python中的deque详解

摘要

deque（双端队列）是Python标准库collections模块中的一个类，它支持从两端快速添加和删除元素。deque为固定大小或者可变大小的队列提供了线程安全的实现，并且它比使用列表（list）来实现相同的功能更为高效。

deque的主要特点和操作包括：

• 快速从两端添加和删除元素：deque在两端添加和删除元素的时间复杂度都是O(1)，而列表在列表头部添加或删除元素的时间复杂度是O(n)。
• 线程安全：deque的实例可以在多线程环境中安全使用，而不需要额外的锁定。
• 可选的最大长度：可以通过maxlen参数来限制deque的最大长度。当deque已满时，添加新元素会导致最早添加的元素被自动移除。

下面是deque的一些详细示例：

示例1：基本使用

from collections import deque

# 创建一个空的deque
d = deque()

# 从右侧添加元素
d.append('a')
d.append('b')
print(d)  # 输出：deque(['a', 'b'])

# 从左侧添加元素
d.appendleft('c')
print(d)  # 输出：deque(['c', 'a', 'b'])

# 从右侧移除元素
right_item = d.pop()
print(right_item)  # 输出：'b'
print(d)  # 输出：deque(['c', 'a'])

# 从左侧移除元素
left_item = d.popleft()
print(left_item)  # 输出：'c'
print(d)  # 输出：deque(['a'])

示例2：使用maxlen限制队列长度

from collections import deque

# 创建一个最大长度为3的deque
d = deque(maxlen=3)

# 添加元素
d.append('a')
d.append('b')
d.append('c')
print(d)  # 输出：deque(['a', 'b', 'c'], maxlen=3)

# 继续添加元素，最早添加的元素'a'将被移除
d.append('d')
print(d)  # 输出：deque(['b', 'c', 'd'], maxlen=3)

# 尝试从左侧添加元素，同样会移除最早添加的元素
d.appendleft('e')
print(d)  # 输出：deque(['e', 'c', 'd'], maxlen=3)

示例3：使用deque实现滑动窗口算法

滑动窗口算法常用于数组或列表的子序列问题，如寻找最大/最小子序列和。

from collections import deque

def max_sliding_window(nums, k):
    # 使用deque保存窗口中的最大值索引
    window = deque()
    result = []

    for i in range(len(nums)):
        # 如果deque不为空且当前元素大于deque尾部元素对应的值，则移除尾部元素
        while window and nums[window[-1]] <= nums[i]:
            window.pop()
        # 添加当前元素的索引到deque
        window.append(i)
        # 当窗口大小达到k时，开始记录窗口内的最大值，并尝试移动窗口左边界
        if i >= k - 1:
            result.append(nums[window[0]])  # window[0]是当前窗口内最大值的索引
            # 如果deque头部的索引已经不在当前窗口内，则移除头部索引
            if window[0] <= i - k:
                window.popleft()

    return result

nums = [1, 3, -1, -3, 5, 3, 6, 7]
k = 3
print(max_sliding_window(nums, k))  # 输出：[3, 3, 5, 5, 6, 7]

在这个例子中，deque用于存储当前窗口内元素值的索引，通过维护一个递减的索引队列，我们可以快速找到窗口内的最大值。当窗口向右滑动时，我们更新队列并记录每个窗口的最大值。

在Python中，collections.deque 是一个非常实用的双向队列实现，它可以高效地在队列两端添加或移除元素。以下是一些使用 deque 的示例：

示例 4: 使用 deque 实现旋转数组

from collections import deque

def rotate_array(nums, k):
    dq = deque(nums)
    dq.rotate(-k)  # 逆时针旋转 k 位，如果是顺时针旋转则直接写 k
    return list(dq)

nums = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
k = 3
rotated_nums = rotate_array(nums, k)
print(rotated_nums)  # 输出: [5, 6, 7, 1, 2, 3, 4]

示例 5: 使用 deque 实现最大/最小栈

from collections import deque

class MaxStack:
    def __init__(self):
        self.stack = deque()
        self.max_stack = deque()

    def push(self, x):
        self.stack.append(x)
        if not self.max_stack or x >= self.max_stack[-1]:
            self.max_stack.append(x)

    def pop(self):
        if self.stack:
            if self.stack[-1] == self.max_stack[-1]:
                self.max_stack.pop()
            return self.stack.pop()
        return None

    def top(self):
        return self.stack[-1] if self.stack else None

    def getMax(self):
        return self.max_stack[-1] if self.max_stack else None

# 使用示例
max_stack = MaxStack()
max_stack.push(5)
max_stack.push(7)
max_stack.push(1)
max_stack.push(5)
print(max_stack.getMax())  # 输出: 7
max_stack.pop()
print(max_stack.top())  # 输出: 5
print(max_stack.getMax())  # 输出: 7

在这个例子中，MaxStack 类使用两个 deque：一个用于存储栈的元素，另一个用于存储当前栈中的最大值。这样，我们可以在常数时间内获取栈顶的最大值。

示例 6: 使用 deque 实现广度优先搜索（BFS）

在图的遍历中，deque 常用于实现广度优先搜索（BFS）。

from collections import deque

def bfs(graph, root):
    visited = set()
    queue = deque([root])

    while queue:
        vertex = queue.popleft()
        print(vertex, end=" ")

        for neighbour in graph[vertex]:
            if neighbour not in visited:
                visited.add(neighbour)
                queue.append(neighbour)

# 图的邻接表表示
graph = {
    'A': ['B', 'C'],
    'B': ['D', 'E'],
    'C': ['F'],
    'D': [],
    'E': ['F'],
    'F': []
}

bfs(graph, 'A')  # 输出: A B C D E F

在上面的例子中，我们使用 deque 作为队列来存储待访问的节点，实现了图的广度优先搜索。

这些示例展示了 deque 在不同场景下的应用，从基本的队列操作到更复杂的算法实现。deque 的灵活性和高效性使得它成为处理序列数据的强大工具。