Python Copy 仔细观察可以发现,第一个 pop() 操作返回优先级最高的元素。 另外注意到如果两个有着相同优先级的元素( foo 和grok),pop 操作按照它们被插入到队列的顺序返回的。 Python 实现一个优先级队列 讨论 这一小节我们主要关注 heapq 模块的使用。 函数 heapq.heappush() 和heapq.heappop() 分别在队列 ...
5. 最后,我们将看到如何实现优先级队列。 有时候队列中项目的处理顺序需要基于它们的优先级,而不仅仅是它们被创建或添加到队列中的顺序。例如,在生产中运行的业务关键作业需要最高的CPU,并且比开发人员想要打印的某个作业具有优先权。PriorityQueue使用队列内容的排序顺序来决定要检索哪个项目。 importqueueimportthreading...
由于PriorityQueue也是基于heapq实现的,所以我们自定义的优先级队列可以直接基于heapq模块来实现。 importheapqclassMy_PriorityQueue(object):def__init__(self):self._queue=[]self._index=0defpush(self,item,priority):"""队列由 (priority, index, item) 形式组成priority 增加 "-" 号是因为 heappush 默认是...
# 注意这里把这个 tuple push 进去,python 比较 tuple 从第一个开始比较 # 这样就很巧妙地实现了按照优先级排序 entry = (priority, value) # 入队的时候会根据 priority 维持堆的特性 self._maxheap.add(entry) def pop(self, with_priority=False): entry = self._maxheap.extract() if with_priority: ...
最简单的优先级队列可能就是一堆不同大小的数组成的队列,每次需要取出其中最小或最大的数,这是我们可以把这些数本身的大小叫做他们的优先级。 实现的想法 最简单的想法是:我们用一个元组来表示元素和它的优先级,将所有的元组都放到列表中存储,接下来当想要找到其中优先级最小的元组时会有以下两种方式 ...
文档使用了heapq模块来实现了一个优先级队列,我们由简到繁。来慢慢分析。 这里先定义一个一会要按优先级排序的 Item。然后用它的2个对象进行比较,发现是会报错的。因为不支持比较。 代码语言:javascript 复制 classItem:def__init__(self,name):self.name=name ...
优先级队列是一种抽象数据类型,类似于常规队列或堆栈数据结构,但每个元素还具有与之关联的“优先级”。 在优先级队列中,优先级高的元素先于优先级低的元素提供。 如果两个元素具有相同的优先级,则将根据其在队列中的顺序为其提供服务。 2. Python中的优先级队列实现 ...
一个有思想的程序猿,终身学习实践者,目前在一个创业团队任team lead,技术栈涉及Android、Python、Java和Go,这个也是我们团队的主要技术栈。 Github:https://github.com/hylinux1024 微信公众号:终身开发者(angrycode) 栈、队列和优先级队列都是非常基础的数据结构。Python作为一种“编码高效”的语言,对这些基础的数据...
优先级队列是一种与普通队列或堆栈相似的数据结构,但是每个元素都具有关联的优先级。 高优先级的元素先于低优先级的元素提供。 优先级队列通常使用堆数据结构来实现。 在本文中,我们将讨论使用堆数据结构在python中实现优先级队列的方法。 让我们开始吧!