Python算法实战：队列

来源:https://blog.ansheng.me/article/python-full-stack-way-digital-datda-type/

队列（queue），是先进先出（FIFO, First-In-First-Out）的线性表，在具体应用中通常用链表或者数组来实现，队列只允许在后端（称为rear）进行插入操作，在前端（称为front）进行删除操作，队列的操作方式和堆栈类似，唯一的区别在于队列只允许新数据在后端进行添加。

摘录维基百科

如图所示

队列的接口

一个队列至少需要如下接口：

然而在Python中，可以使用 collections模块下的 deque函数， deque函数提供了队列所有的接口，那么先让我门看看队列 deque函数提供了那些API把：

collections.deque是双端队列，即左右两边都是可进可出的

现在我们在Python中测试下这些个API的使用吧。

入队操作

>>> from collections import deque
# 创建一个队列
>>> q = deque([1])
>>> q
deque([1])
# 往队列中添加一个元素
>>> q.append(2)
>>> q




    
deque([1, 2])
# 往队列最左边添加一个元素
>>> q.appendleft(3)
>>> q
deque([3, 1, 2])
# 同时入队多个元素
>>> q.extend([4,5,6])
>>> q
deque([3, 1, 2, 4, 5, 6])
# 在最左边同时入队多个元素
>>> q.extendleft([7,8,9])
>>> q
deque([9, 8, 7, 3, 1, 2, 4, 5, 6])

出队操作

# 删除队列中最后一个
>>> q.pop()
6
>>> q
deque([9, 8, 7, 3, 1, 2, 4, 5])
# 删除队列中最左边的一个元素
>>> q.popleft()




    
9
>>> q
deque([8, 7, 3, 1, 2, 4, 5])

其他的API

# 清空队列
>>> q
deque([8, 7, 3, 1, 2, 4, 5])
>>> q.clear()
>>> q
deque([])
# 判断队列是否为空
>>> not q
True
# 获取队列最大长度
>>> q = deque([1,2], 10)
>>> q.maxlen
10
# 查看某个元素出现的次数
>>> q.extend([1,2,1,1])
>>> q.count(1)
4
# 查看当前队列长度
>>> len(q)
6
# 判断队列是否满了
>>> q.maxlen == len(q)




    
False
# 队列元素反转
>>> q = deque([1,2,3,4,5],5)
>>> q.reverse()
>>> q
deque([5, 4, 3, 2, 1], maxlen=5)
# 查看元素对应的索引
>>> q.index(1)
4
# 删除匹配到的第一个元素
>>> q
deque([5, 4, 3, 2, 1], maxlen=5)
>>> q.remove(5)
>>> q
deque([4, 3, 2, 1], maxlen=5)
# 元素位置进行旋转
>>> q
deque([4, 3, 2, 1], maxlen=5)
>>> q.rotate(2)
>>> q




    
deque([2, 1, 4, 3], maxlen=5)
>>> q.rotate(1)
>>> q
deque([3, 2, 1, 4], maxlen=5)
# 使用负数
>>> q.rotate(-1)
>>> q
deque([2, 1, 4, 3], maxlen=5)

实例

二项式系数

题目

编写程序，求二项式系数表中(杨辉三角)第K层系列数

   1
  1  1
 1  2  1
1 3  3  1
......

思路

1. 把第K行的系数存储在队列中

2. 依次出队K层的系数（每行最后一个1不出队），并推算K+1层系数，添加到队尾，最后在队尾添加一个1，便变成了k+1行。

解决代码

#!/use/bin/env python
# _*_ coding:utf-8 _*_
from collections import deque
def yanghui(k):
    """
    :param k: 杨辉三角中第几层
    :return: 第K层的系数
    """




    
    q = deque([1])  # 创建一个队列，默认从1开始
    for i in range(k):  # 迭代要查找的层数
        for _ in range(i):  # 循环需要出队多少次
            q.append(q.popleft() + q[0])  # 第一个数加上队列中第二个数并赋值到队列末尾
        q.append(1)  # 每次查找结束后都需要在队列最右边添加个1
    return list(q)
result = yanghui(3)
print(result)

划分无冲突子集

题目

某动物园搬家，要运走N种动物，老虎与狮子放在一起会大家，大象与犀牛放在一个笼子会打架，野猪和野狗放在一个笼子里会打架，现在需要我们设计一个算法，使得装进同一个笼子的动物互相不打架。

思路

1. 把所有动物按次序入队

2. 创建一个笼子(集合)，出队一个动物，如果和笼子内动物无冲冲突则添加到该笼子，有冲突则添加到队尾，等待进入新笼子

3. 由于队列先进先出的特性，如果当前出队动物的index不大于前一个出队动物的index，说明当前队列中所有动物已经尝试过进入且进入不了当前笼子，此时创建信的笼子(集合)

解决代码

#!/use/bin/env python
# _*_ coding:utf-8 _*_
from collections import deque
def division(m, n):
    """
    :param m: 冲突关系矩阵
    :param n: 几种动物
    :return: 返回一个栈，栈内包含了所有的笼子
    """
    res = []  # 创建一个栈
    q = deque(range(n))  # 初始化队列，里面放着动物的序号
    pre = n  # 前一个动物的下标




    
    while q:
        cur = q.popleft()  # 从队头出队一个动物
        if pre >= cur:  # 是否需要创建笼子
            res.append([])  # 创建一个笼子
        # 当前的动物是否与笼子内的动物有冲突
        for a in res[-1]:  # 迭代栈中最顶层的笼子
            if m[cur][a]:  # 有冲突
                q.append(cur)  # 重新放入队列的尾部
                break
        else:  # 当前动物和当前笼子中的所有动物没冲突
            res[-1].append(cur)  # 当前动物放入最上面的笼子中
        pre = cur  # 当前变成之前的
    return res
N = 9
R = {  # 冲突对应关系表
    (1, 4), (4, 8), (1, 8), (1, 7),
    (8, 3), (1, 0), (0, 5), (1, 5),




    
    (3, 4), (5, 6), (5, 2), (6, 2), (6, 4),
}
M = [[0] * N for _ in range(N)]  # 冲洗关系矩阵M，0代表不冲突
for i, j in R:
    M[i][j] = M[j][i] = 1  # 1代表冲突
result = division(M, N)
print(result)

数字变换

题目

对于一对正整数a,b,对a只能进行加1，减1，乘2操作，问最少对a进行几次操作能得到b？

例如：

1. a=3,b=11: 可以通过322-1，3次操作得到11；

2. a=5,b=8：可以通过(5-1)*2，2次操作得到8；

思路

本题用广度优先搜索，寻找a到b状态迁移最短路径，对于每个状态s，可以转换到撞到s+1,s-1,s*2:

1. 把初始化状态a入队；

2. 出队一个状态s，然后s+1,s-1,s*2入队；

3. 反复循环第二步骤，直到状态s为b；

解决代码

#!/use/bin/env python
# _*_ coding:utf-8 _*_
from collections import deque
def atob(a, b):
    """
    :param a: 开始的数字
    :param b: 最终转换之后的数字
    :return: 最小匹配的次数
    """
    q = deque([(a, 0)])  # a=当前数字，0=操作的次数




    
    checked = {a}  # 已经检查过的数据
    while True:
        s, c = q.popleft()
        if s == b:
            break
        if s < b:  # 要计算的数小于计算之后的数字
            if s + 1 not in checked:  # 如果要计算的数字+1不在已检查过的数据集合中
                q.append((s + 1, c + 1))  # 要计算的数+1，转换次数+1
                checked.add(s + 1)  # 把计算过的数添加到checked集合中
            if s * 2 not in checked:
                q.append((s * 2, c + 1))
                checked.add(s * 2)
        if s > 0:  # 要计算的数大于0
            if s - 1 not in checked:
                q.append((s - 1, c + 1))
                checked.add(s - 1)
    return q.popleft()[-1]
result = atob(3, 11)
print(result)

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