Python cookbook(数据结构与算法)实现优先级队列的方法示例
本篇章节讲解Python实现优先级队列的方法。分享给大家供大家参考,具体如下: 问题:要实现一个队列,它能够以给定的优先级对元素排序,且每次pop操作时都会返回优先级最高的那个元素; 解决方案:采用heapq模块实现一个简单的优先级队列 # example.py # # Example of a priority queue import heapq class PriorityQueue: def __init__(self): self._queue = [] self._index = 0 def push(self,item,priority): heapq.heappush(self._queue,(-priority,self._index,item)) self._index += 1 def pop(self): return heapq.heappop(self._queue)[-1] # Example use class Item: def __init__(self,name): self.name = name def __repr__(self): return 'Item({!r})'.format(self.name) q = PriorityQueue() q.push(Item('foo'),1) q.push(Item('bar'),5) q.push(Item('spam'),4) q.push(Item('grok'),1) print("Should be bar:",q.pop()) print("Should be spam:",q.pop()) print("Should be foo:",q.pop()) print("Should be grok:",q.pop()) Python 3.4.0 (v3.4.0:04f714765c13,Mar 16 2014,19:24:06) [MSC v.1600 32 bit (Intel)] on win32 Type "copyright","credits" or "license()" for more information. >>> ================================ RESTART ================================ >>> Should be bar: Item('bar') Should be spam: Item('spam') Should be foo: Item('foo') Should be grok: Item('grok') >>> 可以看出:第一次执行pop()操作时返回的元素具有最高的优先级;对于相同优先级的两个元素(foo和gork)返回的顺序同它们插入到队列时的顺序相同。 在这段代码中,队列以元组(-priority,item)的形式组成,priority取负值是为了队列按照从高到低的顺序排列,这和堆默认的从小到大的排序相反。 变量index的作用是对相同优先级的元素以适当的顺序排列,特别对同优先级的元素间做比较操作时扮演了重要的角色。 Item实例无法进行次序比较: a=Item('foo') b=Item('bar') print('a<b: ',a<b) >>> Traceback (most recent call last): File "D:4autotests 2scriptpython-cookbookpython-cookbook-mastersrc15.implementing_a_priority_queueexample.py",line 27,in <module> print('a<b: ',a<b) TypeError: unorderable types: Item() < Item() >>> 如果以元组(priority, item)的形式来表示元素,只要优先级不同,就可进行比较: a=(1,Item('foo')) b=(5,Item('bar')) c=(1,Item('gork')) print('a<b: ',a<b) print('a<c: ',a<c) >>> a<b: True Traceback (most recent call last): File "D:4autotests 2scriptpython-cookbookpython-cookbook-mastersrc15.implementing_a_priority_queueexample.py",line 29,in <module> print('a<c: ',a<c) TypeError: unorderable types: Item() < Item() >>> 引入额外的索引值,以(priority,index,item)的方式建立元组,就可以避免相同优先级无法比较的问题,因为没有哪两个元组会有相同的index值; a=(1,1,2,a<c) >>> a<b: True a<c: True >>> 如果想将这个队列用于线程间通信,还需要增加适当的锁和信号机制。 (代码摘自《Python Cookbook》) 更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《Python数据结构与算法教程》、《Python加密解密算法与技巧总结》、《Python编码操作技巧总结》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》及《Python入门与进阶经典教程》 希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。 您可能感兴趣的文章:
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