Python中栈、队列与优先级队列的实现方法
前言
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，对这些基础的数据结构都有比较好的实现。在业务需求开发过程中，不应该重复造轮子，今天就来看看些数据结构都有哪些实现。
0x00栈(Stack)
栈是一种LIFO(后进先出)的数据结构，有入栈(push)、出栈(pop)两种操作，且只能操作栈顶元素。
在Python中有多种可以实现栈的数据结构。
1、list
list是Python内置的列表数据结构，它支持栈的特性，有入栈和出栈操作。只不过用list实现栈性能不是特别好。
因为list内部是通过一个动态扩容的数组来实现的。当增减元素时就有可能会触发扩容操作。如果在list的头部增减元素，也会移动整个列表。
如要使用list来实现一个栈的话，可以使用list的append()(入栈)、pop()(出栈)方法。
>>>s=[]
>>>s.append('one')
>>>s.append('two')
>>>s.append(3)
>>>s
['one','two',3]
>>>s.pop()
3
>>>s.pop()
'two'
>>>s.pop()
'one'
>>>s.pop()
IndexError:popfromemptylist
2、collections.deque
deque类是一种双端队列。在Python中它就是一个双向列表，可以以常用时间在两端执行添加和删除元素的操作，非常高效，所以它既可以实现栈也可以实现队列。
如果要在Python实现一个栈，那么应该优先选择deque，而不是list。
deque的入栈和出栈方法也分别是append()和pop()。
>>>fromcollectionsimportdeque
>>>s=deque()
>>>s.append('eat')
>>>s.append('sleep')
>>>s.append('code')
>>>s
deque(['eat','sleep','code'])
>>>s.pop()
'code'
>>>s.pop()
'sleep'
>>>s.pop()
'eat'
>>>s.pop()
IndexError:popfromanemptydeque
3、queue.LifoQueue
顾名思义，这个就是一个栈。不过它是线程安全的，如果要在并发的环境下使用，那么就可以选择使用LifoQueue。
它入栈和出栈操作是使用put()和get()，其中get()在LifoQueue为空时会阻塞。
>>>fromqueueimportLifoQueue
>>>s=LifoQueue()
>>>s.put('eat')
>>>s.put('sleep')
>>>s.put('code')
>>>s
>>>s.get()
'code'
>>>s.get()
'sleep'
>>>s.get()
'eat'
>>>s.get()
#阻塞并一直等待直到栈不为空
0x01队列(Queue)
队列是一种FIFO(先进先出)的数据结构。它有入队(enqueue)、出队(dequeue)两种操作，而且也是常数时间的操作。
在Python中可以使用哪些数据结构来实现一个队列呢？
1、list
list可以实现一个队列，但它的入队、出队操作就不是非常高效了。因为list是一个动态列表，在队列的头部执行出队操作时，会发生整个元素的移动。
使用list来实现一个队列时，用append()执行入队操作，使用pop(0)方法在队列头部执行出队操作。由于在list的第一个元素进行操作，所以后续的元素都会向前移动一位。因此用list来实现队列是不推荐的。
>>>q=[]
>>>q.append('1')
>>>q.append('2')
>>>q.append('three')
>>>q.pop(0)
'1'
>>>q.pop(0)
'2'
>>>q.pop(0)
'three'
>>>q.pop(0)
IndexError:popfromemptylist
2、collections.deque
从上文我们已经知道deque是一个双向列表，它可以在列表两端以常数时间进行添加删除操作。所以用deque来实现一个队列是非常高效的。
deque入队操作使用append()方法，出队操作使用popleft()方法。
>>>fromcollectionsimportdeque
>>>q=deque()
>>>q.append('eat')
>>>q.append('sleep')
>>>q.append('code')
>>>q
deque(['eat','sleep','code'])
#使用popleft出队
>>>q.popleft()
'eat'
>>>q.popleft()
'sleep'
>>>q.popleft()
'code'
>>>q.popleft()
IndexError:popfromanemptydeque
3、queue.Queue
同样地，如果要在并发环境下使用队列，那么选择线程安全的queue.Queue。
与LifoQueue类似，入队和出队操作分别是put()和get()方法，get()在队列为空时会一直阻塞直到有元素入队。
>>>fromqueueimportQueue
>>>q=Queue()
>>>q.put('eat')
>>>q.put('sleep')
>>>q.put('code')
>>>q
>>>q.get()
'eat'
>>>q.get()
'sleep'
>>>q.get()
'code'
#队列为空不要执行等待
>>>q.get_nowait()
_queue.Empty
>>>q.put('111')
>>>q.get_nowait()
'111'
>>>q.get()
#队列为空时，会一直阻塞直到队列不为空
4、multiprocessing.Queue
多进程版本的队列。如果要在多进程环境下使用队列，那么应该选择multiprocessing.Queue。
同样地，它的入队出队操作分别是put()和get()。get()方法在队列为空，会一直阻塞直到队列不为空。
>>>frommultiprocessingimportQueue
>>>q=Queue()
>>>q.put('eat')
>>>q.put('sleep')
>>>q.put('code')
>>>q
>>>q.get()
'eat'
>>>q.get()
'sleep'
>>>q.get()
'code'
>>>q.get_nowait()
_queue.Empty
>>>q.get()
#队列为空时，会一直阻塞直到队列不为空
0x02优先级队列(PriorityQueue)
一个近乎排序的序列里可以使用优先级队列这种数据结构，它能高效获取最大或最小的元素。
在调度问题的场景中经常会用到优先级队列。它主要有获取最大值或最小值的操作和入队操作。
1、list
使用list可以实现一个优先级队列，但它并不高效。因为当要获取最值时需要排序，然后再获取最值。一旦有新的元素加入，再次获取最值时，又要重新排序。所以并推荐使用。
2、heapq
一般来说，优先级队列都是使用堆这种数据结构来实现。而heapq就是Python标准库中堆的实现。heapq默认情况下实现的是最小堆。
入队操作使用heappush()，出队操作使用heappop()。
>>>importheapq >>>q=[] >>>heapq.heappush(q,(2,'code')) >>>heapq.heappush(q,(1,'eat')) >>>heapq.heappush(q,(3,'sleep')) >>>q [(1,'eat'),(2,'code'),(3,'sleep')] >>>whileq: next_item=heapq.heappop(q) print(next_item) (1,'eat') (2,'code') (3,'sleep')
3、queue.PriorityQueue
queue.PriorityQueue内部封装了heapq，不同的是它是线程安全的。在并发环境下应该选择使用PriorityQueue。
>>>fromqueueimportPriorityQueue >>>q=PriorityQueue() >>>q.put((2,'code')) >>>q.put((1,'eat')) >>>q.put((3,'sleep')) >>>whilenotq.empty(): next_item=q.get() print(next_item) (1,'eat') (2,'code') (3,'sleep')
0x03总结一下
很多基础的数据结构在Python中已经实现了的，我们不应该重复造轮子，应该选择这些数据结构来实现业务需求。
collections.deque是一种双向链表，在单线程的情况下，它可以用来实现Stack和Queue。而heapq模块可以帮我们实现高效的优先级队列。
如果要在多并发的情况下使用Stack、Queue和PriorityQueue的话，那么应该选用queue模块下类：
- 实现Stack的queue.LifoQueue
- 实现Queue的queue.Queue或multiprocessing.Queue
- 实现PriorityQueue的queue.PriorityQueue
- 以上这些类都有put()和get()方法，且get()会在栈/队列为空时阻塞。
0x04学习资料
PythonTricks:ABuffetofAwesomePythonFeatures
——DanBader
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