大家好，今天来为大家解答深入浅出：Python的内置数据结构——堆、栈与队列这个问题的一些问题点，包括也一样很多人还不知道，因此呢，今天就来为大家分析分析，现在让我们一起来看看吧！如果解决了您的问题，还望您关注下本站哦，谢谢~
heapq 堆队列
heapq 是一个内置堆结构，完全二叉树的一种特殊形式，其中父节点的值始终大于子节点。根据其性质，python可以使用一个满足heap[k]=heap[2 * k + 1 ]=heap[2 * k + 2]的列表来实现。 Heapq 是最小堆。如果你想达到最大堆，你可以使用一些技巧。比如heappush时填写数据 * -1，然后heappop时将弹出的元素乘以-1。
导入堆
堆=[]
heapq.heappush(堆， 3)
heapq.heappush(堆， 2)
heapq.heappush(堆， 1)
print(heap) #输出结果为[1, 3, 2]
# 按顺序输出堆的元素
heapq.heappop(heap) # 输出1
heapq.heappop(heap) # 输出2
heapq.heappop(heap) # 输出3
# 如果要输出前n个最大值和前n个最小值，可以使用
heapq.nlargest(n, 堆)
heapq.nsmallest(n, heap)
deque 双端队列
from collections import deque 可以实现栈或者队列功能，因为双端队列可以在队头和尾部进行编辑，所以如果我们要实现栈在python 从功能上来说，最好的选择是deque。当然，我们也可以使用普通的数组结构。
普通的队列操作是在队列尾部插入元素，然后从头部弹出元素：
dq=队列()
dq.append(3) #deque([3])
dq.append(4) #deque([3, 4])
dq.popleft() # Pop 3，dq 是deque([4])。如果设置为栈，FILO，则代码如下
dq=队列()
dq.append(3) #deque([3])
dq.append(4) #deque([3, 4])
dq.pop() # Pop 4，而dq是deque([3])
queue
队列是一个线程安全的包。这个包里有很多结构体，比如栈LifoQueue，如果想在并发环境下使用，最好使用这个结构体，因为如果栈为空，如果弹出栈顶元素，会阻塞会发生直到堆栈不为空。
LifoQueue
LifoQueue 是一个堆栈结构，具有入栈和退出操作。方法分别是put() 和get()，当LifoQueue() 为空时get() 会阻塞。
从队列导入LifoQueue
s=LifoQueue()
s.put(3)
s.put(4)
print(s.get()) # 打印4
print(s.get()) # 打印3
print(s.get()) # 等到s中有元素，则打印并退出
Queue
Queue 是一个有入队和出队操作的队列。方法分别是put()和get()，当Queue为空时get()会阻塞。此外，还可以设置队列的长度。如果不设置队列的长度，或者将队列的长度设置为小于等于0的数字，则表示队列的长度是无限的。可以通过.maxsize属性来获取队列的最大长度
从队列导入队列
q=队列()
q.put(3)
q.put(4)
print(q.get()) # 打印3
print(q.get()) # 打印4
print(q.get()) # 等待q中有元素，然后打印并退出
print(q.get_nowait()) # 如果队列q 为空，则不会等待，而是输出Empty 异常
PriorityQueue
PriorityQueue 是一个优先级队列，并且队列的元素是排序的，因此对于一个已排序的序列可以使用优先级队列，可以高效的获取最大或者最小的元素。
在调度问题的场景中，经常会用到优先级队列，主要包括获取最大值或最小值的操作和入队操作。
优先级队列内部封装了heapq。不同之处在于优先级队列是线程安全的。在并发环境中，应该选择使用PriorityQueue。
从队列导入PriorityQueue
pq=优先队列()
pq.put((2, "姓名"))
pq.put((1, "年龄"))
pq.put((3, "工作"))
而不是pq.empty():
打印（pq.get（））
"""
输出内容如下
(1、‘年龄’)
（2、“姓名”）
(3、‘工作’)
OK，关于深入浅出：Python的内置数据结构——堆、栈与队列和的内容到此结束了，希望对大家有所帮助。
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用户评论
Python自带的数据结构真是太方便了！
有6位网友表示赞同！
我最近要用到堆栈和队列，正好学一学Python里面的实现。
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以前用过其他语言实现过的，看看Python怎么说做 ?
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python内置的堆、栈和队列真的很好用!
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学习一下Python内置的数据结构，能提升我的编码效率！
有19位网友表示赞同！
这让我可以更快速地解决一些算法问题!
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之前一直没机会深入了解，正好看看这篇关于Python堆栈和队列的文章。
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想了解python实现的堆原理，感觉比手动实现要简单得多。
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学习一下Python自带的数据结构，能让我对编程思维更清晰.
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堆、栈、队列都是很重要的数据结构，理解它们可以帮助我更加深入地学习Python.
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python学习曲线确实比较平缓!
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这篇文章应该会把我入门到使用python堆、栈和队列。
有6位网友表示赞同！
感觉用python实现的数据结构比其他语言更直观，更容易理解。
有8位网友表示赞同！
这些数据结构在实际项目中应用非常广泛啊!
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学习Python内置的堆、栈和队列，可以让我更好地应对一些常见算法挑战！
有12位网友表示赞同！
Python的数据结构真是设计的太棒了！
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这篇文章一定很有用了，我要收藏起来参考！
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感觉代码实现起来也比较简单。
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在面试中经常会用到堆栈和队列，学习Python的实现方法很有帮助!
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