㈠ python如何判斷元素是否為for循環的最後一個元素
notices=["Another"]*len(elements)
notices[-1]=""
forelement,noteinzip(elements,notices):
print('Bugisinline'+element.attrib['start'])
print(note)
or
lastpos=len(elements)-1
fori,elementinenumerate(elements):
print('Bugisinline'+element.attrib['start'])
print("Another"andi<lastposor"")
㈡ python中count能否計算循環隊列長度
即循環隊列中的元素數量。使用 hadIndex 和 count 可以計算出隊尾元素的
㈢ python 把列表當作隊列使用方法
5.1.2. 把列表當作隊列使用
你也可以把列表當作隊列使用，隊列作為特定的數據結構，最先進入的元素最先釋放（先進先出）。不過，列表這樣用效率不高。相對來說從列表末尾添加和彈出很快；在頭部插入和彈出很慢（因為，為了一個元素，要移動整個列表中的所有元素）。
要實現隊列，使用 collections.deque，它為在首尾兩端快速插入和刪除而設計。例如:
>>> from collections import deque
>>> queue = deque(["Eric", "John", "Michael"])
>>> queue.append("Terry") # Terry arrives
>>> queue.append("Graham") # Graham arrives
>>> queue.popleft() # The first to arrive now leaves
'Eric'
>>> queue.popleft() # The second to arrive now leaves
'John'
>>> queue # Remaining queue in order of arrival
deque(['Michael', 'Terry', 'Graham'])
㈣ 循環隊列-實現
姓名：張鈺 學號：21011210154 學賣廳院：通信工程學院
【嵌牛導讀】循環隊列是對前文提出的簡單隊列的改進，能減少對存儲空間的浪費。
【嵌牛鼻子】循環隊列
【嵌牛提問】循環隊列如何實現
【嵌牛正文】
循環隊列也是一種線性數據結構，其操作表現基於先進先出原則，並且隊尾被連接在隊首之後以形成一個循環。循環隊列的一個好處是可以利用這個隊列之前用過的空間。在上文提出的隊列中，只要隊列滿仿李了，我們就不能插入下一個元素，即使在隊列前面仍有空間。但是使用循環隊列，我們能使用中大隱這些空間去存儲新的值，減少對存儲空間的浪費。
我們可以使用固定大小的數組和兩個指針來指示起始位置和結束位置，來實現循環隊列，基本思路如下：
1、隊列為空狀態時，兩個指針 head = tail = -1
2、入隊操作：如果入隊前是空的，則將head 和 tail 都向右移一位，使得下標變為為0；否則只需右移tail
3、出隊操作：如果出隊時隊列不為空，且只剩最後一個元素，即head == tail，則令head = tail = -1；否則只需右移head
4、隊列首元素：只要隊不為空，head指向隊首元素
5、隊列尾元素：只要隊不為空，tail指向隊尾元素
6、判定隊列為空：指針 head = tail = -1，此時為空
7、判定隊列為滿：tail右移發現與head重合，則沒有地方放入新的元素，此時為滿
python實現：
㈤ python實現堆棧與隊列的方法
python實現堆棧與隊列的方法
本文實例講述了python實現堆棧與隊列的方法。分享給大家供大家參考。具體分析如下：
1、python實現堆棧，可先將Stack類寫入文件stack.py，在其它程序文件中使用from stack import Stack，然後就可以使用堆棧了。
stack.py的程序:
代碼如下:class Stack():
def __init__(self,size):
self.size=size;
self.stack=[];
self.top=-1;
def push(self,ele): #入棧之前檢查棧是否已滿
if self.isfull():
raise exception("out of range");
else:
self.stack.append(ele);
self.top=self.top+1;
def pop(self): # 出棧之前檢查棧是否為空
if self.isempty():
raise exception("stack is empty");
else:
self.top=self.top-1;
return self.stack.pop();
def isfull(self):
return self.top+1==self.size;
def isempty(self):
return self.top==-1;
再寫一個程序文件，stacktest.py,使用棧，內容如下:
代碼如下:#!/usr/bin/python
from stack import Stack
s=Stack(20);
for i in range(3):
s.push(i);
s.pop()
print s.isempty();
2、python 實現隊列:
復制代碼代碼如下:class Queue():
def __init__(self,size):
self.size=size;
self.front=-1;
self.rear=-1;
self.queue=[];
def enqueue(self,ele): #入隊操作
if self.isfull():
raise exception("queue is full");
else:
self.queue.append(ele);
self.rear=self.rear+1;
def dequeue(self): #出隊操作
if self.isempty():
raise exception("queue is empty");
else:
self.front=self.front+1;
return self.queue[self.front];
def isfull(self):
return self.rear-self.front+1==self.size;
def isempty(self):
return self.front==self.rear;
q=Queue(10);
for i in range(3):
q.enqueue(i);
print q.dequeue();
print q.isempty();
希望本文所述對大家的Python程序設計有所幫助。
㈥ Python Queue 入門
Queue 叫隊列，是數據結構中的一種，基本上所有成熟的編程語言都內置了對 Queue 的支持。
Python 中的 Queue 模塊實現了多生產者和多消費者模型，當需要在多線程編程中非常實用。而且該模塊中的 Queue 類實現了鎖原語，不需要再考慮多線程安全問題。
該模塊內置了三種類型的 Queue，分別是 class queue.Queue(maxsize=0) ， class queue.LifoQueue(maxsize=0) 和 class queue.PriorityQueue(maxsize=0) 。它們三個的區別僅僅是取出時的順序不一致而已。
Queue 是一個 FIFO 隊列，任務按照添加的順序被取出。
LifoQueue 是一個 LIFO 隊列，類雀指似堆棧，後添加的任務先被取出。
PriorityQueue 是一個優先順序隊列，隊列裡面的肆歲友任務按照優先順序排序，優先順序高的先被取出。
如你所見，就是上面所說的三種不同類型的內置隊列，其中 maxsize 是個整數，用於設置可以放入隊列中的任務數的上限。當達到這個大小的時候，插入操作將阻塞至隊列中的任務被消費掉。如果 maxsize 小於等於零，則隊列尺寸為無限大。
向隊列中添加任務，直接調用 put() 函數即可
put() 函數完整的函數簽名如下 Queue.put(item, block=True, timeout=None) ，如你所見，該函數有兩個可選參數。
默認情況下，在隊列滿時，該函數會一直阻塞，直到隊列中有空餘的位置可以添加任務為止。如果 timeout 是正數，則最多阻塞 timeout 秒，如果這段時間內還沒有空餘的位置出來，則會引發 Full 異常。
當 block 為 false 時，timeout 參數將失效。同時如果隊列中沒有空餘的位置可添加任務則會引發 Full 異常，否則會直接把任務放入隊列並返回，不會阻塞。
另外，還可以通過 Queue.put_nowait(item) 來添加任務，相當於 Queue.put(item, False) ，不再贅述。同樣，在隊列滿時，該操作會引發 Full 異常。
從隊列中獲取任務，直接調用 get() 函數即可。
與 put() 函數一樣， get() 函數也有兩個可選參數，完整簽名如下 Queue.get(block=True, timeout=None) 。
默認情況下，當隊列空時調用該函數會一直阻塞，直到隊列中有任務可獲取為止。如果 timeout 是正數，則最多阻塞 timeout 秒，如果這段時間內還沒有任務可獲取，則會引發 Empty 異常。
當 block 為 false 時，timeout 參數將失效。同時如果隊列中沒有任務可獲取則會立刻引發 Empty 異常，否則會直接獲取一個任務並返回，不會阻塞。
另外，還可以通過 Queue.get_nowait() 來獲取任務，相當於 Queue.get(False) ，不再贅述。同裂槐樣，在隊列為空時，該操作會引發 Empty 異常。
Queue.qsize() 函數返回隊列的大小。注意這個大小不是精確的，qsize() > 0 不保證後續的 get() 不被阻塞，同樣 qsize() < maxsize 也不保證 put() 不被阻塞。
如果隊列為空，返回 True ，否則返回 False 。如果 empty() 返回 True ，不保證後續調用的 put() 不被阻塞。類似的，如果 empty() 返回 False ，也不保證後續調用的 get() 不被阻塞。
如果隊列是滿的返回 True ，否則返回 False 。如果 full() 返回 True 不保證後續調用的 get() 不被阻塞。類似的，如果 full() 返回 False 也不保證後續調用的 put() 不被阻塞。
queue.Queue() 是 FIFO 隊列，出隊順序跟入隊順序是一致的。
queue.LifoQueue() 是 LIFO 隊列，出隊順序跟入隊順序是完全相反的，類似於棧。
優先順序隊列中的任務順序跟放入時的順序是無關的，而是按照任務的大小來排序，最小值先被取出。那任務比較大小的規則是怎麼樣的呢。
注意，因為列表的比較對規則是按照下標順序來比較的，所以在沒有比較出大小之前 ，隊列中所有列表對應下標位置的元素類型要一致。
好比 [2,1] 和 ["1","b"] 因為第一個位置的元素類型不一樣，所以是沒有辦法比較大小的，所以也就放入不了優先順序隊列。
然而對於 [2,1] 和 [1,"b"] 來說即使第二個元素的類型不一致也是可以放入優先順序隊列的，因為只需要比較第一個位置元素的大小就可以比較出結果了，就不需要比較第二個位置元素的大小了。
但是對於 [2,1] 和 1 [2,"b"] 來說，則同樣不可以放入優先順序隊列，因為需要比較第二個位置的元素才可以比較出結果，然而第二個位置的元素類型是不一致的，無法比較大小。
綜上，也就是說， 直到在比較出結果之前，對應下標位置的元素類型都是需要一致的 。
下面我們自定義一個動物類型，希望按照年齡大小來做優先順序排序。年齡越小優先順序越高。
本章節介紹了隊列以及其常用操作。因為隊列默認實現了鎖原語，因此在多線程編程中就不需要再考慮多線程安全問題了，對於程序員來說相當友好了。
㈦ Python數據結構-隊列與廣度優先搜索（Queue）
隊列（Queue） ：簡稱為隊，一種線性表數據結構，是一種只允許在表的一端進行插入操作，而在表的另一端進行刪除操作的線性表。
我們把隊列中允許插入的一端稱為 「隊尾（rear）」 ；把允許刪除的另一端稱為 「隊頭（front）」 。當表中沒有任何數據元素時，稱之為 「空隊」 。
廣度優先搜索演算法（Breadth First Search） ：簡稱為 BFS，又譯作寬度優先搜索 / 橫向優先搜索。是一種用於遍歷或搜索樹或圖的演算法。該演算法從根節點開始，沿著樹的寬度遍歷樹或圖的節點。如果所有節點均被訪問，則演算法中止。
廣度優先遍歷 類似於樹的層次遍歷過程 。呈現出一層一層向外擴張的特點。先看到的節點先訪問，後看到的節點後訪問。遍歷到的節點順序符合「先進先出」的特點，所以廣度優先搜索可以通過「隊列」來實現。
力扣933
游戲時，隊首始終是持有土豆的人
模擬游戲開始，隊首的人出隊，之後再到隊尾（類似於循環隊列）
傳遞了num次之後，將隊首的人移除
如此反復，直到隊列中剩餘一人
多人共用一台列印機，採取「先到先服務」的隊列策略來執行列印任務
需要解決的問題：1 列印系統的容量是多少？2 在能夠接受的等待時間內，系統可容納多少用戶以多高的頻率提交列印任務？
輸入：abba
輸出：False
思路：1 先將需要判定的詞從隊尾加入 deque; 2從兩端同時移除字元並判斷是否相同，直到deque中剩餘0個（偶數）或1個字元（奇數）
內容參考： https://algo.itcharge.cn/04.%E9%98%9F%E5%88%97/01.%E9%98%9F%E5%88%97%E5%9F%BA%E7%A1%80%E7%9F%A5%E8%AF%86/01.%E9%98%9F%E5%88%97%E5%9F%BA%E7%A1%80%E7%9F%A5%E8%AF%86/