >>> c = Counter('hello,world') Counter({'l': 3, 'o': 2, 'e': 1, 'd': 1, 'h': 1, ',': 1, 'r': 1, 'w': 1}) 初始化可以传入三种类型的参数:字典,其他 iterable 的数据类型,还有命名的参数对. | __init

  • Python的collections模块中namedtuple结构使用示例

    namedtuple 就是命名的 tuple,比较像 C 语言中 struct.一般情况下的 tuple 是 (item1, item2, item3,...),所有的 item 都只能按照 index 访问,没有明确的称呼,而 namedtuple 就是事先把这些 item 命名,以后可以方便访问. from collections import namedtuple # 初始化需要两个参数,第一个是 name,第二个参数是所有 item 名字的列表. coordinate = namedtu

  • Python collections模块实例讲解

    collections模块基本介绍 我们都知道,Python拥有一些内置的数据类型,比如str, int, list, tuple, dict等, collections模块在这些内置数据类型的基础上,提供了几个额外的数据类型: 1.namedtuple(): 生成可以使用名字来访问元素内容的tuple子类2.deque: 双端队列,可以快速的从另外一侧追加和推出对象3.Counter: 计数器,主要用来计数4.OrderedDict: 有序字典5.defaultdict: 带有默认值的字典 n

  • 简介Python的collections模块中defaultdict类型的用法

    defaultdict 主要用来需要对 value 做初始化的情形.对于字典来说,key 必须是 hashable,immutable,unique 的数据,而 value 可以是任意的数据类型.如果 value 是 list,dict 等数据类型,在使用之前必须初始化为空,有些情况需要把 value 初始化为特殊值,比如 0 或者 ''. from collections import defaultdict person_by_age = defaultdict(list) for pers

  • Python的collections模块中的OrderedDict有序字典

    如同这个数据结构的名称所说的那样,它记录了每个键值对添加的顺序. d = OrderedDict() d['a'] = 1 d['b'] = 10 d['c'] = 8 for letter in d: print letter 输出: a b c 如果初始化的时候同时传入多个参数,它们的顺序是随机的,不会按照位置顺序存储. >>> d = OrderedDict(a=1, b=2, c=3) OrderedDict([('a', 1), ('c', 3), ('b', 2)]) 除了和

  • 详解Python的collections模块中的deque双端队列结构

    deque 是 double-ended queue的缩写,类似于 list,不过提供了在两端插入和删除的操作. appendleft 在列表左侧插入 popleft 弹出列表左侧的值 extendleft 在左侧扩展 例如: queue = deque() # append values to wait for processing queue.appendleft("first") queue.appendleft("second") queue.appendl

  • 详解 python logging日志模块

    目录 1.日志简介 2.日志级别 3.修改日志级别 4.日志记录到文件 5.指定日志格式 6.记录器(logger) 7.处理器(Handler) 8.处理器操作 9.格式器(formatter) 10.logging.basicConfig 11.日志配置 转自微信公众号: Python之禅 1.日志简介 说到日志,无论是写框架代码还是业务代码,都离不开日志的记录,他能给我们定位问题带来极大的帮助. 记录日志最简单的方法就是在你想要记录的地方加上一句 print , 我相信无论是新手还是老鸟都

  • 详解 python logging日志模块

    目录 1.日志简介 2.日志级别 3.修改日志级别 4.日志记录到文件 5.指定日志格式 6.记录器(logger) 7.处理器(Handler) 8.处理器操作 9.格式器(formatter) 10.logging.basicConfig 11.日志配置 转自微信公众号: Python之禅 1.日志简介 说到日志,无论是写框架代码还是业务代码,都离不开日志的记录,他能给我们定位问题带来极大的帮助. 记录日志最简单的方法就是在你想要记录的地方加上一句 print , 我相信无论是新手还是老鸟都

  • 详解Python数据结构与算法中的顺序表

    目录 0. 学习目标 1. 线性表的顺序存储结构 1.1 顺序表基本概念 1.2 顺序表的优缺点 1.3 动态顺序表 2. 顺序表的实现 2.1 顺序表的初始化 2.2 获取顺序表长度 2.3 读取指定位置元素 2.4 查找指定元素 2.5 在指定位置插入新元素 2.6 删除指定位置元素 2.7 其它一些有用的操作 3. 顺序表应用 3.1 顺序表应用示例 3.2 利用顺序表基本操作实现复杂操作 0. 学习目标 线性表在计算机中的表示可以采用多种方法,采用不同存储方法的线性表也有着不同的名称和特

  • Python实现的数据结构与算法之双端队列详解

    本文实例讲述了Python实现的数据结构与算法之双端队列.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 一.概述 双端队列(deque,全名double-ended queue)是一种具有队列和栈性质的线性数据结构.双端队列也拥有两端:队首(front).队尾(rear),但与队列不同的是,插入操作在两端(队首和队尾)都可以进行,删除操作也一样. 二.ADT 双端队列ADT(抽象数据类型)一般提供以下接口: ① Deque() 创建双端队列 ② addFront(item) 向队首插入项 ③ addRe

  • 详解Python基础random模块随机数的生成

    随机数参与的应用场景大家一定不会陌生,比如密码加盐时会在原密码上关联一串随机数,蒙特卡洛算法会通过随机数采样等等.Python内置的random模块提供了生成随机数的方法,使用这些方法时需要导入random模块. import random 下面介绍下Python内置的random模块的几种生成随机数的方法. 1.random.random() 随机生成 0 到 1 之间的浮点数[0.0, 1.0) . print("random: ", random.random()) #rando

  • 详解Python正则表达式re模块

    正则是处理字符串最常用的方法,我们编码中到处可见正则的身影. 正则大同小异,python 中的正则跟其他语言相比略有差异: 1.替换字符串时,替换的字符串可以是一个函数 2.split 函数可以指定分割次数,这会导致有个坑 3.前项界定的表达式必须定长 下面详细描述下 re 模块的使用方法,其实,注意上面提到的三点差异就好 1.match 说明: re.match 尝试从字符串的起始位置匹配一个模式,如果不是起始位置匹配成功的话,match()就返回 None. 语法: re.match(pat

  • 详解python:time模块用法

    time模块下有两种时间表示方法: 第1种是:时间戳的方式.是基于1970年1月1日0时0分0秒的偏移.浮点数. 第2种是:struct_time()类型的表示方法.gmtime()和localtime()可以将时间戳显示为struct_time()类型. 第3种是:格式化时间.其中strftime()函数可以把struct_time()时间格式化显示. strptime()函数可以把时间字符串解释为struct_time()类型,相反,mktime()将struct_time()类型解释为秒

  • 详解python之heapq模块及排序操作

    说到排序,很多人可能第一想到的就是sorted,但是你可能不知道python中其实还有还就中方法哟,并且好多种场景下效率都会比sorted高.那么接下来我就依次来介绍我所知道的排序操作. sorted(iterable, *, key=None, reverse=False) list1=[1,6,4,3,9,5] list2=['12','a6','4','c34','b9','5'] print(sorted(list1)) #[1, 3, 4, 5, 6, 9] print(sorted(

  • 详解Python语法之模块Module

    目录 一.定义 二.作用 三.导入 1.import导入 import 模块名 from import from 模块名 import * 总结 一.定义 包含一系列数据,函数,类的文件,通常以.py结尾 二.作用 让一些相关的数据,函数,类有逻辑的组织在一起,使用逻辑有利于多人合作开发 三.导入 1.import导入 import 模块名 1.语法: import 模块名 import 模块名 as 别名 as:为导入的成员起一个另外的别名,避免冲突 2 作用:将某模块整体导入到当前模块中 3

随机推荐