Python数据结构——队列

队列

什么是队列

和堆栈类似，唯一的区别是队列只能在队头进行出队操作，所以队列是是先进先出（FIFO, First-In-First-Out）的线性表

特点

• 先入先出,后入后出
• 除尾节点外,每个节点有一个后继
• （可选）除头节点外,每个节点有一个前驱

操作

• push（）:入队
• pop（）：出队

实现

普通队列

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47

class MyQueue():     def __init__(self, value=None):         self.value = value         # 前驱         # self.before = None         # 后继         self.behind = None       def __str__(self):         if self.value is not None:             return str(self.value)         else:             return 'None'     def create_queue():     """仅有队头"""     return MyQueue()     def last(queue):     if isinstance(queue, MyQueue):         if queue.behind is not None:             return last(queue.behind)         else:             return queue     def push(queue, ele):     if isinstance(queue, MyQueue):         last_queue = last(queue)         new_queue = MyQueue(ele)         last_queue.behind = new_queue     def pop(queue):     if queue.behind is not None:         get_queue = queue.behind         queue.behind = queue.behind.behind         return get_queue     else:         print('队列里已经没有元素了')   def print_queue(queue):     print(queue)     if queue.behind is not None:         print_queue(queue.behind)

队列的两种主要操作是：向队列中插入新元素和删除队列中的元素。插入操作也叫做入队，删除操作也叫做出队。入队操作在队尾插入新元素，出队操作删除队头的元素。

队列的另外一项重要操作是读取队头的元素。这个操作叫做peek()。该操作返回队头元素，但不把它从队列中删除。除了读取队头元素，我们还想知道队列中存储了多少元素，可以使用size()满足该需求。

queue通常的操作：

Queue()        定义一个空队列，无参数，返回值是空队列。
enqueue(item)  在队列尾部加入一个数据项，参数是数据项，无返回值。
dequeue()      删除队列头部的数据项，不需要参数，返回值是被删除的数据，队列本身有变化。
isEmpty()      检测队列是否为空。无参数，返回布尔值。
size()         返回队列数据项的数量。无参数，返回一个整数。

队列操作举例：

Queue Operation	Queue Contents	Return Value
q.isEmpty()	[]	True
q.enqueue(4)	[4]
q.enqueue('dog')	['dog',4]
q.enqueue(True)	[True,'dog',4]
q.size()	[True,'dog',4]	3
q.isEmpty()	[True,'dog',4]	False
q.enqueue(8.4)	[8.4,True,'dog',4]
q.dequeue()	[8.4,True,'dog']	4
q.dequeue()	[8.4,True]	'dog'
q.size()	[8.4,True]	2

Queue 类模拟:

class Queue:
    """模拟队列"""
    def __init__(self):
        self.items = []

    def isEmpty(self):
        return self.items == []

    def enqueue(self, item):
        self.items.insert(0,item)

    def dequeue(self):
        return self.items.pop()

    def size(self):
        return len(self.items)

以下是测试代码：

q=Queue()
q.isEmpty()

q.enqueue('dog')
q.enqueue(4)
q=Queue()
q.isEmpty()

q.enqueue(4)
q.enqueue('dog')
q.enqueue(True)

【队列Queue模块】

创建一个“队列”对象

import Queue
myqueue = Queue.Queue(maxsize = 10)

Queue.Queue类即是一个队列的同步实现。队列长度可为无限或者有限。可通过Queue的构造函数的可选参数maxsize来设定队列长度。如果maxsize小于1就表示队列长度无限。

将一个值放入队列中

myqueue.put(10)

调用队列对象的put()方法在队尾插入一个项目。put()有两个参数，第一个item为必需的，为插入项目的值；第二个block为可选参数，默认为1。如果队列当前为空且block为1，put()方法就使调用线程暂停,直到空出一个数据单元。如果block为0，put方法将引发Full异常。

将一个值从队列中取出

myqueue.get()

调用队列对象的get()方法从队头删除并返回一个项目。可选参数为block，默认为True。如果队列为空且block为True，get()就使调用线程暂停，直至有项目可用。如果队列为空且block为False，队列将引发Empty异常。


python queue模块有三种队列:
1、python queue模块的FIFO队列先进先出。
2、LIFO类似于堆。即先进后出。
3、还有一种是优先级队列级别越低越先出来。 

针对这三种队列分别有三个构造函数:
1、class Queue.Queue(maxsize) FIFO 
2、class Queue.LifoQueue(maxsize) LIFO 
3、class Queue.PriorityQueue(maxsize) 优先级队列 

介绍一下此包中的常用方法:

Queue.qsize() 返回队列的大小 
Queue.empty() 如果队列为空，返回True,反之False 
Queue.full() 如果队列满了，返回True,反之False
Queue.full 与 maxsize 大小对应 
Queue.get([block[, timeout]])获取队列，timeout等待时间 
Queue.get_nowait() 相当Queue.get(False)
非阻塞 Queue.put(item) 写入队列，timeout等待时间 
Queue.put_nowait(item) 相当Queue.put(item, False)
Queue.task_done() 在完成一项工作之后，Queue.task_done()函数向任务已经完成的队列发送一个信号
Queue.join() 实际上意味着等到队列为空，再执行别的操作

 

 

附上一个例子:

#coding:utf-8

import Queue
import threading
import time
import random

q = Queue.Queue(0) #当有多个线程共享一个东西的时候就可以用它了
NUM_WORKERS = 3

class MyThread(threading.Thread):

    def __init__(self,input,worktype):
       self._jobq = input
       self._work_type = worktype
       threading.Thread.__init__(self)

    def run(self):
       while True:
           if self._jobq.qsize() > 0:
               self._process_job(self._jobq.get(),self._work_type)
           else:break

    def _process_job(self, job, worktype):
       doJob(job,worktype)

def doJob(job, worktype):
   time.sleep(random.random() * 3)
    print"doing",job," worktype ",worktype

if __name__ == '__main__':
    print "begin...."
    for i inrange(NUM_WORKERS * 2):
       q.put(i) #放入到任务队列中去
    print "job qsize:",q.qsize()

    for x inrange(NUM_WORKERS):
       MyThread(q,x).start()