Python中的priority_queue是一个优先级队列,它可以根据元素的优先级自动进行排序。在priority_queue中,每个元素都有一个与之相关的优先级,优先级越高的元素会被先处理。 在Python中,我们可以使用heapq模块来实现priority_queue。heapq模块提供了一些函数来操作堆数据结构,其中包括priority_queue。 下面
q=queue.PriorityQueue() # 向队列中添加元素,元素为元组 (优先级, 数据) q.put((3,'Low priority')) q.put((1,'High priority')) q.put((2,'Medium priority')) # 从队列中获取元素 print(q.get())# 输出: (1, 'High priority') print(q.get())# 输出: (2, 'Medium priority') print(...
插入格式:q.put((priority number, data)) 特点:priority number 越小,优先级越高 其他的操作和队列相同 """ >>> q = PriorityQueue() >>> q.put((2, "Lisa")) >>> q.put((1, "Lucy")) >>> q.put((0, "Tom")) >>> i = 0 >>> while i < q.qsize(): >>> print(q.get())...
首先,我们需要导入 queue 模块: import queue 然后,我们可以创建不同类型的队列: # 创建一个普通的 FIFO 队列fifo_queue = queue.Queue()# 创建一个 LIFO 队列lifo_queue = queue.LifoQueue()# 创建一个优先级队列priority_queue = queue.PriorityQueue() 将元素放入队列 使用put() 方法将元素放入队列。例如,...
q.put((10,'King')) i=0whilei
优先队列(Priority Queue)Python 时间复杂度 概述 优先队列是一种数据结构,它类似于队列,但是在优先队列中每个元素都有一个相关的优先级。在优先队列中,元素按照优先级顺序出队列,而不是按照插入顺序。在Python中,可以使用内置的heapq模块来实现优先队列,也可以使用第三方库queue.PriorityQueue。
import queue import threading def producer(pq): pq.put((2, "中等优先级任务")) pq.put((1, "高优先级任务")) pq.put((3, "低优先级任务")) def consumer(pq): while not pq.empty(): priority, task = pq.get() print(f"处理: {task} (优先级: {priority})") ...
empty()) # 输出:False # 遍历队列中的元素 while not queue.empty(): item = queue.get() print(item) # 输出: # (2, 'B') # (3, 'C') 高阶应用 按priority排列,可以将item和priority作为entry输入 Entries are typically tuples of the form: (priority number, data). h = [] heappush(h...
3.4 Queue.put(item, block=True, timeout=None) item,放入队列中的数据元素。 block,当队列中元素个数达到上限继续往里放数据时:如果 block=False,直接引发 queue.Full 异常;如果 block=True,且 timeout=None,则一直等待直到有数据出队列后可以放入数据;如果block=True,且 timeout=N,N 为某一正整数时,则等...
()priority_queue.put((0,start_vertex))whilenot priority_queue.empty():cost,vertex=priority_queue.get()ifvertex notinvisited:visited.add(vertex)min_span_tree.append((vertex,cost))forneighbor,neighbor_costingraph[vertex]:ifneighbor notinvisited:priority_queue.put((neighbor_cost,neighbor))returnmin...