********************==deque****************************************=
強化學習的experience replay 模組， 之前考慮到執行的速度，我一直用numpy陣列實現，但用起來並不方便，**也不簡潔。用deque必然方便多了，但執行速度怎樣？試過才知道。
from collections import deque
import time
d = deque(maxlen=1000000)
print d
d.extend([1,2,3])
print d
d.rotate(1)
print d
print d.count(1)
d.remove(2)
print d
d.pop()
print d
值得注意的是：和使用陣列一樣，可以使用d[0]方法讀取和更改佇列中元素的值。
from collections import deque
import time
d = deque(maxlen=1000000)
print d[0]
d[0] = '666'
print d[0]
print d
from collections import deque
import time
d = deque(maxlen=1000000)
for i in xrange(1000000):
t1 = time.time()
d.rotate(500000)
t2 = time.time()
print t2 - t1
t3 = time.time()
print t3 - t2
0.000247955322266
2.40802764893e-05
因此，對於1000000個元素的佇列，增和刪的操作，在最差的情況下，在耗時在10−
4 量級
2，查和改
from collections import deque
import time
d = deque(maxlen=1000000)
for i in xrange(1000000):
t1 = time.time()
print d[500000]
t2 = time.time()
print t2 - t1
t3 = time.time()
d[500001] = '333'
t4 = time.time()
print t4 - t3
0.00019097328186
0.00026798248291
對於1000000個元素的佇列，在最壞的情況下，查和改的耗時在10−
4 量級
3,取樣
from collections import deque
import time
import random
d = deque(maxlen=1000000)
for i in xrange(1000000):
t1 = time.time()
random.sample(d,64)
t2 = time.time()
print t2 - t1
random.sample()方法是未經優化的，用下面這個方法可以獲得更快的速度
def
sample
(d,k):
s_list = numpy.random.randint(0,len(d)*2/k,k).tolist()
#print s_list
result_list =
for i in s_list:
d.rotate(i)
return result_list
以上時間的測量結果是有小幅波動的，並不十分精確
總結，1000000個元素，基本就是experience replay 的規模了。deque和list相比，優勢在於1執行緒安全2從兩段訪問資料是o(1)速度。而list從左邊訪問是o(n)速度，從右邊訪問是o(1)速度。
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