Python实现的数据结构与算法之队列详解
本文实例讲述了Python实现的数据结构与算法之队列。分享给大家供大家参考。具体分析如下:
一、概述
队列(Queue)是一种先进先出(FIFO)的线性数据结构,插入操作在队尾(rear)进行,删除操作在队首(front)进行。
二、ADT
队列ADT(抽象数据类型)一般提供以下接口:
① Queue() 创建队列
② enqueue(item) 向队尾插入项
③ dequeue() 返回队首的项,并从队列中删除该项
④ empty() 判断队列是否为空
⑤ size() 返回队列中项的个数
队列操作的示意图如下:
三、Python实现
使用Python的内建类型list列表,可以很方便地实现队列ADT:
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- class Queue: def __init__(self): self.items = [] def enqueue(self, item): self.items.append(item) def dequeue(self): return self.items.pop(0) def empty(self): return self.size() == 0 def size(self): return len(self.items)
四、应用
著名的 约瑟夫斯问题(Josephus Problem)是应用队列(确切地说,是循环队列)的典型案例。在 约瑟夫斯问题 中,参与者围成一个圆圈,从某个人(队首)开始报数,报数到n+1的人退出圆圈,然后从退出人的下一位重新开始报数;重复以上动作,直到只剩下一个人为止。
值得注意的是,Queue类只实现了简单队列,上述问题实际上需要用循环队列来解决。在报数过程中,通过“将(从队首)出队的人再入队(到队尾)”来模拟循环队列的行为。具体代码如下:
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- def josephus(namelist, num): simqueue = Queue() for name in namelist: simqueue.enqueue(name) while simqueue.size() > 1: for i in xrange(num): simqueue.enqueue(simqueue.dequeue()) simqueue.dequeue() return simqueue.dequeue() if __name__ == '__main__': print(josephus(["Bill", "David", "Kent", "Jane", "Susan", "Brad"], 3))
运行结果:
$ python josephus.py Susan
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

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VS -Code kann unter Windows 8 ausgeführt werden, aber die Erfahrung ist möglicherweise nicht großartig. Stellen Sie zunächst sicher, dass das System auf den neuesten Patch aktualisiert wurde, und laden Sie dann das VS -Code -Installationspaket herunter, das der Systemarchitektur entspricht und sie wie aufgefordert installiert. Beachten Sie nach der Installation, dass einige Erweiterungen möglicherweise mit Windows 8 nicht kompatibel sind und nach alternativen Erweiterungen suchen oder neuere Windows -Systeme in einer virtuellen Maschine verwenden müssen. Installieren Sie die erforderlichen Erweiterungen, um zu überprüfen, ob sie ordnungsgemäß funktionieren. Obwohl VS -Code unter Windows 8 möglich ist, wird empfohlen, auf ein neueres Windows -System zu upgraden, um eine bessere Entwicklungserfahrung und Sicherheit zu erzielen.

PHP eignet sich für Webentwicklung und schnelles Prototyping, und Python eignet sich für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen. 1.PHP wird für die dynamische Webentwicklung verwendet, mit einfacher Syntax und für schnelle Entwicklung geeignet. 2. Python hat eine kurze Syntax, ist für mehrere Felder geeignet und ein starkes Bibliotheksökosystem.

VS -Code -Erweiterungen stellen böswillige Risiken dar, wie das Verstecken von böswilligem Code, das Ausbeutetieren von Schwachstellen und das Masturbieren als legitime Erweiterungen. Zu den Methoden zur Identifizierung böswilliger Erweiterungen gehören: Überprüfung von Verlegern, Lesen von Kommentaren, Überprüfung von Code und Installation mit Vorsicht. Zu den Sicherheitsmaßnahmen gehören auch: Sicherheitsbewusstsein, gute Gewohnheiten, regelmäßige Updates und Antivirensoftware.

Im VS -Code können Sie das Programm im Terminal in den folgenden Schritten ausführen: Erstellen Sie den Code und öffnen Sie das integrierte Terminal, um sicherzustellen, dass das Codeverzeichnis mit dem Terminal Working -Verzeichnis übereinstimmt. Wählen Sie den Befehl aus, den Befehl ausführen, gemäß der Programmiersprache (z. B. Pythons Python your_file_name.py), um zu überprüfen, ob er erfolgreich ausgeführt wird, und Fehler auflösen. Verwenden Sie den Debugger, um die Debugging -Effizienz zu verbessern.

PHP ist hauptsächlich prozedurale Programmierung, unterstützt aber auch die objektorientierte Programmierung (OOP). Python unterstützt eine Vielzahl von Paradigmen, einschließlich OOP, funktionaler und prozeduraler Programmierung. PHP ist für die Webentwicklung geeignet, und Python eignet sich für eine Vielzahl von Anwendungen wie Datenanalyse und maschinelles Lernen.

VS -Code kann zum Schreiben von Python verwendet werden und bietet viele Funktionen, die es zu einem idealen Werkzeug für die Entwicklung von Python -Anwendungen machen. Sie ermöglichen es Benutzern: Installation von Python -Erweiterungen, um Funktionen wie Code -Abschluss, Syntax -Hervorhebung und Debugging zu erhalten. Verwenden Sie den Debugger, um Code Schritt für Schritt zu verfolgen, Fehler zu finden und zu beheben. Integrieren Sie Git für die Versionskontrolle. Verwenden Sie Tools für die Codeformatierung, um die Codekonsistenz aufrechtzuerhalten. Verwenden Sie das Lining -Tool, um potenzielle Probleme im Voraus zu erkennen.

VS -Code ist auf Mac verfügbar. Es verfügt über leistungsstarke Erweiterungen, GIT -Integration, Terminal und Debugger und bietet auch eine Fülle von Setup -Optionen. Für besonders große Projekte oder hoch berufliche Entwicklung kann VS -Code jedoch Leistung oder funktionale Einschränkungen aufweisen.

Der Schlüssel zum Ausführen von Jupyter -Notebook im VS -Code liegt darin, sicherzustellen, dass die Python -Umgebung ordnungsgemäß konfiguriert ist, verstehen, dass die Codeausführungsreihenfolge mit der Zellreihenfolge übereinstimmt, und sich der großen Dateien oder externen Bibliotheken bewusst zu sein, die die Leistung beeinflussen können. Die vom VS -Code bereitgestellten Codebetausch- und Debugging -Funktionen können die Codierungseffizienz erheblich verbessern und Fehler verringern.
