一、线性结构:栈、队列、双端队列、列表

二、非线性结构:树、图、堆

【算法中看堆是非线性的,因为其相当于完全二叉树,但堆的存储元素是采用线性的顺序表数组来实现的】

三、队列:

1、队列类型:FIFO、LIFO、双端队列、循环队列

FIFO:先进先出

LIFO:后进先出(相当于栈)

双端队列:LIFO和FIFO的结合,就是可从队首和队尾添加和删除元素。

循环队列:队首和队尾相连(可以解决假溢出)

2、FIFO【先进先出】、LIFO【后进先出】

Python自带的Queue模块(import queue【python3】、import Queue【Python2】)【线程不安全,需加锁】

  有三种队列类型:FIFO(queue.queue)、LIFO(queue.LifoQueue)、优先级队列(queue.PriorityQueue)【优先级队列越低越先出来】【堆】

FIFO:import queue

创建一个队列长度为10的对象:q=queue.queue(maxsize=10)

队尾插入数据x:q.put(x)

队首删除数据:q.get(),并返回该数据

返回队列的大小:q.qsize()

判断队列是否为空:q.empty(),若为空则返回True,反之则FALSE

判断是否为满:q.full与maxsize相呼应

3、Python自带的双端队列Deque模块(from collections import deque) 【线程安全,因为GIL】

(1)新建一个deque对象:q=deque('abcdefgh'),或者创建一个大小为5的队列q=deque(5)

(1)q.appendleft(x):在列表左侧插入【O(1)】

(2)q.popleft():弹出列表左侧的值【O(1)】

(3)extendleft:在左侧扩展【O(k)】

(4)q.append(x):在列表右侧插入【O(1)】

(5)q.pop():弹出列表右侧的值【O(1)】

(6)extend:在右侧扩展【O(k)】

(7)q.rotate(-n):将左端的n个元素移动到右端【O(k)】

  q.rotate(n):将右端的n个元素移动到左端

  q=deque('abcdef')

  q.rotate(-2)

  print(q)//deque(['c','d','e','f','a','b'])
  q.rotate(2)

  print(q)//deque(['e','f','a','b','c','d'])

(8)q.remove('c'):删除一个指定元素【O(n)】

(9)q.clear():清空链表所有元素,使其长度为0

(10)q.reverse():将队列反转

(11)q.count(x):返回q中x的数量

(12)len(q):返回q的长度

4、Python实现循环队列:

队尾出来进队首,双端队列的rotate可以实现循环队列。

下面的例子是用queue中的FIFO实现一个功能,6个人传土豆,每数到7就淘汰手中有土豆的人,直到最后只剩一个人。

#循环队列,num一定要比人数多
import queue
def hotpotato(namelist,num):
que=queue.Queue(len(namelist))
for name in namelist:
que.put(name)
while que.qsize()>1:
for item in range(num):
que.put(que.get())
que.get()
return que.get() namelist=['a','b','c','d','e','f']
print(hotpotato(namelist,7))

5、列表、queue、deque都可以用作队列,他们的比较:

list缺点:插入队尾时需要用insert(0,x),【因为队首在队尾】,别的元素要往后移,时间复杂度大】

queue的缺点:queue只能做put,put方向只能在队尾。

deque的缺点:remove(x) 和获取索引时速度慢,因为需要执行多个数据块。list相对快一点。

四、堆:【是一棵完全二叉树】

1、python自带的堆模块:import heapq【实现最小堆】

【实现最大堆:将元素取反存入堆,取出时再取反:将push(e)改为push(-e)、pop(e)改为-pop(e)。】

  • heap = [] #创建了一个空堆
  • heapq.heappush ( heap,item ) #往堆heap中插入一条新的值item
  • heapq.heapify(listx) #以线性时间将一个列表转化成堆
  • item = heapq.heappop ( heap ) # 从堆中弹出最小值
  • item = heap [0] #查看堆中最小值,不弹出
  • item = heapq.heapreplace(heap,item) #弹出并返回最小值,然后将heapreplace方法中item的值插入到堆中,堆的整体结构不会发生改变。这里需要考虑到的情况就是如果弹出的值大于item的时候我们可能就需要添加条件来满足function的要求:

    • if item > heap[0]:    item = heapreplace(heap, item)
  • heapq.heappushpop() #顾名思义,将值插入到堆中同时弹出堆中的最小值。
  • merge(heap1,heap2,heap3) #合并多个堆然后输出
  • heapq.nlargest(n , heap, key=None) #从堆中找出做大的N个数,key的作用和sorted( )方法里面的key类似,用列表元素的某个属性和函数作为关键字。
  • heapq.nsmallest(n, iterable, key=None) #找到堆中最小的N个数用法同上。

Python数据结构2-----队列和堆的更多相关文章

  1. 刚开始学python——数据结构——“自定义队列结构“

    自定义队列结构  (学习队列后,自己的码) 主要功能:用列表模拟队列结构,考虑了入队,出队,判断队列是否为空,是否已满以及改变队列大小等基本操作. 下面是封装的一个类,把代码保存在myQueue.py ...

  2. python数据结构之队列

    队列(queue)是只允许在一端进行插入操作,而在另一端进行删除操作的线性表. 队列是一种先进先出的(First In First Out)的线性表,简称FIFO.允许插入的一端为队尾,允许删除的一端 ...

  3. python数据结构之队列(二)

    书接上文,双端队列区别于单队列为:双端队列可以对队列头和尾部同时进行操作,单队列不行 #coding:utf-8 class DoubleQueue(object): def __init__(sel ...

  4. python数据结构之队列(一)

    队列概念 队列(queue)是只允许在一端进行插入操作,而在另一端进行删除操作的线性表. 队列是一种先进先出的(First In First Out)的线性表,简称FIFO.允许插入的一端为队尾,允许 ...

  5. Python 数据结构_队列

    目录 目录 队列 队列 Queue 队列是一种先进先出(FIFO)的数据类型, 新的元素通过 入队 的方式添加进 Queue 的末尾, 出队 就是从 Queue 的头部删除元素. 用列表来做 Queu ...

  6. python数据结构之堆(heap)

    本篇学习内容为堆的性质.python实现插入与删除操作.堆复杂度表.python内置方法生成堆. 区分堆(heap)与栈(stack):堆与二叉树有关,像一堆金字塔型泥沙:而栈像一个直立垃圾桶,一列下 ...

  7. PHP数据结构:栈、队列、堆、固定数组

    数据结构:栈 队列: 堆: 固定尺寸的数组:

  8. python数据结构之栈与队列

    python数据结构之栈与队列 用list实现堆栈stack 堆栈:后进先出 如何进?用append 如何出?用pop() >>> >>> stack = [3, ...

  9. Python数据结构之实现队列

    再学习数据结构队列的时候,我不想讲太多!一切言语不如几张图来的实在! 这是第一张图,第二图是讲队列满的情况: 分析了数据结构中的队列是什么之后,我们开始写代码,代码Code如下: #coding:ut ...

随机推荐

  1. redis--周边知识点

    一般Redis服务器内存超过128G内存的机器是非常少的 很少在redis中缓存视频,除非是快播,一般都是缓存文本字段 redis可视化的工具和SQL的管理工具是不一样的,最好是使用REDIS的she ...

  2. ubuntu-ln命令

    安装软件完成后,常常需要使用ln命令来将命令重新定义一下路径,就相当于windows中的加入系统环境变量的意思 ~ sudo ln -s /home/spike/Downloads/redis/src ...

  3. 洛谷 P2728 纺车的轮子 Spinning Wheels

    P2728 纺车的轮子 Spinning Wheels 题目背景 一架纺车有五个纺轮(也就是五个同心圆),这五个不透明的轮子边缘上都有一些缺口.这些缺口必须被迅速而准确地排列好.每个轮子都有一个起始标 ...

  4. UnrealEngine4之UObject(一)

    Runtime最关键的实现是UObject,它是全部引擎层面.游戏层面对象的基类. UObject实现了动态创建.持久化.脚本化.内存管理.生存期控制. ----------------------- ...

  5. python中经常使用的字典内建函数

    1.len(mapping)        返回映射的长度(键-值对的个数) 2.hash(obj)              返回obj的哈希值 >>> myDict = {'na ...

  6. Embedded Android 协同翻译

    假设你有一定的Android的基础和英语基础. 有愿意贡献开源社区的心. 假设你对下面文件夹感兴趣, 欢迎增加我们协同翻译<Embedded Android> 此次协同翻译.将使用gith ...

  7. Red Hat Linux虚拟机与主机共享文件

    前置条件:linux上安装了VMware_Tool 参考https://dieyaxianju.cnblogs.com/EditPosts.aspx?postid=6829590 一.首先在本机上新建 ...

  8. 程序员(媛)Shell脚本必备技能之中的一个: 在Linux下怎样自己主动备份mysql数据

    作者:荀彧(花名) Background:鉴于QAS数据库曾遭到毁灭性损害.极其桑心L.为了避免这样的玉石俱焚的状况再度发生.于是我们找出了一种应对方案.这里给大家分享一下怎样实现定时备份mysql数 ...

  9. 《Head First 设计模式》学习笔记——复合模式

    模型-视图-控制器(MVC模式)是一种很经典的软件架构模式.在UI框架和UI设计思路中扮演着很重要的角色.从设计模式的角度来看,MVC模式是一种复合模式.它将多个设计模式在一种解决方式中结合起来,用来 ...

  10. Value Stewardship Over Showmanship

     Value Stewardship Over Showmanship Barry Hawkins WHEn An ARCHiTECT EnTERS A pRojECT, there is an u ...