《深入理解 Python 的双端队列：deque 的性能优势与实战应用》

《深入理解 Python 的双端队列：deque 的性能优势与实战应用》

在 Python 的日常开发中，list 是我们最常用的数据结构之一。然而，当你需要频繁地在序列头部插入或删除元素时，list 的性能瓶颈就会显现出来。此时，Python 标准库中的 collections.deque（双端队列）便是更优的选择。

本文将从基础语法讲起，深入剖析 deque 的底层结构与性能优势，并通过实战案例展示它在高效数据处理中的应用价值。

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一、背景引入：为什么我们需要 deque？

Python 的 list 是基于动态数组实现的，虽然在尾部追加元素（append）效率很高，但在头部插入或删除元素（insert(0, x)、pop(0)）时却非常低效，因为涉及大量元素的移动。

而 deque（double-ended queue）是专为高效地在两端操作而设计的容器，特别适合队列、栈、滑动窗口等场景。

from collections import deque

dq = deque()
dq.append(1)       # 尾部添加
dq.appendleft(0)   # 头部添加
dq.pop()           # 尾部删除
dq.popleft()       # 头部删除

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二、deque 与 list 的性能对比

操作复杂度对比：

操作类型	list 时间复杂度	deque 时间复杂度
append	O(1)	O(1)
appendleft	O(n)	O(1)
pop	O(1)	O(1)
popleft	O(n)	O(1)

性能实测：

import time
from collections import deque

N = 100000

# list 插入头部
lst = []
start = time.time()
for i in range(N):
    lst.insert(0, i)
print("list 插入头部耗时：", time.time() - start)