Python中的双端队列
前言
本文主要介绍Python中的双端队列deque，具体会介绍：
- 什么是双端列表？
- Python列表与双端列表
- 双端列表的使用
a 什么是双端队列？
deque的英文意思是Double-Ended Queue，从字面的意思来看，他就是一个双向队列。我们使用list存储数据的时候，按索引访问元素很快，因为list是线性存储，数据量很大的时候在列表头插入和删除元素的效率就会很慢。为什么list效率低呢?
- 因为list有append()和insert(index,value)两个添加方法，append()方法只能在在列表的尾部追加元素，而insert(index)虽然能在指定的位置去添加元素，但是他需要去遍历list才行所以时间复杂度为o(N)。
- 而list中的删除有del names[index],pop()或者pop(index),remove(value)可以看出list删除除了pop()[删除列表末尾的元素]之外，剩下的都需要去遍历list列表，所以时间复杂度是o(N)。
deque是为了在两端高效实现插入和删除操作的双向列表，适合用于队列和栈：deque除了实现list的append()和pop()外，还支持appendleft()和popleft()，这样就可以非常高效地往头部或者尾部添加或删除元素。
b 列表与双端队列
双端队列支持线程安全，在双端队列的任何一端执行添加和删除操作，它们的内存效率几乎相同（时间复杂度为O(1)）。 虽然list也支持类似的操作，但是它对定长列表的操作表现很不错，而当遇到pop(0)和insert(0, v)这样既改变了列表的长度又改变其元素位置的操作时，其时间复杂度就变为O(n)了。 在双端队列中最好不使用切片(如果使用deque进行切片的话会抛出异常)和索引(和列表一样的使用，虽然效果上是一样的，但是可能效率上还是列表的索引效率更高一些)，你可以用popleft和appendleft方法，双端队列对这些操作做了优化。在两端的索引访问时间复杂度为O(1)，但是访问中间元素的时间复杂度为O(n)，速度较慢，对于快速随机的访问，还是用列表代替。 列表用于随机访问和定长数据的操作，包括切片，而双端队列适用于在两端压入或弹出元素，索引的效率可能低于列表，同时也不支持切片。
c 双端队列的使用
▲deque队列中的函数
extendleft()方法，他是把列表中的元素进行迭代，先取出第一个元素，然后放在左边，然后再去取出下一个，重复执行，就得到了最终的结果。
from collections import deque
d = deque([1,2,3])
d.extendleft(['a','b','c'])
print(d)
deque(['c', 'b', 'a', 1, 2, 3])其他类似list的操作方法
from collections import deque
d = deque(['a','b','c','d','e','f'])
print(d)
print(len(d))#获取双端队列的长度
print(d[-1])#类似list的索引访问,使用方法与列表的索引一样
# d.reverse()
# print(d)#反转输出
print(d.count('a'))#输出元素出现的次数
print(d.index('e'))
print(d.index('c',0,3)) #指定查找区间
#插入元素
d.insert(0,1)
print(d)
#remove(value)
#删除指定元素
d.remove('a')
print(d)
deque(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'])
6
f
1
4
2
deque([1, 'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'])
deque([1, 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'])注意：如果使用deque进行切片的话会抛出异常
TypeError: sequence index must be integer, not 'slice'，中文翻译的意思就是：类型错误:序列索引必须是整数，而不是“切片”。
from collections import deque
d = deque([1,2,3,4])
print(d[:-1])
Traceback (most recent call last):
File "G:/Python源码/dequetest.py", line 3, in <module>
print(d[:-1])
TypeError: sequence index must be integer, not 'slice'rotate（把右边元素放到左边，默认为1）
from collections import deque
d = deque([1,2,3,4,5])
d.rotate()#默认为1
d.rotate(1)
print(d)
deque([5, 1, 2, 3, 4])参数>0的时候是从右往左放元素
from collections import deque
d = deque([1,2,3,4,5])
d.rotate(2)
print(d)
deque([4, 5, 1, 2, 3])参数<0的时候是从左往右放元素
from collections import deque
d = deque([1,2,3,4,5])
d.rotate(-2)
print(d)
deque([3, 4, 5, 1, 2])还有一个值得关注的地方，初始化deque的时候可以给他传一个参数maxlen，如果deque中的元素超过maxlen的值，那么就会从deque中的一边去删除元素，也就是deque始终保持maxlen最大长度的元素，如果超过了就会自动把以前的元素弹出(删除)。当然这些追加都是没有问题的。
from collections import deque
d = deque([1,2,3],maxlen = 3)
print(d)
d.append(4)
print(d)
d.appendleft(5)
print(d)
deque([1, 2, 3], maxlen=3)
deque([2, 3, 4], maxlen=3)
deque([5, 2, 3], maxlen=3)当时如果我使用insert(index,value)就会抛出异常。当然这种情况出现在我队列中的元素==maxlen的情况下使用insert才会抛出异常。如果元素!=maxlen的时候insert没有问题。我觉得可能在指定位置插入的话，他不知道去删除那一端的元素。
from collections import deque
d = deque([1,2,3],maxlen = 3)
# d.insert(0,'a')
# print(d)
d.insert(1,'b')
print(d)
Traceback (most recent call last):
File "G:/Python源码/collections_deque.py", line 5, in <module>
d.insert(1,'b')
IndexError: deque already at its maximum size当然删除操作肯定不会有什么问题。
from collections import deque
d = deque([1,2,3],maxlen = 3)
print(d)
d.pop()
print(d)
d.popleft()
print(d)
d.remove(2)
print(d)
deque([1, 2, 3], maxlen=3)
deque([1, 2], maxlen=3)
deque([2], maxlen=3)
deque([], maxlen=3)