帝王谷资源网

Python collections中的双向队列deque简单介绍详解
脚本专栏 2025/2/9 佚名
3 2
帝王谷资源网 Design By www.wdxyy.com

前言

在python神书《Python+Cookbook》中有这么一段话：在队列两端插入或删除元素时间复杂度都是 O(1) ，而在列表的开头插入或删除元素的时间复杂度为 O(N)。
于是就想验证下。

简单使用

基本代码

from collections import deque
q = deque(maxlen=4)#有固定长度的双向队列
qq = deque() #无固定长度
print(dir(q))#看看有哪些可用方法或属性

结果：

['__add__', '__bool__', '__class__', '__contains__', '__copy__', '__delattr__', '__delitem__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__gt__', '__hash__', '__iadd__', '__imul__', '__init__', '__init_subclass__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__reversed__', '__rmul__', '__setattr__', '__setitem__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'append', 'appendleft', 'clear', 'copy', 'count', 'extend', 'extendleft', 'index', 'insert', 'maxlen', 'pop', 'popleft', 'remove', 'reverse', 'rotate']

看到可以append，pop，insert，clear等，还可以像List一样用中括号 [] 对某个index获取或设置值。因为是双向队列，所以也有左操作函数：appendleft，popleft。额外的还要反转函数reverse，计数函数count。

使用ipython验证

In [1]: from collections import deque
…: q = deque(maxlen=4)#有固定长度的双向队列
…: qq = deque() #无固定长度
…: print(dir(q))#看看有哪些可用方法或属性
[‘add', ‘bool', ‘class', ‘contains', ‘copy', ‘delattr', ‘delitem', ‘dir', ‘doc', ‘eq', ‘format', ‘ge', ‘getattribute', ‘getitem', ‘gt', ‘hash', ‘iadd', ‘imul', ‘init', ‘init_subclass', ‘iter', ‘le', ‘len', ‘lt', ‘mul', ‘ne', ‘new', ‘reduce', ‘reduce_ex', ‘repr', ‘reversed', ‘rmul', ‘setattr', ‘setitem', ‘sizeof', ‘str', ‘subclasshook', ‘append', ‘appendleft', ‘clear', ‘copy', ‘count', ‘extend', ‘extendleft', ‘index', ‘insert', ‘maxlen', ‘pop', ‘popleft', ‘remove', ‘reverse', ‘rotate']
In [2]: q
Out[2]: deque([])
In [3]: q.append(1)
In [4]: q.insert(0,33)
In [6]: q
Out[6]: deque([33, 1])
In [8]: q.appendleft(44)
In [9]: q
Out[9]: deque([44, 33, 1])
In [10]: q.pop()
Out[10]: 1
In [12]: q[1]
Out[12]: 33
In [13]: q
Out[13]: deque([44, 33])
In [14]: q.reverse()
In [15]: q
Out[15]: deque([33, 44])
In [17]: q.clear()
In [18]: q
Out[18]: deque([])

性能测试

pop和append

#coding:utf8
import datetime,time
from collections import deque
D = deque()
L=[]
def calcTime(func):  
  def doCalcTime():
    sst = int(time.time()*1000)
    func()
    eed = int(time.time()*1000)
    print(func,'cost time:',eed-sst,'ms')
  return doCalcTime

@calcTime
def didDeque():
  for i in range(0,10000000):
    D.append(i)
  while D:
    D.pop()

@calcTime
def didList():
  for i in range(0,10000000):
    L.append(i)
  while L:
    L.pop()
    
if __name__=='__main__':
  didDeque()
  print("------------")
  didList()

运行结果：

<function didDeque at 0x000002D6912A4D08> cost time: 1924 ms
------------
<function didList at 0x000002D6912D4048> cost time: 2420 ms

是快了一些。

insert

#coding:utf8
import datetime,time
from collections import deque
D = deque()
L=[]
def calcTime(func):  
  def doCalcTime():
    sst = int(time.time()*1000)
    func()
    eed = int(time.time()*1000)
    print(func,'cost time:',eed-sst,'ms')
  return doCalcTime

@calcTime
def didDeque():
  for i in range(0,100000):
    D.insert(5,i)
    
@calcTime
def didList():
  for i in range(0,100000):
    L.insert(5,i)

if __name__=='__main__':
  didDeque()
  print("------------")
  didList()

运行结果：

<function didDeque at 0x0000021367F06D08> cost time: 32 ms
------------
<function didList at 0x0000021367F34048> cost time: 3499 ms

快了两个数量级。想想也明白，一个是链表，插入的时候只需要改变指针指向，而List是连续空间，需要移动一大堆的元素。

计算移动平均

> import numpy as np
> from collections import deque
> q=deque(maxlen=5)
> q.append(1)
> q.append(2)
> q.append(3)
> q.append(4)
> q.append(5)
> q.append(6)
> q
deque([2, 3, 4, 5, 6], maxlen=5)
> np.array(q).mean()
4.0

结语

如果可以，数据量大的时候，用deque代替List的能提升一部分性能。 而由于deque是队列可以设定固定长度，实现先入先出。 那么，如在计算移动平均的时候可以使用，很快捷方便。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。

标签：
Python,collections,双向队列deque,Python,双向队列deque,python,双向队列
帝王谷资源网 Design By www.wdxyy.com
广告合作：本站广告合作请联系QQ：858582 申请时备注：广告合作（否则不回）
免责声明：本站文章均来自网站采集或用户投稿，网站不提供任何软件下载或自行开发的软件！ 如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为，请邮件告知！ 858582#qq.com
帝王谷资源网 Design By www.wdxyy.com
www.wdxyy.com 帝王谷资源网
139,976互联网资源
144,792高清电影
21,817无损音乐
631,128技术资源

《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

更新日志

友情链接

杰晶网络 DDR爱好者之家 桃源资源网 杰网资源 富贵资源网 南强小屋 铁雪资源网 幽灵资源网 万梅资源网 狼山资源网 白云岛资源网 昆仑资源网 相思资源网 明霞山资源网 内蒙古资源网 黑松山资源网 茶园资源网 饿虎岗资源网 大旗谷资源网 常春岛资源网 岱庙资源网 兴国资源网 快活林资源网 蝙蝠岛资源网 帝王谷资源网 白云城资源网 伏龙阁资源网 清风细雨楼 天枫庄资源网 圆月山庄资源网 无争山庄资源网 神水资源网 移花宫资源网 神剑山庄资源网 无为清净楼资源网 金钱帮资源网 丐帮资源网 华山资源网 极乐门资源网 小李飞刀资源网 凤求凰客栈 风云阁资源网 金狮镖局 鸳鸯亭资源网 千金楼资源网 更多链接