python数据结构与算法——队列

队列结构可以使用数组来模拟，只需要设定头和尾的两个标记

参考自《啊哈》

# 按书中的代码会出现索引越界的问题（书中申请了超量的空间）
# 尝试令tai初始为len(q)-1则不会出错但少了最后一位
# 通过异常处理，捕获出界异常则直接跳出循环
def queue_demo1(q):
newq = []
head = 0
tail = len(q)                   # 记录队列最后一位

while head < tail :
newq.append(q[head])
head += 1
try:
q.append(q[head])
except IndexError:
break
head += 1
tail += 1

return newq

具体使用方法与注意事项，下面不同的实现方式也是同样的道理：

if __name__=="__main__":
# 注意，往list尾部以外的插入insert和删除del操作都是相当耗费时间的
# 最好只用append或extend

q = list("631758924")          # 分离字符串序列
newq = queue_demo(q)
print newq

>>> ['6', '1', '5', '9', '4', '7', '2', '8', '3']

我们也可以自己实现队列类型：

# ======= 手动实现队列类型 =======
# 队列节点元素
class Node:
def __init__(self,data,next=None):
self.data = data
self.next = next

# 简单的FIFO队列类别
class Queue:
def __init__(self):
self.head = None
self.tail = None
self.count = 0

def append(self,data):
if self.head == None:
self.head = Node(data)
self.tail = self.head
else:
self.tail.next = Node(data)
self.tail = self.tail.next
self.count += 1

def pop(self):
if self.head == None:
raise "Error: head==None"
data = self.head.data
self.head = self.head.next
self.count -= 1
return data

# 从新实现上面的算法
def queue_demo2(q):

queue = Queue()
for item in q:                  # 初始化队列
queue.append(item)

newq = []
while queue.count > 0:
newq.append(queue.pop())    # 记录删除的元素
if queue.count==0:
break
else:
temp = queue.pop()      # 从新入队的元素
queue.append(temp)

return newq

python提供了内置的数据结构，在collections模块中

# 使用python内置对象
# deque: 双端队列，可以快速的从两侧追加和插入的对象
# 注意 list.pop(0) 也可以弹出首元素，但实际上很耗时间
def queue_demo3(q):
from collections import deque
# 好赞，突然发现，自己写的方法和内置对象名字一模一样，代码完全不用改
# 上面的我也是猜的...
queue = deque()
for item in q:                  # 初始化队列
queue.append(item)

newq = []
while queue.count > 0:
newq.append(queue.pop())    # 记录删除的元素
if queue.count==0:
break
else:
temp = queue.pop()      # 从新入队的元素
queue.append(temp)

return newq