Python中优先级_低优先级队列不止5把

Python中优先级_低优先级队列不止5把优先级队列是一种容器型数据结构,它能管理一队记录,并按照排序字段(例如一个数字类型的权重值)为其排序。由于是排序的,所以在优先级队列中你可以快速获取到最大的和最小的值。你可以认为优先级队列是一种修改过的普通队列:普通队列依据记录插入的时间来获取下一个记录,优先级队列依据优先级来获取下一个记录,而优先级取决于排序字段的值。优先级队列经常用来解决调度问题,比如给更紧急的任务更高的优先级。我们以操作系统…

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优先级队列是一种容器型数据结构,它能管理一队记录,并按照排序字段(例如一个数字类型的权重值)为其排序。由于是排序的,所以在优先级队列中你可以快速获取到最大的和最小的值。

你可以认为优先级队列是一种修改过的普通队列:普通队列依据记录插入的时间来获取下一个记录,优先级队列依据优先级来获取下一个记录,而优先级取决于排序字段的值。

优先级队列经常用来解决调度问题,比如给更紧急的任务更高的优先级。

我们以操作系统的任务调度为例:高优先级的任务(比如实时游戏)应该先于低优先级的任务(比如后台下载软件更新)执行。通过在优先级队列中依据任务的紧急程度排序,我们能让最紧急的任务优先得到执行。

queue.PriorityQueue类

import Queue

q = Queue.PriorityQueue()

q.put((2,’code’))

q.put((1,’eat’))

q.put((3,’sleep’))

while not q.empty():

next_item = q.get()

print(next_item)

# Result

# (1,’eat’)

# (2, ‘code’)

# (3, ‘sleep’)

这个优先级队列内部使用了heapq,所以它的时间复杂度和heapq是相同的。

不同的是PriorityQueue的操作是同步的,提供锁操作,支持并发的生产者和消费者。

依据使用场景,它可能很有用,也可能有点太大了。通常来说它的基于类接口要比heapq的基于函数的接口更友好。

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