python队列检索

### Python 中队列的使用方法 Python 提供了多种方式来实现队列结构，其中最常用的是 `queue.Queue` 和 `collections.deque`。 #### 使用 `collections.deque` `deque` 是双端队列的一种高效实现，在两端进行插入和删除操作的时间复杂度都是 O(1)，这使得它非常适合用于队列的操作。下面是一个简单的例子展示如何创建并使用 `deque`： ```python from collections import deque # 创建一个空的双向队列 q = deque() # 向队列右侧添加元素 for i in range(5): q.append(i) print(f"Queue after appending elements: {list(q)}") # 从队列左侧移除元素 while q: element = q.popleft() print(f"Popped element from queue: {element}") ``` 这段代码展示了向队列中添加元素以及从中移除元素的方法[^1]。 #### 性能测试 为了验证 `deque` 的性能优势，可以执行如下时间测量实验： ```python from collections import deque from time import time start_time = time() n = 100000 test_queue = deque() # 测试 append 方法 for i in range(n): test_queue.append(i) # 测试 popleft 方法 for _ in range(n): test_queue.popleft() end_time = time() execution_time = end_time - start_time print(f"time= {execution_time}") # 输出类似于：time= 0.014119148254394531 ``` 此部分代码通过大量数据点对比了 `append()` 和 `popleft()` 操作的速度表现。 #### 使用 `queue.Queue` 对于多线程环境下的生产者消费者模式来说，推荐使用标准库中的 `queue.Queue` 类型。该类提供了线程安全版本的基础队列功能，并支持阻塞式的读写操作。 ```python import threading from queue import Queue def producer(queue, item): queue.put(item) def consumer(queue): while True: item = queue.get() if item is None: break process_item(item) queue.task_done() if __name__ == "__main__": my_queue = Queue(maxsize=0) # maxsize=0 表示无界队列 threads_num = 5 producers = [] consumers = [] for t_id in range(threads_num): prod_thread = threading.Thread(target=producer, args=(my_queue,)) cons_thread = threading.Thread(target=consumer, args=(my_queue,)) producers.append(prod_thread) consumers.append(cons_thread) for thread in producers + consumers: thread.start() for thread in producers + consumers: thread.join() ``` 上述程序片段定义了一个基本框架来进行并发处理任务，利用了 `queue.Queue` 来协调多个工作单元之间的通信。