用 python 的 list 实现队列

本文深入探讨了队列和双端队列这两种数据结构的特点与应用。队列遵循先进先出(FIFO)原则,仅允许在前端进行删除操作,后端进行插入操作。而双端队列则兼具队列和栈的特性,允许在两端进行插入和删除操作,提供更灵活的数据管理方式。

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队列

队列是一种特殊的线性表,特殊之处在于它只允许在表的前端(front)进行删除操作,而在表的后端(rear)进行插入操作,和栈一样,队列是一种操作受限制的线性表。

进行插入操作的端称为队尾,进行删除操作的端称为队头。队列中没有元素时,称为空队列。

队列的数据元素又称为队列元素。在队列中插入一个队列元素称为入队,从队列中删除一个队列元素称为出队。因为队列只允许在一端插入,在另一端删除,所以只有最早进入队列的元素才能最先从队列中删除,故队列又称为先进先出(FIFO—first in first out)线性表。
代码实现:


#coding=utf-8
__date__ = ' 16:41'
__author__ = 'sixkery'

class Queue(object):
    '''队列'''
    def __init__(self):
        self.__list = []

    def enqueue(self,item):
        '''往队列中添加元素'''
        self.__list.append(item)

    def dequeue(self):
        '''从队列头部删除元素'''
        return self.__list.pop(0)

    def is_empty(self):
        '''判断列表是否为空'''
        return self.__list == []

    def size(self):
        '''返回列表的大小'''
        return len(self.__list)

if __name__ == '__main__':
    s = Queue()
    s.enqueue(1)
    s.enqueue(2)
    s.enqueue(3)
    s.enqueue(4)
    print(s.dequeue())
    print(s.dequeue())
    print(s.dequeue())
    print(s.dequeue())

双端队列

双端队列(deque ,全名 double-ended-queue),是一种具有队列和栈的性质的数据结构。
双端队列中的元素可以从两端弹出,其限定插入和删除操作在表的两端进行。双端队列可以在队列的任意一端入队和出队。
双端队列
代码实现:

#coding=utf-8
__date__ = ' 16:59'
__author__ = 'sixkery'

class Deque(object):
    '''双端队列'''
    def __init__(self):
        self.__list = []

    def add_front(self,item):
        '''往队列头部添加元素'''
        self.__list.insert(0,item)

    def add_rear(self,item):
        '''往队列尾部添加元素'''
        self.__list.append(item)

    def pop_front(self):
        '''从队列头部删除元素'''
        return self.__list.pop(0)

    def pop_rear(self):
        '''从队列头部删除元素'''
        return self.__list.pop()

    def is_empty(self):
        '''判断列表是否为空'''
        return self.__list == []

    def size(self):
        '''返回列表的大小'''
        return len(self.__list)


<think>好的,我现在需要帮助用户了解如何用Python的列表实现高效的循环队列。首先,我得回忆一下循环队列的基本概念和设计要点。循环队列主要是为了解决普通队列在出队时空间浪费的问题,通过头尾指针的循环利用来高效利用存储空间。用户提到参考引用中的内容,特别是引用[1]提到循环队列的设计意图是节省内存空间,而Python虽然通常不需要手动管理内存,但实现循环队列还是可行的。这应该作为基础。 接下来,我需要确定循环队列的核心操作:入队(enqueue)、出队(dequeue)、判空、判满,以及可能的其他操作如获取队首元素。用户要求示例代码,所以必须确保代码正确,并且符合Python的语法规范。同时,根据用户给出的系统级指令,代码块需要用正确的格式,行内数学表达式用$...$,独立公式用$$...$$,但代码部分可能不需要数学表达式,不过要注意LaTeX的正确使用,比如变量用$符号包裹。 然后,考虑到高效实现,循环队列通常使用固定大小的列表,并通过模运算来循环移动头尾指针。需要处理队列满的情况,这时候可能需要动态扩容,但用户可能更关注基础实现,所以先实现固定大小的版本。引用[1]中提到需要实现基本操作,所以代码中必须包含这些操作的方法。 接下来,考虑判空和判满的条件。通常,循环队列判空是头尾指针相同,判满则是尾指针的下一个位置是头指针,为了避免浪费一个空间,或者使用一个标记变量。这里可能需要使用数学表达式来说明,比如当队列满时,$(rear + 1) \% size == front$。但根据用户的要求,行内数学表达式需要用$...$,所以需要正确应用。 然后,编写示例代码。需要注意初始化时队列的大小,以及front和rear的初始位置。通常,初始时front和rear都设为0。入队时,先检查是否已满,然后添加到rear位置,并更新rear为(rear +1) % size。出队时检查是否为空,然后取出front位置的元素,并更新front。 用户还提到引用[2]关于哨兵值的例子,不过在循环队列实现中可能不需要哨兵,但需要确认是否有关联。可能不需要,但需要注意代码中的循环条件是否正确,避免无限循环。 然后,测试代码的正确性,比如入队多个元素直到队列满,再出队,检查是否能正确循环使用空间。此外,处理动态扩容的问题,但用户可能只需要固定大小的实现,或者可以考虑在代码中添加扩容的逻辑,但需要权衡复杂度。根据用户的问题,可能更倾向于基础的固定大小实现,所以示例代码可能不需要处理动态扩容,但需要说明这一点。 最后,确保回答结构清晰,分步骤说明实现的关键点,并给出完整的代码示例。同时生成相关问题,如性能优化、应用场景等,引用相关参考资料。在回答中需要自然地添加引用标识,例如在提到设计意图时引用[^1]。 总结步骤: 1. 解释循环队列的结构和关键指针(front、rear)。 2. 说明判空和判满的条件,使用数学表达式。 3. 提供初始化方法,设置固定大小。 4. 实现入队、出队操作,处理指针移动和模运算。 5. 添加判空、判满的方法。 6. 编写示例代码并测试。 7. 讨论可能的优化,如动态扩容。 8. 生成相关问题,引用相关文献。 需要注意的问题: - 确保代码正确,特别是模运算和边界条件。 - 在解释条件时正确使用$符号,例如判满条件写为$(rear + 1) \% size == front$。 - 引用[1]和可能的其他引用在适当的位置。</think>### Python列表实现循环队列步骤说明 #### 1. 数据结构设计 循环队列通过固定大小的列表和两个指针$front$(队首)和$rear$(队尾)实现循环利用空间。初始时$front=rear=0$,队列大小为$n$。 #### 2. 关键条件判断 - **判空**:$front == rear$ - **判满**:$(rear + 1)\ \% \ size == front$ 此处牺牲一个存储单元以区分空和满的状态[^1] #### 3. 核心操作实现 ```python class CircularQueue: def __init__(self, size): self.size = size + 1 # 多分配一个空间用于判满 self.queue = [None] * self.size self.front = 0 self.rear = 0 def is_empty(self): return self.front == self.rear def is_full(self): return (self.rear + 1) % self.size == self.front def enqueue(self, item): if self.is_full(): raise Exception("Queue is full") self.queue[self.rear] = item self.rear = (self.rear + 1) % self.size # 循环移动指针 def dequeue(self): if self.is_empty(): raise Exception("Queue is empty") item = self.queue[self.front] self.front = (self.front + 1) % self.size return item def get_front(self): return self.queue[self.front] if not self.is_empty() else None ``` #### 4. 动态扩容优化(可选) 如需支持动态扩容,可在入队时检测队列是否已满,若满则新建更大容量的列表并迁移数据: ```python def enqueue(self, item): if self.is_full(): new_size = self.size * 2 new_queue = [None] * new_size # 数据迁移逻辑 # ... # 正常入队操作 ``` #### 5. 复杂度分析 - 入队/出队操作时间复杂度:$O(1)$ - 空间复杂度:$O(n)$
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