一、使用deque代替list
Python提供了两种结构来实现队列：list和deque。list在 Python 中实现的是一个支持动态数组大小的顺序表，而deque实现了一个双向队列，它除了实现了普通队列的所有方法外，还实现了在线性时间复杂度内在队列两端插入(也就是说在最左边插入和在最右边插入)元素的方法。
对比list，在进行任何元素的插入或者取出操作时，都会导致一些元素的“移动”，这样就会带来O(n)的复杂度，虽然对于小规模的数据并不会有很大的影响，但是当数据规模变大时就会变得不太优秀，更进一步，双向队列的实现有利于各种类型的算法。
下面是使用deque代替list的示例代码:
from collections import deque queue = deque() queue.append(1) queue.append(2) queue.append(3) queue.popleft()
二、使用队列实现广度优先搜索(BFS)
BFS(广度优先搜索)是一种在树、图等数据结构中很常见的搜索算法，广泛应用于最短路径、拓扑排序等领域。BFS基于队列先进先出的特性，使用队列可帮助我们快速且高效地实现BFS算法。
下面是使用队列实现BFS的示例代码:
from collections import deque
def bfs(graph, start_node):
visited = []
queue = deque([start_node])
while queue:
node = queue.popleft()
if node not in visited:
visited.append(node)
queue += graph[node] - set(visited)
return visited
三、使用队列实现多线程
在Python中，使用了`Threading`、`Asyncio`等包来开发多线程程序，然而这些包的底层都是使用了队列来实现多线程操作，这是因为Python中的队列拥有高并发和高吞吐率的特性，是实现多线程高效的必备利器。
下面是使用有限制的队列(queue)实现多线程程序的示例代码:
import queue
import threading
q = queue.Queue()
def worker(q, n):
while True:
item = q.get()
if item is None:
break
print("任务 %s 开始处理 %s" % (n, item))
q.task_done()
# 启动线程，开启多次任务并行处理
threads = []
for i in range(5):
t = threading.Thread(target=worker, args=(q, i))
t.start()
threads.append(t)
# 入队任务
for i in range(20):
q.put(i)
# 阻塞，直到所有任务完成
q.join()
# 停止线程，退出任务
for i in range(5):
q.put(None)
for t in threads:
t.join()
原创文章，作者：小蓝，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/157668.html
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