python內建高階資料結構

在程式設計過程，特別是線上程式設計的過程中，總會需要用到很多高階的資料結構，但是python中的一些高階資料結構並沒有那麼的「明顯」，這裡梳理一下。

mystack=

1)2)
3)mystack
out[8]
:[1,
2,3]
mystack.pop(
)out[9]
:3

這裡可以引用python自己的佇列結構。

import queue 

myqueue=queue.queue(
)myqueue.put(2)
myqueue.put(3)
myqueue.put(1)
myqueue.put(5)
myqueue.get(
)out[16]
:2myqueue.get(
)out[17]
:3

不但可以從小到大排序，還可以取出優先的前k個樹（越小越優先），而且演算法複雜度是logn級別的，其實自己也可以用二叉堆進行實現，但是呼叫現成的，而且是內建的，肯定更舒服。

import queue

#優先佇列
prique=queue.priorityqueue(
)prique.put([3
,"趙"])
print
(prique.queue)
prique.put([2
,"錢"])
print
(prique.queue)
prique.put([1
,"孫"])
print
(prique.queue)
prique.put([7
,"李"])
print
(prique.queue)
prique.put([5
,"周"])
print
(prique.queue)
##取資料
# print(prique.get())
# print(prique.get())
# print(prique.get())
# print(prique.get())
print
(prique.get(
))

import collections

...: dque=collections.deque().
..2)
...3
)...
4)..
.5).
..6)
...7
)...
:print
(dque.popleft())
...:
print
(dque.pop())
76

import heapq#堆結構，初始化為小頂堆..

.: heap=[3
,4,1
,52,3
]...
: heapq.heapify(heap)
print
(heap)[1
,3,3
,52,4
]4)print
(heap)[1
,3,3
,52,4
,4]2
)print
(heap)[1
,3,2
,52,4
,4,3
]out[52]
:1print
(heap)[2
,3,3
,52,4
,4]

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