Python - 优先队列（queue.PriorityQueue & heapq）

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文章标签： Python 优先队列
于 2023-04-21 23:13:39 首次发布
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什么是优先队列

为什么需要优先队列？

优先队列是个啥？

优先队列的工作原理

Python实现一个优先队列

Python内置库中的queue.PriorityQueue的使用

基本操作

多条件优先级实现

Python内置库中的heapq

heapq的常用操作

基于heapq实现一个优先队列类

什么是优先队列

为什么需要优先队列？

有一个小需求：请取出一组数中的最大数，比如该组数为：1,5,2,8,6,4,3,7,9,0

要是你该如何实现该需求呢？

最简单的策略是：将这组数存入列表，然后调用max取列表的最大值

大家可以去网上搜索下max函数的时间复杂度是O(n)。

相当于下面实现：

我们再来变更下需求，我们需要：取出这组数中前三大的值

那么此时max函数就不太适合了。

最简单的策略是：将这组数存入列表，然后对列表进行降序，然后取前三个数：

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2025A卷 - 打印机队列有5台打印机打印文件，每台打印机有自己的待打印队列。因为打印的文件内容有轻重缓急之分，所以队列中的文件有1~10不同的代先级，其中数字越大优先级越高。
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官方链接：https://pypi.org/project/sortedcontainers/ 最近刷题的时候遇到了优先队列。与一般的队列（先进先出FIFO）不同的是，优先队列一般是最高级的优先出（即最大的先出）。 一开始想到的，可以用堆来维护一个优先队列。不过，python中的堆是一个小根堆，即每次顶部pop出的都是最小值。 这样一来，我想到了41. 数据流中的中位数，能不能把数字变负，写入小根堆。 后来百度的时候发现，其实Python把优先队列封装在了sortedcontainers模块中，（PS：.
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在Python中，优先队列（Priority Queue）是一种特殊的队列，其中每个元素都有一个优先级。默认情况下，元素的优先级是根据它们被添加到队列中的顺序来确定的，但你也可以提供一个比较函数来指定元素之间的优先级关系。Python的`heapq`模块提供了优先队列的实现。在`heapq`模块中，最小的元素具有最高的优先级。`heapq`模块是Python中实现优先队列的高效方式，它提供了`O(log n)`复杂度的插入和删除操作，使得优先队列在处理大量数据时仍然具有良好的性能。
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优先队列可以被想象成一个普通的队列，但它为每个元素分配了一个优先级。在优先队列中，拥有较高优先级的元素比那些优先级较低的元素更早被处理。任务调度：操作系统可以使用优先队列来管理和调度各个任务的执行。图算法：如Dijkstra算法和Prim算法，使用优先队列来获取当前最短路径或最小生成树上的下一个节点。事件驱动系统：在模拟或游戏开发中，事件发生的时间可以被视为其优先级，使用优先队列可以有效处理多个事件。在某些情况下，可能需要自定义优先级的比较规则。可以通过在元组中放置优先级和元素的顺序来实现。
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优先级队列是一种特殊的队列，其中每个元素都有一个优先级。队列中的元素按照优先级顺序排列，每次从队列中取出的都是具有最高优先级的元素。优先级队列广泛应用于各种场景，如任务调度、事件驱动模拟、图算法（如 Dijkstra 算法）等。heapq 是 Python 标准库中的一个模块，提供了实现最小堆（min heap）所需的各种函数。最小堆是一种特殊的完全二叉树，其中每个节点的值都不大于其子节点的值。最小堆非常适合用来实现优先级队列，因为堆顶元素始终是最小的元素，即具有最高优先级的元素。
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上一篇文章：Python实用技法第3篇：找到最大或最小的N个元素下一篇文章：Python实用技法第5篇：一键多值字典 1、需求
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优先队列算法是一种数据结构，它可以在队列中存储具有优先级的元素，并确保在队列中优先级最高的元素最先被处理。优先队列是0个或多个元素的集合，每个元素都有一个优先权。优先队列算法通常使用堆数据结构来实现，堆是一种特殊的树形数据结构，满足父节点的值总是大于或小于其子节点的值，这取决于是使用最大堆还是最小堆。在优先队列中，具有较高优先级的元素会被优先处理。
python优先级队列-python 优先级队列
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简介优先级队列是基于堆的，关于堆的时候可以参考文章堆，优先级队列就是入队时，会分配一个优先级，之后出队时，根据优先级出列。如，入队时：(4,"a"), (6,"r"), (3"d"),则出队顺序(6,"r"), (4,"a"),(3"d")。优先级队列的python实现class...
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