entry = (priority, value) self._maxheap.add(entry) def pop(self, with_priority=False): entry = self._maxheap.extract() if with_priority: return entry else: return entry[1] def is_empty(self): return len(self._maxheap) == 0 def test_priority_queue(): size = 5 pq = PriorityQue...
Queue模块封装了先进先出队列Queue.Queue()、先进后出队列Queue.LifoQueue()、优先级队列Queue.PriorityQueue()以及队列为空和满的异常。 三种队列的通用用法: que = Queue.Queue(maxsize=xx) or Queue.Lifoqueue(maxsize=xx) or Queue.Priorityqueue(maxsize=xx),实例化xx长度的队列。不指定maxsize时,默认队列无...
LifoQueue([maxsize]) 创建一个LIFO(last-in-first-out,后进先出)队列(也叫栈) PriorityQueue([maxsize]) 创建一个优先级队列,其中项按照优先级从低到高依次排列。使用这种队列时,项应该是(priority, data)形式的元组, 其中priority是一个数字。 队列类的实例q具有一下方法 q.qsize() 返回队列的正确大小。...
使用heapq模块实现优先队列 import heapqclassPriorityQueue:def__init__(self):self.queue=[]self.index=0# 入队元素defpush(self,item,priority):heapq.heappush(self.queue,(-priority,self.index,item))self.index+=1defpop(self):returnheapq.heappop(self.queue)[-1] 239. 滑动窗口最大值 输入:nums = ...
of the form: (priority number, data).'''def_init(self,maxsize):self.queue=[]def_qsize(...
of the form: (priority number, data).'''def_init(self,maxsize):self.queue=[]def_qsize(...
2.3 PriorityQueue(maxsize=0) 优先级队列,比较队列中每个数据的大小,值最小的数据拥有出队列的优先权。数据一般以元组的形式插入,典型形式为(priority_number, data)。如果队列中的数据没有可比性,那么数据将被包装在一个类中,忽略数据值,仅仅比较优先级数字。
堆(Heap)是一种非常重要的数据结构,通常用于实现优先队列(Priority Queue)。Python的标准库heapq提供了高效的操作堆的方法。堆的特点是父节点的值总是小于或等于(对于最小堆)或大于或等于(对于最大堆)其子节点的值。 示例: import heapq heap = []
queue.PriorityQueue(maxsize=0) 优先级队列构造器,按照级别顺序取出元素,级别最低的最先取出 队列中的元素一般采取元组的形式进行存储(priority_number, data) 优先级不同数据部分可以比较大小 PriorityQueue_obj = PriorityQueue()PriorityQueue_obj.put((5,45))PriorityQueue_obj.put((1,42))PriorityQueue_obj.put(...
Queue.empty()#队列大小 Queue.qsize() 2.1.内置类型 直接调用内置函数cmp进行比较 代码语言:javascript 复制 try:importQueueasQ#python version<3.0except ImportError:importqueueasQ#python3.*defPriorityQueue_int():que=Q.PriorityQueue()que.put(10)que.put(1)que.put(5)whilenot que.empty():print que.ge...