collections.deque()

`collections.deque()` 是 Python 中的一个双端队列（deque）数据结构。它允许在队列的两端进行高效地插入和删除操作，而不需要移动其他元素。双端队列的操作包括： - `append(item)`: 在队列的右端添加一个元素。 - `appendleft(item)`: 在队列的左端添加一个元素。 - `pop()`: 删除并返回队列的最右端的元素。 - `popleft()`: 删除并返回队列的最左端的元素。 - `clear()`: 清空队列中的所有元素。 - `count(item)`: 返回队列中指定元素的个数。 - `extend(iterable)`: 在队列的右端添加可迭代对象中的所有元素。 - `extendleft(iterable)`: 在队列的左端添加可迭代对象中的所有元素，注意添加顺序与可迭代对象中的顺序相反。 - `remove(item)`: 删除队列中第一次出现的指定元素。 - `reverse()`: 反转队列中的元素顺序。除了上述操作，`collections.deque()` 还支持索引访问、切片操作以及迭代等常用列表操作。这使得双端队列成为在需要高效地在两端执行插入和删除操作时的理想选择。

collections.deque

collections.deque 是 Python 标准库中的一个数据结构，它是双端队列（double-ended queue），可以在队列的两端进行元素的插入和删除操作。在 Python 中，我们可以通过导入 collections 模块来使用 deque。 deque 可以用来保存可迭代对象，包括序列(sequence)，set，dict，迭代器(iterator)，生成器(generator)，文件对象等。我们可以通过将可迭代对象转换为 deque 对象来使用它，例如将 list 转换为 deque： ```python from collections import deque d1 = deque([1, 2, 3, 4]) # list → deque print(d1) # deque([1, 2, 3, 4]) d2 = deque({1, 2, 3, 4}) # set → deque print(d2) # deque([1, 2, 3, 4]) d3 = deque({'a': 1, 'b': 2}) # dict → deque print(d3) # deque(['a', 'b']) d4 = deque(range(1, 5)) # iterable → deque print(d4) # deque([1, 2, 3, 4]) ``` 这些例子展示了如何将不同类型的可迭代对象转换为 deque 对象。我们可以使用 deque 对象进行元素的增删操作，从而实现队列和栈的功能。请注意，deque 还提供了一些其他的方法和操作，比如可以从队列的任何一端插入和删除元素，可以旋转队列的元素等。这些操作可以根据具体的需求来使用。

python collections.deque

Python中的collections.deque是一个双向队列，它可以在两端高效地添加或删除元素。它的特点是线程安全，支持内存高效操作，支持随机访问，适用于队列和栈的实现等场景。可以通过import collections来使用该模块中的deque。

阅读全文

collections.deque

python collections.deque

相关推荐

Python collections.deque双边队列原理详解

详解Python的collections模块中的deque双端队列结构

js-collections-deque:PythonJavaScript的双端队列数据结构

collections.deque怎么使用

cdef col_deque = collections.deque

deque = collections.deque()什么意思

collections.deque具体怎么使用

collections.deque创建链表举例python

python collections.deque()传入列表

AttributeError: 'collections.deque' object has no attribute 'deque'

collections.deque([(sr, sc)]) python

AttributeError: 'collections.deque' object has no attribute 'leftpop'为什么

解释一下Python中“tuple”、“str”、“bytes”、“collections.deque”、“bytearray”、“memoryview”、“array.array”分别是什么意思

栈：用列表模拟（stack.append(), stack.pop()） 队列：用collections.deque()（append(), popleft()） 哈希表：用字典实现快速查找

电厂厂级实时监控信息系统网络安全问题的分析.docx

cacheqmqb.apk

大家在看

CCF-CSP必学知识

瑞星卡卡kaka小狮子（不含杀软） For Mac，情怀小程序，有动画有声，亲测可用

NFC_Reader.rar

开心小闹钟 V2.8 Beta 3 注册版

ipmitool v1.8.18 for windows

最新推荐

电厂厂级实时监控信息系统网络安全问题的分析.docx

cacheqmqb.apk

银行网络管理办法模版.docx

深入解析PetShop4.0电子商务架构与技术细节

【技术揭秘】：7步打造YOLOv8人员溺水检测告警监控系统

stm32CAN总线

毕业设计资料分享与学习方法探讨

模式识别期末复习精讲：87个问题的全面解析与策略

import torch import numpy as np def a2t(): np_data = np.array([[1, 2],[3,4]]) #/********** Begin *********/ #将np_data转为对应的tensor，赋给变量torch_data torch_data = torch.tensor(np_data) #/********** End *********/ return(torch_data)

电脑垃圾清理专家：提升系统运行效率

栈：用列表模拟（stack.append(), stack.pop()）队列：用collections.deque()（append(), popleft()）哈希表：用字典实现快速查找

import torch import numpy as np def a2t(): np_data = np.array([[1, 2],[3,4]]) #/****** Begin */ #将np_data转为对应的tensor，赋给变量torch_data torch_data = torch.tensor(np_data) #/ End ***/ return(torch_data)