Python教程：Python内置数据结构之双向队列！

概述经常听说Python就是一门执行速度低的语言，可能是你的程序中使用了复杂的算法与数据结构，才会导致程序执行速率低的。在Python的标准库中提供了常见的数据结构工开发者使用，不仅执行速率比较快，还可以简化开发者的编程工作。下面我来介绍其中的双向队列：collections模块中的deque

　　经常听说Python就是一门执行速度低的语言，可能是你的程序中使用了复杂的算法与数据结构，才会导致程序执行速率低的。在Python的标准库中提供了常见的数据结构工开发者使用，不仅执行速率比较快，还可以简化开发者的编程工作。下面我来介绍其中的双向队列：

　　collections模块中的deque类，就是双向队列，这种队列可以从头部或者尾部添加或者移除元素，这种 *** 作的所消耗的时间时常数级别的，所以它非常合适表示先进先出的队列。

　　# 演示先进先出的队列 *** 作

　　from collections import deque

　　queue = deque()

　　# 添加数据

　　queue.append(20)

　　queue.append(30)

　　queue.append(40)

　　print(queue) # deque([20, 30, 40])

　　# 移除数据

　　queue.popleft()

　　print(queue) # deque([30, 40])

　　这种情况下，也许有人会说列表也可以做这种 *** 作的，那么区别是什么?区别是列表是单向的，在尾部添加或者移除数据的 *** 作耗时是常数级别的，但是如果在头部添加或者移除数据却是线性级别(耗时与数据大小成正比)的，那么对比双向队列来说，就慢许多了，可以看下面代码

　　from time import time

　　# 演示先进先出的队列 *** 作

　　from collections import deque

　　# 在双向队列中添加数据

　　queue = deque()

　　for i in range(20000):

　　queue.append(i)

　　print(queue)

　　start = time()

　　queue.popleft()

　　end = time()

　　print(end - start) # 3.0994415283203125e-06 不同机器耗时不一样 可以在自己的电脑上测试

　　# 在列表中添加相同的数据 做一样的 *** 作

　　nums = List()

　　for i in range(20000):

　　nums.append(i)

　　print(nums)

　　start = time()

　　nums.pop(0)

　　end = time()

　　print(end - start) # 1.5020370483398438e-05 不同机器耗时不一样 可以在自己的电脑上测试

　　从上面两组数据来看，列表List做先进先出 *** 作耗时比双向队列deque完成相应的 *** 作多很多的。所以要完成先进先出的队列 *** 作时应该选择双向队列deque.

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总结

以上是内存溢出为你收集整理的Python教程：Python内置数据结构之双向队列！全部内容，希望文章能够帮你解决Python教程：Python内置数据结构之双向队列！所遇到的程序开发问题。

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