python中deque类详解,deque 遍历

本文目录一览：

• 1、python3什么是deque容器
• 2、Python中的collections模块详解
• 3、Python中冷门但非常好用的内置函数
• 4、python deque是列表吗
• 5、python3中如何用deque判断队列是否为空
• 6、deque是一种什么数据类型

python3什么是deque容器

deque 双端队列 是一种支持向两端高效地插入数据、支持随机访问的容器。

使用方法参考

Python中的collections模块详解

其他关于Python的总结文章请访问：

collections 模块给出了python中一些功能更加强大的数据结构、集合类

顾名思义， namedtuple 就是有了名字的 tuple ，声明一个 namedtuple 类的时候可以传入两个参数，第一个是这个 tuple 的名字，第二个是一个 str 的 list ，依次说明其中每一个元素的名称：

运行结果：

再比如，使用一个 namedtuple 来存储一个 马尔可夫决策过程 （Markov Decision Process，MDP）模型：

deque 是一个双向列表，非常适用于队列和栈，因为普通的 list 是一个线性结构，使用索引访问元素时非常快，但是对于插入和删除就比较慢，所以 deque 可以提高插入和删除的效率，可以使用 list(a_deque) 将 deque 转换成 list 。

常用的方法：

一个例子：

运行结果：

defaultdict 是给不存在的 key 分配一个默认值的字典，和普通的 dict 相比，如果遇到 key 不存在的情况，不会抛出 KeyError ，而是返回默认值。其他的行为和 dict 一模一样：

运行结果为：

正如其名字所说， OrderedDict 是一个有序的字典，普通的 dict 中的 key 是没有顺序，即我们遍历一个字典的时候是不知道它所遍历的顺序的，单独 OrderedDict 为 key 进行了排序，顺序就是拆入键的顺序，后插入的排在后边，这样在遍历的时候就有了顺序：

运行结果为：

ChainMap 是一个将多个 dict 按照循序串起来的数据结构，在查找字典中的某一个键所对应的值的时候，先从 ChainMap 中的第一个字典查起，如果该字典有该 key ，就返回对应的值，没有就依次往后查找后边的 dict 。

获得的结果为：

Counter 是一个计数器，它是 dict 的一个子类，可以根据键来区别记录多个不同的计数，相当于一个计数器集合，还可以通过 update 函数一次性更新多个计数器：

得到的结果：

Python中冷门但非常好用的内置函数

Python中有许多内置函数,不像print、len那么广为人知,但它们的功能却异常强大,用好了可以大大提高代码效率，同时提升代码的简洁度，增强可阅读性

Counter

collections在python官方文档中的解释是High-performance container datatypes，直接的中文翻译解释高性能容量数据类型。这个模块实现了特定目标的容器，以提供Python标准内建容器 dict , list , set , 和 tuple 的替代选择。在python3.10.1中它总共包含以下几种数据类型：

容器名简介

namedtuple() 创建命名元组子类的工厂函数

deque 类似列表(list)的容器，实现了在两端快速添加(append)和弹出(pop)

ChainMap 类似字典(dict)的容器类，将多个映射集合到一个视图里面

Counter 字典的子类，提供了可哈希对象的计数功能

OrderedDict 字典的子类，保存了他们被添加的顺序

defaultdict 字典的子类，提供了一个工厂函数，为字典查询提供一个默认值

UserDict 封装了字典对象，简化了字典子类化

UserList 封装了列表对象，简化了列表子类化

UserString 封装了字符串对象，简化了字符串子类化

其中Counter中文意思是计数器，也就是我们常用于统计的一种数据类型，在使用Counter之后可以让我们的代码更加简单易读。Counter类继承dict类，所以它能使用dict类里面的方法

举例

#统计词频

fruits = ['apple', 'peach', 'apple', 'lemon', 'peach', 'peach']

result = {}

for fruit in fruits:

if not result.get(fruit):

result[fruit] = 1

else:

result[fruit] += 1

print(result)

#{'apple': 2, 'peach': 3, 'lemon': 1}下面我们看用Counter怎么实现：

from collections import Counter

fruits = ['apple', 'peach', 'apple', 'lemon', 'peach', 'peach']

c = Counter(fruits)

print(dict(c))

#{'apple': 2, 'peach': 3, 'lemon': 1}显然代码更加简单了，也更容易阅读和维护了。

elements()

返回一个迭代器，其中每个元素将重复出现计数值所指定次。元素会按首次出现的顺序返回。如果一个元素的计数值小于1，elements()将会忽略它。

c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=-2)

sorted(c.elements())

['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b']most_common([n])

返回一个列表，其中包含n个最常见的元素及出现次数，按常见程度由高到低排序。如果n被省略或为None，most_common()将返回计数器中的所有元素。计数值相等的元素按首次出现的顺序排序：

Counter('abracadabra').most_common(3)

[('a', 5), ('b', 2), ('r', 2)]这两个方法是Counter中最常用的方法，其他方法可以参考 python3.10.1官方文档

实战

Leetcode 1002.查找共用字符

给你一个字符串数组words，请你找出所有在words的每个字符串中都出现的共用字符（包括重复字符），并以数组形式返回。你可以按任意顺序返回答案。

输入：words = ["bella", "label", "roller"]

输出：["e", "l", "l"]

输入：words = ["cool", "lock", "cook"]

输出：["c", "o"]看到统计字符，典型的可以用Counter完美解决。这道题是找出字符串列表里面每个元素都包含的字符，首先可以用Counter计算出每个元素每个字符出现的次数，依次取交集最后得出所有元素共同存在的字符，然后利用elements输出共用字符出现的次数

class Solution:

def commonChars(self, words: List[str]) - List[str]:

from collections import Counter

ans = Counter(words[0])

for i in words[1:]:

ans = Counter(i)

return list(ans.elements())提交一下，发现83个测试用例耗时48ms，速度还是不错的

sorted

在处理数据过程中，我们经常会用到排序操作，比如将列表、字典、元组里面的元素正/倒排序。这时候就需要用到sorted()，它可以对任何可迭代对象进行排序，并返回列表

对列表升序操作：

a = sorted([2, 4, 3, 7, 1, 9])

print(a)

# 输出：[1, 2, 3, 4, 7, 9]对元组倒序操作：

sorted((4,1,9,6),reverse=True)

print(a)

# 输出：[9, 6, 4, 1]使用参数：key，根据自定义规则，按字符串长度来排序：

fruits = ['apple', 'watermelon', 'pear', 'banana']

a = sorted(fruits, key = lambda x : len(x))

print(a)

# 输出：['pear', 'apple', 'banana', 'watermelon']all

all() 函数用于判断给定的可迭代参数iterable中的所有元素是否都为 TRUE，如果是返回 True，否则返回 False。元素除了是 0、空、None、False外都算True。注意：空元组、空列表返回值为True。

all(['a', 'b', 'c', 'd']) # 列表list，元素都不为空或0

True

all(['a', 'b', '', 'd']) # 列表list，存在一个为空的元素

False

all([0, 1，2, 3]) # 列表list，存在一个为0的元素

False

all(('a', 'b', 'c', 'd')) # 元组tuple，元素都不为空或0

True

all(('a', 'b', '', 'd')) # 元组tuple，存在一个为空的元素

False

all((0, 1, 2, 3)) # 元组tuple，存在一个为0的元素

False

all([]) # 空列表

True

all(()) # 空元组

Trueany函数正好和all函数相反：判断一个tuple或者list是否全为空，0，False。如果全为空，0，False，则返回False；如果不全为空，则返回True。

F-strings

在python3.6.2版本中，PEP 498提出一种新型字符串格式化机制，被称为 “字符串插值” 或者更常见的一种称呼是F-strings，F-strings提供了一种明确且方便的方式将python表达式嵌入到字符串中来进行格式化：

s1='Hello'

s2='World'

print(f'{s1} {s2}!')

# Hello World!在F-strings中我们也可以执行函数：

def power(x):

return x*x

x=4

print(f'{x} * {x} = {power(x)}')

# 4 * 4 = 16而且F-strings的运行速度很快，比传统的%-string和str.format()这两种格式化方法都快得多，书写起来也更加简单。

本文主要讲解了python几种冷门但好用的函数，更多内容以后会陆陆续续更新~

python deque是列表吗

列表是list

deque是一种双端队列，一般是限定插入和删除操作在表的两端进行的线性表。

可以在两头插入和弹出元素、和list很类似，不过一般用于多线程中。

python3中如何用deque判断队列是否为空

假设 deque 变量是 d, 可以直接用 if else 判断.

if d:

    # 队列不为空

else:

    # 队列为空

因为 python 的 if 会把表达式转化为 bool 值，队列不为 None 并且长度不是零的时候表达式的值为 True。否则为 False. 同理的还有其他 List， Dict 类型等

deque是一种什么数据类型

std::deque简单说明std::deque是一个高效的双端队列，可以高效地进行插入和删除操作。

以SGI C++ STL为例

deque的基本结构是：有一个map ，map中的元素是一个记录了一个大小为512字节的线性容器。

std::deque的构造方法：

std::dequeint queInt;//空队列

std::dequeint queInt（10）;//长度为10的队列（其中元素被初始化为该类型的0值）

std::dequeint queInt（10，5）;//长度为10的队列（其中元素被初始化为该类型的5）

std::dequeint queIntTemp（10，5）;//长度为10的队列（其中元素被初始化为该类型的5）

std::dequeint queInt（queIntTemp）;//以queIntTemp初始化queInt

int nArray = ;

std::dequeint queInt;//注意这里是nArray + 5，而不是nArray + 4

插入数据的方法

push_back;//末尾插入

push_front;//前端插入

删除方法

pop_front;

pop_back;

erase;

clear;