Python 实现数据结构-循环队列的操作方法

今天我们来到了循环队列这一节，之前的文章中，我介绍过了用python自带的列表来实现队列，这是最简单的实现方法。

但是，我们都知道，在列表中删除第一个元素和删除最后一个元素花费的时间代价是不一样的，删除列表的第一个元素，那么在它之后的所有元素都要进行移动。所以当列表特别长的时候，这个代价就比较明显了。我们本文介绍的循环队列可以避免这个问题，同样我们上篇文章提到的用链表实现的方法也可以避免。

下面，我们来介绍循环队列。

循坏队列

循环队列，就是将普通的队列首尾连接起来， 形成一个环状，并分别设置首尾指针，用来指明队列的头和尾。每当我们插入一个元素，尾指针就向后移动一位，当然，在这里我们队列的最大长度是提前定义好的，当我们弹出一个元素，头指针就向后移动一位。

这样，列表中就不存在删除操作，只有修改操作，从而避免了删除前面节点造成的代价大的问题。

好，话不多说，我们用代码来实现一下

class Loopqueue:
 def __init__(self, length):
  self.head = 0
  self.tail = 0
  self.maxSize = length
  self.cnt = 0
  self.__list = [None]*length

这里同样，我们定义一个队列类，在实例化循环队列的时候，要求指定队列的大小，除了首尾指针以及队列最大长度之外，我们还声明一个表示队列当前长度的属性cnt。

接下来我们给队列增加一些操作：

判空

def isEmpty(self):
  return self.cnt == 0

判满

def isFull(self):
  return self.cnt == self.maxSize

添加元素

def push(self, data):
  if self.isFull():
   return False
  if self.isEmpty():
   self.__list[0] = data
   self.head = 0
   self.tail = 0
   self.cnt = 1
   return True
  self.tail = (self.tail+1)%self.maxSize
  self.cnt += 1
  self.__list[self.tail] = data
  return True

弹出元素

def pop(self):
  if self.isEmpty():
   return False
  data = self.__list[self.head]
  self.head = (self.head+1)%self.maxSize
  self.cnt -= 1
  return data

清空队列

def clear(self):
  self.head = 0
  self.tail = 0
  self.cnt = 0
  return True

定义len和print函数

def __len__(self):
  return self.cnt

 def __str__(self):
  s = ''
  for i in range(self.cnt):
   index = (i + self.head) % self.maxSize
   s += str(self.__list[index])+' '
  return s

OK，我们的循环队列类就定义好了，如果你看过介绍队列的文章，就会发现循环队列和普通队列的操作在逻辑上还是有一些相似的。

总结

以上所述是小编给大家介绍的Python 实现数据结构-循环队列的操作方法,希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对我们网站的支持！
如果你觉得本文对你有帮助，欢迎转载，烦请注明出处，谢谢！

赞 (0)

相关推荐

  • Python入门_浅谈数据结构的4种基本类型

    数据结构:通俗点说,就是储存大量数据的容器.这里主要介绍Python的4种基本数据结构:列表.字典.元组.集合. 格式如下: 列表:list = [val1,val2,val3,val4],用中括号: 字典:dict = {key1:val1,key2:val2},大括号,且每个元素是带有冒号的key与val的对应关系组: 元组:tuple = (val1,val2,val3,val4),小括号: 集合:set = {val1,val2,val3,val4},大括号. 1. 列表: list =

  • Python数据结构与算法之图的最短路径(Dijkstra算法)完整实例

    本文实例讲述了Python数据结构与算法之图的最短路径(Dijkstra算法).分享给大家供大家参考,具体如下: # coding:utf-8 # Dijkstra算法--通过边实现松弛 # 指定一个点到其他各顶点的路径--单源最短路径 # 初始化图参数 G = {1:{1:0, 2:1, 3:12}, 2:{2:0, 3:9, 4:3}, 3:{3:0, 5:5}, 4:{3:4, 4:0, 5:13, 6:15}, 5:{5:0, 6:4}, 6:{6:0}} # 每次找到离源点最近的一个顶

  • Python数据结构之翻转链表

    翻转一个链表 样例:给出一个链表1->2->3->null,这个翻转后的链表为3->2->1->null 一种比较简单的方法是用"摘除法".就是先新建一个空节点,然后遍历整个链表,依次令遍历到的节点指向新建链表的头节点. 那样例来说,步骤是这样的: 1. 新建空节点:None 2. 1->None 3. 2->1->None 4. 3->2->1->None 代码就非常简单了: """

  • Python实现列表转换成字典数据结构的方法

    本文实例讲述了Python实现列表转换成字典数据结构的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: ''' [ {'symbol': 101, 'sort': 1, 'name': 'aaaa'}, {'symbol': 102, 'sort': 2, 'name': 'bbbb'}, {'symbol': 103, 'sort': 3, 'name': 'cccc'}, {'symbol': 104, 'sort': 4, 'name': 'dddd'}, {'symbol': 105, 'sort

  • Python数据结构与算法之列表（链表，linked list）简单实现

    Python 中的 list 并不是我们传统(计算机科学)意义上的列表,这也是其 append 操作会比 insert 操作效率高的原因.传统列表--通常也叫作链表(linked list)--通常是由一系列节点(node)来实现的,其每一个节点(尾节点除外)都持有一个指向下一个节点的引用. 其简单实现: class Node: def __init__(value, next=None): self.value = value self.next = next 接下来,我们就可使用链表的结构来

  • Python 实现数据结构-循环队列的操作方法

    今天我们来到了循环队列这一节,之前的文章中,我介绍过了用python自带的列表来实现队列,这是最简单的实现方法. 但是,我们都知道,在列表中删除第一个元素和删除最后一个元素花费的时间代价是不一样的,删除列表的第一个元素,那么在它之后的所有元素都要进行移动.所以当列表特别长的时候,这个代价就比较明显了.我们本文介绍的循环队列可以避免这个问题,同样我们上篇文章提到的用链表实现的方法也可以避免. 下面,我们来介绍循环队列. 循坏队列 循环队列,就是将普通的队列首尾连接起来, 形成一个环状,并分别设置首

  • Python实现基本数据结构中队列的操作方法示例

    本文实例讲述了Python实现基本数据结构中队列的操作方法.分享给大家供大家参考,具体如下: #! /usr/bin/env python #coding=utf-8 class Queue(object): def __init__(self,size): self.size=size self.head=-1 #初始化队头 self.tail=-1 #初始化队尾 self.queue=[] def EnQueue(self,x): if self.IsFull():#如果试图往满队列插入元素

  • java数据结构循环队列的空满判断及长度计算

    java数据结构循环队列的空满判断及长度计算

    目录 一.假溢出 二.循环队列判断是空是满 三.循环队列的长度计算 四.代码实现 在上一章中,使用了数组模拟了队列.但是留下的问题是,把数据取完后,再往里加数据就不行了. 一.假溢出 这是因为数组的末尾已经被占用了,入队会继续在数组后面增加,于是产生数组越界.但是实际上,数组里是有空闲位置的,这种也可以叫“假溢出”. 为了解决“假溢出”的问题,于是乎有了循环队列. 既然数组后面满了,头部有空,那继续加进来的元素从头开始放即可. 接着上图,这时候有a6入队,于是rear的下标指向a6的下一个元素位

  • Python常见数据结构之栈与队列用法示例

    本文实例讲述了Python常见数据结构之栈与队列用法.分享给大家供大家参考,具体如下: Python常见数据结构之-栈 首先,栈是一种数据结构.具有后进先出特性. #栈的实现 class Stack(): def __init__(self,size): self.stack=[] self.size=size self.top=-1 def push(self,content): if self.Full(): print "Stack is Full" else: self.sta

  • Java数据结构与算法之循环队列的实现

    Java数据结构与算法之循环队列的实现

    目录 概述 循环队列 循环队列实现 改变队列大小 enqueue 方法 dequeue 方法 main 完整代码  概述 从今天开始, 小白我将带大家开启 Jave 数据结构 & 算法的新篇章. 循环队列 循环队列 (Circular Queue) 是一种特殊的队列. 循环队列解决了队列出队时需要将所有数据前移一位 (复杂度为 O(n)) 的问题. 循环队列的底层依然是数组, 不过增加了指向头和尾的指针. 循环队列实现 判断队列是否为空: 当头指针 Q.front == 尾指针 Q.rear,

  • Python 实现数据结构-堆栈和队列的操作方法

    队.栈和链表一样,在数据结构中非常基础一种数据结构,同样他们也有各种各样.五花八门的变形和实现方式.但不管他们形式上怎么变,队和栈都有其不变的最基本的特征,我们今天就从最基本,最简单的实现来看看队列和堆栈. 不管什么形式的队列,它总有的一个共同的特点就是"先进先出".怎么理解呢?就像是超市排队结账,先排队的人排在队的前面,先结账出队.这是队列的特征. 而堆栈则和队列相反,它是"先进后出",怎么理解呢?基本所有的编辑器都有一个撤销功能,就是按Ctrl+Z.当你写了一段

  • Python实现栈和队列的简单操作方法示例

    Python实现栈和队列的简单操作方法示例

    本文实例讲述了Python实现栈和队列的简单操作方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 先简单的了解一下数据结构里面的栈和堆: 栈和队列是两种基本的数据结构,同为容器类型.两者根本的区别在于: stack:后进先出 queue:先进先出 stack和queue是不能通过查询具体某一个位置的元素而进行操作的.但是他们的排列是按顺序的 对于stack我们可以使用python内置的list实现,因为list是属于线性数组,在末尾插入和删除一个元素所使用的时间都是O(1),这非常符合stack的要求.当

  • Python数据结构之队列详解

    Python数据结构之队列详解

    目录 0. 学习目标 1. 队列的基本概念 1.1 队列的基本概念 1.2 队列抽象数据类型 1.3 队列的应用场景 2. 队列的实现 2.1 顺序队列的实现 2.2 链队列的实现 2.3 队列的不同实现对比 3. 队列应用 3.1 顺序队列的应用 3.2 链队列的应用 3.3 利用队列基本操作实现复杂算法 0. 学习目标 栈和队列是在程序设计中常见的数据类型,从数据结构的角度来讲,栈和队列也是线性表,是操作受限的线性表,它们的基本操作是线性表操作的子集,但从数据类型的角度来讲,它们与线性表又有

  • java数据结构与算法之双向循环队列的数组实现方法

    本文实例讲述了java数据结构与算法之双向循环队列的数组实现方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 需要说明的是此算法我并没有测试过,这里给出的相当于伪代码的算法思想,所以只能用来作为参考! package source; public class Deque { private int maxSize; private int left; private int right; private int nItems; private long[] myDeque; //constructor p

  • Java数据结构之循环队列简单定义与用法示例

    Java数据结构之循环队列简单定义与用法示例

    本文实例讲述了Java数据结构之循环队列简单定义与用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 一.概述: 1.原理: 与普通队列的区别在于循环队列添加数据时,如果其有效数据end == maxSize - 1(最大空间)的话,end指针又移动到-1的位置 删除数据时,如果head== maxSize时 head指针移动到0的位置 2.示例图: 二.实现代码: package com.java.queue; /** * @描述 对列 * @项目名称 Java_DataStruct * @包名 com.

随机推荐