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Python實現(xiàn)一個優(yōu)先級隊列的方法

 更新時間:2020年07月31日 11:16:23   作者:David Beazley  
這篇文章主要介紹了Python實現(xiàn)一個優(yōu)先級隊列的方法,文中講解非常細致,代碼幫助大家更好的理解和學習,感興趣的朋友可以了解下

問題

怎樣實現(xiàn)一個按優(yōu)先級排序的隊列? 并且在這個隊列上面每次 pop 操作總是返回優(yōu)先級最高的那個元素

解決方案

下面的類利用 heapq 模塊實現(xiàn)了一個簡單的優(yōu)先級隊列:

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]

下面是它的使用方式:

>>> 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)
>>> q.pop()
Item('bar')
>>> q.pop()
Item('spam')
>>> q.pop()
Item('foo')
>>> q.pop()
Item('grok')
>>>

仔細觀察可以發(fā)現(xiàn),第一個 pop() 操作返回優(yōu)先級最高的元素。 另外注意到如果兩個有著相同優(yōu)先級的元素( foogrok ),pop 操作按照它們被插入到隊列的順序返回的。

討論

這一小節(jié)我們主要關注 heapq 模塊的使用。 函數(shù) heapq.heappush() heapq.heappop() 分別在隊列 _queue 上插入和刪除第一個元素, 并且隊列 _queue 保證第一個元素擁有最高優(yōu)先級( 1.4 節(jié)已經(jīng)討論過這個問題)。 heappop() 函數(shù)總是返回”最小的”的元素,這就是保證隊列pop操作返回正確元素的關鍵。 另外,由于 push 和 pop 操作時間復雜度為 O(log N),其中 N 是堆的大小,因此就算是 N 很大的時候它們運行速度也依舊很快。

在上面代碼中,隊列包含了一個 (-priority, index, item) 的元組。 優(yōu)先級為負數(shù)的目的是使得元素按照優(yōu)先級從高到低排序。 這個跟普通的按優(yōu)先級從低到高排序的堆排序恰巧相反。

index 變量的作用是保證同等優(yōu)先級元素的正確排序。 通過保存一個不斷增加的 index 下標變量,可以確保元素按照它們插入的順序排序。 而且, index 變量也在相同優(yōu)先級元素比較的時候起到重要作用。

為了闡明這些,先假定 Item 實例是不支持排序的:

>>> a = Item('foo')
>>> b = Item('bar')
>>> a < b
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unorderable types: Item() < Item()
>>>

如果你使用元組 (priority, item) ,只要兩個元素的優(yōu)先級不同就能比較。 但是如果兩個元素優(yōu)先級一樣的話,那么比較操作就會跟之前一樣出錯:

>>> a = (1, Item('foo'))
>>> b = (5, Item('bar'))
>>> a < b
True
>>> c = (1, Item('grok'))
>>> a < c
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unorderable types: Item() < Item()
>>>

通過引入另外的 index 變量組成三元組 (priority, index, item) ,就能很好的避免上面的錯誤, 因為不可能有兩個元素有相同的 index 值。Python 在做元組比較時候,如果前面的比較已經(jīng)可以確定結果了, 后面的比較操作就不會發(fā)生了:

>>> a = (1, 0, Item('foo'))
>>> b = (5, 1, Item('bar'))
>>> c = (1, 2, Item('grok'))
>>> a < b
True
>>> a < c
True
>>>

如果你想在多個線程中使用同一個隊列,那么你需要增加適當?shù)逆i和信號量機制。 可以查看 12.3 小節(jié)的例子演示是怎樣做的。

heapq 模塊的官方文檔有更詳細的例子程序以及對于堆理論及其實現(xiàn)的詳細說明。

以上就是Python實現(xiàn)一個優(yōu)先級隊列的方法的詳細內容,更多關于Python實現(xiàn)優(yōu)先級隊列的資料請關注腳本之家其它相關文章!

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