㈠ python如何判断元素是否为for循环的最后一个元素
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能否计算循环队列长度
即循环队列中的元素数量。使用 hadIndex 和 count 可以计算出队尾元素的
㈢ python 把列表当作队列使用方法
5.1.2. 把列表当作队列使用
你也可以把列表当作队列使用，队列作为特定的数据结构，最先进入的元素最先释放（先进先出）。不过，列表这样用效率不高。相对来说从列表末尾添加和弹出很快；在头部插入和弹出很慢（因为，为了一个元素，要移动整个列表中的所有元素）。
要实现队列，使用 collections.deque，它为在首尾两端快速插入和删除而设计。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 循环队列-实现
姓名：张钰 学号：21011210154 学卖厅院：通信工程学院
【嵌牛导读】循环队列是对前文提出的简单队列的改进，能减少对存储空间的浪费。
【嵌牛鼻子】循环队列
【嵌牛提问】循环队列如何实现
【嵌牛正文】
循环队列也是一种线性数据结构，其操作表现基于先进先出原则，并且队尾被连接在队首之后以形成一个循环。循环队列的一个好处是可以利用这个队列之前用过的空间。在上文提出的队列中，只要队列满仿李了，我们就不能插入下一个元素，即使在队列前面仍有空间。但是使用循环队列，我们能使用中大隐这些空间去存储新的值，减少对存储空间的浪费。
我们可以使用固定大小的数组和两个指针来指示起始位置和结束位置，来实现循环队列，基本思路如下：
1、队列为空状态时，两个指针 head = tail = -1
2、入队操作：如果入队前是空的，则将head 和 tail 都向右移一位，使得下标变为为0；否则只需右移tail
3、出队操作：如果出队时队列不为空，且只剩最后一个元素，即head == tail，则令head = tail = -1；否则只需右移head
4、队列首元素：只要队不为空，head指向队首元素
5、队列尾元素：只要队不为空，tail指向队尾元素
6、判定队列为空：指针 head = tail = -1，此时为空
7、判定队列为满：tail右移发现与head重合，则没有地方放入新的元素，此时为满
python实现：
㈤ python实现堆栈与队列的方法
python实现堆栈与队列的方法
本文实例讲述了python实现堆栈与队列的方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下：
1、python实现堆栈，可先将Stack类写入文件stack.py，在其它程序文件中使用from stack import Stack，然后就可以使用堆栈了。
stack.py的程序:
代码如下:class Stack():
def __init__(self,size):
self.size=size;
self.stack=[];
self.top=-1;
def push(self,ele): #入栈之前检查栈是否已满
if self.isfull():
raise exception("out of range");
else:
self.stack.append(ele);
self.top=self.top+1;
def pop(self): # 出栈之前检查栈是否为空
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;
再写一个程序文件，stacktest.py,使用栈，内容如下:
代码如下:#!/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 实现队列:
复制代码代码如下:class Queue():
def __init__(self,size):
self.size=size;
self.front=-1;
self.rear=-1;
self.queue=[];
def enqueue(self,ele): #入队操作
if self.isfull():
raise exception("queue is full");
else:
self.queue.append(ele);
self.rear=self.rear+1;
def dequeue(self): #出队操作
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();
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。
㈥ Python Queue 入门
Queue 叫队列，是数据结构中的一种，基本上所有成熟的编程语言都内置了对 Queue 的支持。
Python 中的 Queue 模块实现了多生产者和多消费者模型，当需要在多线程编程中非常实用。而且该模块中的 Queue 类实现了锁原语，不需要再考虑多线程安全问题。
该模块内置了三种类型的 Queue，分别是 class queue.Queue(maxsize=0) ， class queue.LifoQueue(maxsize=0) 和 class queue.PriorityQueue(maxsize=0) 。它们三个的区别仅仅是取出时的顺序不一致而已。
Queue 是一个 FIFO 队列，任务按照添加的顺序被取出。
LifoQueue 是一个 LIFO 队列，类雀指似堆栈，后添加的任务先被取出。
PriorityQueue 是一个优先级队列，队列里面的肆岁友任务按照优先级排序，优先级高的先被取出。
如你所见，就是上面所说的三种不同类型的内置队列，其中 maxsize 是个整数，用于设置可以放入队列中的任务数的上限。当达到这个大小的时候，插入操作将阻塞至队列中的任务被消费掉。如果 maxsize 小于等于零，则队列尺寸为无限大。
向队列中添加任务，直接调用 put() 函数即可
put() 函数完整的函数签名如下 Queue.put(item, block=True, timeout=None) ，如你所见，该函数有两个可选参数。
默认情况下，在队列满时，该函数会一直阻塞，直到队列中有空余的位置可以添加任务为止。如果 timeout 是正数，则最多阻塞 timeout 秒，如果这段时间内还没有空余的位置出来，则会引发 Full 异常。
当 block 为 false 时，timeout 参数将失效。同时如果队列中没有空余的位置可添加任务则会引发 Full 异常，否则会直接把任务放入队列并返回，不会阻塞。
另外，还可以通过 Queue.put_nowait(item) 来添加任务，相当于 Queue.put(item, False) ，不再赘述。同样，在队列满时，该操作会引发 Full 异常。
从队列中获取任务，直接调用 get() 函数即可。
与 put() 函数一样， get() 函数也有两个可选参数，完整签名如下 Queue.get(block=True, timeout=None) 。
默认情况下，当队列空时调用该函数会一直阻塞，直到队列中有任务可获取为止。如果 timeout 是正数，则最多阻塞 timeout 秒，如果这段时间内还没有任务可获取，则会引发 Empty 异常。
当 block 为 false 时，timeout 参数将失效。同时如果队列中没有任务可获取则会立刻引发 Empty 异常，否则会直接获取一个任务并返回，不会阻塞。
另外，还可以通过 Queue.get_nowait() 来获取任务，相当于 Queue.get(False) ，不再赘述。同裂槐样，在队列为空时，该操作会引发 Empty 异常。
Queue.qsize() 函数返回队列的大小。注意这个大小不是精确的，qsize() > 0 不保证后续的 get() 不被阻塞，同样 qsize() < maxsize 也不保证 put() 不被阻塞。
如果队列为空，返回 True ，否则返回 False 。如果 empty() 返回 True ，不保证后续调用的 put() 不被阻塞。类似的，如果 empty() 返回 False ，也不保证后续调用的 get() 不被阻塞。
如果队列是满的返回 True ，否则返回 False 。如果 full() 返回 True 不保证后续调用的 get() 不被阻塞。类似的，如果 full() 返回 False 也不保证后续调用的 put() 不被阻塞。
queue.Queue() 是 FIFO 队列，出队顺序跟入队顺序是一致的。
queue.LifoQueue() 是 LIFO 队列，出队顺序跟入队顺序是完全相反的，类似于栈。
优先级队列中的任务顺序跟放入时的顺序是无关的，而是按照任务的大小来排序，最小值先被取出。那任务比较大小的规则是怎么样的呢。
注意，因为列表的比较对规则是按照下标顺序来比较的，所以在没有比较出大小之前 ，队列中所有列表对应下标位置的元素类型要一致。
好比 [2,1] 和 ["1","b"] 因为第一个位置的元素类型不一样，所以是没有办法比较大小的，所以也就放入不了优先级队列。
然而对于 [2,1] 和 [1,"b"] 来说即使第二个元素的类型不一致也是可以放入优先级队列的，因为只需要比较第一个位置元素的大小就可以比较出结果了，就不需要比较第二个位置元素的大小了。
但是对于 [2,1] 和 1 [2,"b"] 来说，则同样不可以放入优先级队列，因为需要比较第二个位置的元素才可以比较出结果，然而第二个位置的元素类型是不一致的，无法比较大小。
综上，也就是说， 直到在比较出结果之前，对应下标位置的元素类型都是需要一致的 。
下面我们自定义一个动物类型，希望按照年龄大小来做优先级排序。年龄越小优先级越高。
本章节介绍了队列以及其常用操作。因为队列默认实现了锁原语，因此在多线程编程中就不需要再考虑多线程安全问题了，对于程序员来说相当友好了。
㈦ Python数据结构-队列与广度优先搜索（Queue）
队列（Queue） ：简称为队，一种线性表数据结构，是一种只允许在表的一端进行插入操作，而在表的另一端进行删除操作的线性表。
我们把队列中允许插入的一端称为 “队尾（rear）” ；把允许删除的另一端称为 “队头（front）” 。当表中没有任何数据元素时，称之为 “空队” 。
广度优先搜索算法（Breadth First Search） ：简称为 BFS，又译作宽度优先搜索 / 横向优先搜索。是一种用于遍历或搜索树或图的算法。该算法从根节点开始，沿着树的宽度遍历树或图的节点。如果所有节点均被访问，则算法中止。
广度优先遍历 类似于树的层次遍历过程 。呈现出一层一层向外扩张的特点。先看到的节点先访问，后看到的节点后访问。遍历到的节点顺序符合“先进先出”的特点，所以广度优先搜索可以通过“队列”来实现。
力扣933
游戏时，队首始终是持有薯仔的人
模拟游戏开始，队首的人出队，之后再到队尾（类似于循环队列）
传递了num次之后，将队首的人移除
如此反复，直到队列中剩余一人
多人共用一台打印机，采取“先到先服务”的队列策略来执行打印任务
需要解决的问题：1 打印系统的容量是多少？2 在能够接受的等待时间内，系统可容纳多少用户以多高的频率提交打印任务？
输入：abba
输出：False
思路：1 先将需要判定的词从队尾加入 deque; 2从两端同时移除字符并判断是否相同，直到deque中剩余0个（偶数）或1个字符（奇数）
内容参考： 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/