Python算法应用实战之队列详解
队列(queue)
队列是先进先出(FIFO, First-In-First-Out)的线性表,在具体应用中通常用链表或者数组来实现,队列只允许在后端(称为rear)进行插入操作,在前端(称为front)进行删除操作,队列的操作方式和堆栈类似,唯一的区别在于队列只允许新数据在后端进行添加(摘录维基百科)。
如图所示
队列的接口
一个队列至少需要如下接口:
接口
描述
add(x)
入队
delete()
出队
clear()
清空队列
isEmpty()
判断队列是否为空
isFull()
判断队列是否未满
length()
队列的当前长度
capability()
队列的容量
然而在Python中,可以使用collections模块下的deque函数,deque函数提供了队列所有的接口,那么先让我门看看队列deque函数提供了那些API把:
collections.deque
是双端队列,即左右两边都是可进可出的
方法
描述
append(x)
在队列的右边添加一个元素
appendleft(x)
在队列的左边添加一个元素
clear()
从队列中删除所有元素
copy()
返回一个浅拷贝的副本
count(value)
返回值在队列中出现的次数
extend([x..])
使用可迭代的元素扩展队列的右侧
extendleft([x..])
使用可迭代的元素扩展队列的右侧
index(value, [start, [stop]])
返回值的第一个索引,如果值不存在,则引发ValueError。
insert(index, object)
在索引之前插入对象
maxlen
获取队列的最大长度
pop()
删除并返回最右侧的元素
popleft()
删除并返回最左侧的元素
remove(value)
删除查找到的第一个值
reverse()
队列中的所有元素进行翻转
rotate()
向右旋转队列n步(默认n = 1),如果n为负,向左旋转。
现在我们在Python中测试下这些个API的使用吧。
入队操作
> from collections import deque # 创建一个队列 > q = deque([1]) > q deque([1]) # 往队列中添加一个元素 > q.append(2) > q deque([1, 2]) # 往队列最左边添加一个元素 > q.appendleft(3) > q deque([3, 1, 2]) # 同时入队多个元素 > q.extend([4,5,6]) > q deque([3, 1, 2, 4, 5, 6]) # 在最左边同时入队多个元素 > q.extendleft([7,8,9]) > q deque([9, 8, 7, 3, 1, 2, 4, 5, 6])
出队操作
# 删除队列中最后一个 > q.pop() 6 > q deque([9, 8, 7, 3, 1, 2, 4, 5]) # 删除队列中最左边的一个元素 > q.popleft() 9 > q deque([8, 7, 3, 1, 2, 4, 5])
其他的API
# 清空队列 > q deque([8, 7, 3, 1, 2, 4, 5]) > q.clear() > q deque([]) # 判断队列是否为空 > not q True # 获取队列最大长度 > q = deque([1,2], 10) > q.maxlen 10 # 查看某个元素出现的次数 > q.extend([1,2,1,1]) > q.count(1) 4 # 查看当前队列长度 > len(q) 6 # 判断队列是否满了 > q.maxlen == len(q) False # 队列元素反转 > q = deque([1,2,3,4,5],5) > q.reverse() > q deque([5, 4, 3, 2, 1], maxlen=5) # 查看元素对应的索引 > q.index(1) 4 # 删除匹配到的第一个元素 > q deque([5, 4, 3, 2, 1], maxlen=5) > q.remove(5) > q deque([4, 3, 2, 1], maxlen=5) # 元素位置进行旋转 > q deque([4, 3, 2, 1], maxlen=5) > q.rotate(2) > q deque([2, 1, 4, 3], maxlen=5) > q.rotate(1) > q deque([3, 2, 1, 4], maxlen=5) # 使用负数 > q.rotate(-1) > q deque([2, 1, 4, 3], maxlen=5)
实例
二项式系数
题目
编写程序,求二项式系数表中(杨辉三角)第K层系列数
1 1 1 1 2 1 1 3 3 1 ......
思路
- 把第K行的系数存储在队列中
- 依次出队K层的系数(每行最后一个1不出队),并推算K+1层系数,添加到队尾,最后在队尾添加一个1,便变成了k+1行。
解决代码
#!/use/bin/env python # _*_ coding:utf-8 _*_ from collections import deque def yanghui(k): """ :param k: 杨辉三角中第几层 :return: 第K层的系数 """ q = deque([1]) # 创建一个队列,默认从1开始 for i in range(k): # 迭代要查找的层数 for _ in range(i): # 循环需要出队多少次 q.append(q.popleft() + q[0]) # 第一个数加上队列中第二个数并赋值到队列末尾 q.append(1) # 每次查找结束后都需要在队列最右边添加个1 return list(q) result = yanghui(3) print(result)
划分无冲突子集
题目
某动物园搬家,要运走N种动物,老虎与狮子放在一起会大家,大象与犀牛放在一个笼子会打架,野猪和野狗放在一个笼子里会打架,现在需要我们设计一个算法,使得装进同一个笼子的动物互相不打架。
思路
- 把所有动物按次序入队
- 创建一个笼子(集合),出队一个动物,如果和笼子内动物无冲冲突则添加到该笼子,有冲突则添加到队尾,等待进入新笼子
- 由于队列先进先出的特性,如果当前出队动物的index不大于前一个出队动物的index,说明当前队列中所有动物已经尝试过进入且进入不了当前笼子,此时创建信的笼子(集合)
解决代码
#!/use/bin/env python # _*_ coding:utf-8 _*_ from collections import deque def division(m, n): """ :param m: 冲突关系矩阵 :param n: 几种动物 :return: 返回一个栈,栈内包含了所有的笼子 """ res = [] # 创建一个栈 q = deque(range(n)) # 初始化队列,里面放着动物的序号 pre = n # 前一个动物的下标 while q: cur = q.popleft() # 从队头出队一个动物 if pre >= cur: # 是否需要创建笼子 res.append([]) # 创建一个笼子 # 当前的动物是否与笼子内的动物有冲突 for a in res[-1]: # 迭代栈中最顶层的笼子 if m[cur][a]: # 有冲突 q.append(cur) # 重新放入队列的尾部 break else: # 当前动物和当前笼子中的所有动物没冲突 res[-1].append(cur) # 当前动物放入最上面的笼子中 pre = cur # 当前变成之前的 return res N = 9 R = { # 冲突对应关系表 (1, 4), (4, 8), (1, 8), (1, 7), (8, 3), (1, 0), (0, 5), (1, 5), (3, 4), (5, 6), (5, 2), (6, 2), (6, 4), } M = [[0] * N for _ in range(N)] # 冲洗关系矩阵M,0代表不冲突 for i, j in R: M[i][j] = M[j][i] = 1 # 1代表冲突 result = division(M, N) print(result)
数字变换
题目
对于一对正整数a,b,对a只能进行加1,减1,乘2操作,问最少对a进行几次操作能得到b?
例如:
- a=3,b=11: 可以通过322-1,3次操作得到11;
- a=5,b=8:可以通过(5-1)*2,2次操作得到8;
思路
本题用广度优先搜索,寻找a到b状态迁移最短路径,对于每个状态s,可以转换到撞到s+1,s-1,s*2:
- 把初始化状态a入队;
- 出队一个状态s,然后s+1,s-1,s*2入队;
- 反复循环第二步骤,直到状态s为b;
解决代码
#!/use/bin/env python # _*_ coding:utf-8 _*_ from collections import deque def atob(a, b): """ :param a: 开始的数字 :param b: 最终转换之后的数字 :return: 最小匹配的次数 """ q = deque([(a, 0)]) # a=当前数字,0=操作的次数 checked = {a} # 已经检查过的数据 while True: s, c = q.popleft() if s == b: break if s < b: # 要计算的数小于计算之后的数字 if s + 1 not in checked: # 如果要计算的数字+1不在已检查过的数据集合中 q.append((s + 1, c + 1)) # 要计算的数+1,转换次数+1 checked.add(s + 1) # 把计算过的数添加到checked集合中 if s * 2 not in checked: q.append((s * 2, c + 1)) checked.add(s * 2) if s > 0: # 要计算的数大于0 if s - 1 not in checked: q.append((s - 1, c + 1)) checked.add(s - 1) return q.popleft()[-1] result = atob(3, 11) print(result)
总结
以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,如果有疑问大家可以留言交流。
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