python中的deque详解

文章目录

• 摘要
• 示例1：基本使用
• 示例2：使用maxlen限制队列长度
• 示例3：使用deque实现滑动窗口算法
• 示例 4: 使用 deque 实现旋转数组
• 示例 5: 使用 deque 实现最大/最小栈
• 示例 6: 使用 deque 实现广度优先搜索（BFS）

  摘要

  deque（双端队列）是Python标准库collections模块中的一个类，它支持从两端快速添加和删除元素。deque为固定大小或者可变大小的队列提供了线程安全的实现，并且它比使用列表（list）来实现相同的功能更为高效。

  deque的主要特点和操作包括：

  • 快速从两端添加和删除元素：deque在两端添加和删除元素的时间复杂度都是O(1)，而列表在列表头部添加或删除元素的时间复杂度是O(n)。
  • 线程安全：deque的实例可以在多线程环境中安全使用，而不需要额外的锁定。
  • 可选的最大长度：可以通过maxlen参数来限制deque的最大长度。当deque已满时，添加新元素会导致最早添加的元素被自动移除。

    下面是deque的一些详细示例：

    示例1：基本使用

    from collections import deque# 创建一个空的dequed = deque()# 从右侧添加元素d.append('a')d.append('b')print(d)  # 输出：deque(['a', 'b'])# 从左侧添加元素d.appendleft('c')print(d)  # 输出：deque(['c', 'a', 'b'])# 从右侧移除元素right_item = d.pop()print(right_item)  # 输出：'b'print(d)  # 输出：deque(['c', 'a'])# 从左侧移除元素left_item = d.popleft()print(left_item)  # 输出：'c'print(d)  # 输出：deque(['a'])

    示例2：使用maxlen限制队列长度

    from collections import deque# 创建一个最大长度为3的dequed = deque(maxlen=3)# 添加元素d.append('a')d.append('b')d.append('c')print(d)  # 输出：deque(['a', 'b', 'c'], maxlen=3)# 继续添加元素，最早添加的元素'a'将被移除d.append('d')print(d)  # 输出：deque(['b', 'c', 'd'], maxlen=3)# 尝试从左侧添加元素，同样会移除最早添加的元素d.appendleft('e')print(d)  # 输出：deque(['e', 'c', 'd'], maxlen=3)

    示例3：使用deque实现滑动窗口算法

    滑动窗口算法常用于数组或列表的子序列问题，如寻找最大/最小子序列和。

    from collections import dequedef max_sliding_window(nums, k):    # 使用deque保存窗口中的最大值索引    window = deque()    result = []    for i in range(len(nums)):        # 如果deque不为空且当前元素大于deque尾部元素对应的值，则移除尾部元素        while window and nums[window[-1]] = k - 1:            result.append(nums[window[0]])  # window[0]是当前窗口内最大值的索引            # 如果deque头部的索引已经不在当前窗口内，则移除头部索引            if window[0] = self.max_stack[-1]:            self.max_stack.append(x)    def pop(self):        if self.stack:            if self.stack[-1] == self.max_stack[-1]:                self.max_stack.pop()            return self.stack.pop()        return None    def top(self):        return self.stack[-1] if self.stack else None    def getMax(self):        return self.max_stack[-1] if self.max_stack else None# 使用示例max_stack = MaxStack()max_stack.push(5)max_stack.push(7)max_stack.push(1)max_stack.push(5)print(max_stack.getMax())  # 输出: 7max_stack.pop()print(max_stack.top())  # 输出: 5print(max_stack.getMax())  # 输出: 7

    在这个例子中，MaxStack 类使用两个 deque：一个用于存储栈的元素，另一个用于存储当前栈中的最大值。这样，我们可以在常数时间内获取栈顶的最大值。

    示例 6: 使用 deque 实现广度优先搜索（BFS）

    在图的遍历中，deque 常用于实现广度优先搜索（BFS）。

    from collections import dequedef bfs(graph, root):    visited = set()    queue = deque([root])    while queue:        vertex = queue.popleft()        print(vertex, end=" ")        for neighbour in graph[vertex]:            if neighbour not in visited:                visited.add(neighbour)                queue.append(neighbour)# 图的邻接表表示graph = {    'A': ['B', 'C'],    'B': ['D', 'E'],    'C': ['F'],    'D': [],    'E': ['F'],    'F': []}bfs(graph, 'A')  # 输出: A B C D E F

    在上面的例子中，我们使用 deque 作为队列来存储待访问的节点，实现了图的广度优先搜索。

    这些示例展示了 deque 在不同场景下的应用，从基本的队列操作到更复杂的算法实现。deque 的灵活性和高效性使得它成为处理序列数据的强大工具。