python——队列与堆

栈：一种后进先出（LIFO）的线性表； push：进栈；pop：出栈；	队列：一种先进先出（FIFO）的线性表； 每个元素总是从队列的 rear 端进入队列的，然后等待该元素 之前的所有元素都出队之后，当前元素才能出队	双端队列（deque）：它可以在两端同时进行插入、删除操作

# 双端队列
from collections import deque
stack = deque(maxlen=20)   #构造最大长度为10的队列
# stack.append('Erlang')   #队尾添加元素
for i in range(10):
    stack.append(i)        #队尾入栈/入队——单个元素
print("队列长度：{}，队列：{}".format(len(stack),stack))
for i in range(10):
    stack.appendleft(i)    #队首入栈/入队——单个元素
print("队列长度：{}，队列：{}".format(len(stack),stack))
for i in range(9):
    stack.pop()            #队尾出栈/出队——单个元素
print("队列长度：{}，队列：{}".format(len(stack),stack))
for i in range(7):
    stack.popleft()        #队首出栈/出队——单个元素
print("队列长度：{}，队列：{}".format(len(stack),stack))
stack.reverse()            #队列反转
print("队列长度：{}，队列：{}".format(len(stack),stack))
stack.extend([5,6])        #队尾入栈/入队——列表、元组
stack.extendleft((7,8))    #队首入栈/入队——列表、元组
print("队列长度：{}，队列：{}".format(len(stack),stack))
stack.insert(2,3)          #在队列序号为2的位置插入10，其他元素顺序往后移动
# a=stack.index(3)         #获取元素在队列中的索引
#print(stack.count(0))     #获取元素在队列中出现的次数
# stack.copy()
# stack.remove(3)          #删除队列中的元素
print("队列：old,队列长度：{}，队列：{}".format(len(stack),stack))
new_stack=stack.copy()     #队列深拷贝
print("队列：new,队列长度：{}，队列：{}".format(len(stack),new_stack))
stack.append(1)
print("队列：old,队列长度：{}，队列：{}".format(len(stack),stack))
print("队列：new,队列长度：{}，队列：{}".format(len(stack),new_stack))
stack.rotate()           #执行队列旋转，使收尾相连,队尾元素会被移到队头
print(len(stack))
print("队列：old,队列长度：{}，队列：{}".format(len(stack),stack))
print("队列：new,队列长度：{}，队列：{}".format(len(stack),new_stack))
# stack.clear()            #将队列清空

堆：假设有 n 个数据元素的序列 k0，k1，...，kn-1，当且仅当满足 ki≤k2i+1 且 ki≤k2i+2（其中 i=0,2,...,(n-1)/2）时，可以将这组数据称为小顶堆（小根堆）；或者满足 ki≥k2i+1 且 ki≥k2i+2（其中 i=0,2,...,(n-1)/2）时，可以将这组数据称为大顶堆（大根堆）。

Python 并没有提供“堆”这种数据类型，它是直接把列表当成堆处理的。Python 提供的 heapq 包中有一些函数，当程序用这些函数来操作列表时，该列表就会表现出“堆”的行为。

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• heapify(heap)：将堆属性应用到列表上。
• merge(*iterables, key=None, reverse=False)：将多个有序的堆合并成一个大的有序堆，然后再输出。
• heappop(heap)：将堆中最小元素弹出。
• heappushpop(heap, item)：将item 入堆，然后弹出并返回堆中最小的元素。
• heapreplace(heap, x)：将堆中最小元素弹出，并将元素x 入堆。
• heappush(heap, item)：将 item 元素加入堆。
• nlargest(n, iterable, key=None)：返回堆中最大的 n 个元素。
• nsmallest(n, iterable, key=None)：返回堆中最小的 n 个元素。