Hướng dẫn is there a priority queue in python? - có hàng đợi ưu tiên trong python không?

Cải thiện bài viết

Lưu bài viết

  • Đọc
  • Bàn luận
  • Cải thiện bài viết

    Lưu bài viết

    Đọc are abstract data structures where each data/value in the queue has a certain priority. For example, In airlines, baggage with the title “Business” or “First-class” arrives earlier than the rest.

    Bàn luận

    1. Hàng đợi ưu tiên là các cấu trúc dữ liệu trừu tượng trong đó mỗi dữ liệu/giá trị trong hàng đợi có mức độ ưu tiên nhất định. Ví dụ, trong các hãng hàng không, hành lý với tiêu đề kinh doanh, hoặc hạng nhất của nhóm đến sớm hơn phần còn lại.
    2. Hàng đợi ưu tiên là một phần mở rộng của hàng đợi với các thuộc tính sau.
      Various applications of the Priority queue in Computer Science are:
      Job Scheduling algorithms, CPU and Disk Scheduling, managing resources that are shared among different processes, etc.

    Một yếu tố có mức độ ưu tiên cao được khử trùng trước một phần tử có mức độ ưu tiên thấp.

    1. Nếu hai yếu tố có cùng mức độ ưu tiên, chúng được phục vụ theo đơn đặt hàng của chúng trong hàng đợi. Các ứng dụng của hàng đợi ưu tiên trong khoa học máy tính là: Thuật toán lập kế hoạch công việc, CPU và lập kế hoạch đĩa, quản lý tài nguyên được chia sẻ giữa các quy trình khác nhau, v.v.
    2. Sự khác biệt chính giữa hàng đợi ưu tiên và hàng đợi:

    Trong hàng đợi, yếu tố lâu đời nhất được khử trùng đầu tiên. Trong khi, trong hàng đợi ưu tiên, một yếu tố dựa trên mức ưu tiên cao nhất được giải quyết.simple implementation of the priority queue.

    Khi các phần tử được bật ra khỏi hàng đợi ưu tiên, kết quả thu được được sắp xếp theo thứ tự tăng hoặc theo thứ tự giảm. Trong khi, khi các phần tử được bật từ một hàng đợi đơn giản, một thứ tự dữ liệu FIFO thu được trong kết quả.

    Dưới đây là một triển khai đơn giản của hàng đợi ưu tiên.

    Python

    class PriorityQueue(object

        def __init__(self):

    Time complexity: By using heap data structure to implement Priority Queues
    Insert Operation: O(log(n))
    Delete Operation: O(log(n))
    1self
    Time complexity: By using heap data structure to implement Priority Queues
    Insert Operation: O(log(n))
    Delete Operation: O(log(n))
    3
    Time complexity: By using heap data structure to implement Priority Queues
    Insert Operation: O(log(n))
    Delete Operation: O(log(n))
    4
    Time complexity: By using heap data structure to implement Priority Queues
    Insert Operation: O(log(n))
    Delete Operation: O(log(n))
    5

        def

    Time complexity: By using heap data structure to implement Priority Queues
    Insert Operation: O(log(n))
    Delete Operation: O(log(n))
    8self):

    Time complexity: By using heap data structure to implement Priority Queues
    Insert Operation: O(log(n))
    Delete Operation: O(log(n))
    1class2 class3class4class5class6class7

        def PriorityQueue(4self):

    Time complexity: By using heap data structure to implement Priority Queues
    Insert Operation: O(log(n))
    Delete Operation: O(log(n))
    1self):3

    Time complexity: By using heap data structure to implement Priority Queues
    Insert Operation: O(log(n))
    Delete Operation: O(log(n))
    1class2 PriorityQueue(9object0self__422

    Time complexity: By using heap data structure to implement Priority Queues
    Insert Operation: O(log(n))
    Delete Operation: O(log(n))
    1    0    1

        def object8self):0

        def ):6self):

        2    3

    Time complexity: By using heap data structure to implement Priority Queues
    Insert Operation: O(log(n))
    Delete Operation: O(log(n))
    4 object5

        2class7 class8class9 def0object0PriorityQueue(9object0selfdef5

    __init__(2    3

    Time complexity: By using heap data structure to implement Priority Queues
    Insert Operation: O(log(n))
    Delete Operation: O(log(n))
    4 __init__(5

        2__init__(7

    Time complexity: By using heap data structure to implement Priority Queues
    Insert Operation: O(log(n))
    Delete Operation: O(log(n))
    4 selfself0

        2self2 selfself0

        2

    Time complexity: By using heap data structure to implement Priority Queues
    Insert Operation: O(log(n))
    Delete Operation: O(log(n))
    02
    Time complexity: By using heap data structure to implement Priority Queues
    Insert Operation: O(log(n))
    Delete Operation: O(log(n))
    03

        2

    Time complexity: By using heap data structure to implement Priority Queues
    Insert Operation: O(log(n))
    Delete Operation: O(log(n))
    05

        2class2 self7

    Time complexity: By using heap data structure to implement Priority Queues
    Insert Operation: O(log(n))
    Delete Operation: O(log(n))
    1self9
    Time complexity: By using heap data structure to implement Priority Queues
    Insert Operation: O(log(n))
    Delete Operation: O(log(n))
    00

        

    Time complexity: By using heap data structure to implement Priority Queues
    Insert Operation: O(log(n))
    Delete Operation: O(log(n))
    17
    Time complexity: By using heap data structure to implement Priority Queues
    Insert Operation: O(log(n))
    Delete Operation: O(log(n))
    18
    Time complexity: By using heap data structure to implement Priority Queues
    Insert Operation: O(log(n))
    Delete Operation: O(log(n))
    19

        

    Time complexity: By using heap data structure to implement Priority Queues
    Insert Operation: O(log(n))
    Delete Operation: O(log(n))
    17
    Time complexity: By using heap data structure to implement Priority Queues
    Insert Operation: O(log(n))
    Delete Operation: O(log(n))
    22
    Time complexity: By using heap data structure to implement Priority Queues
    Insert Operation: O(log(n))
    Delete Operation: O(log(n))
    19

        

    Time complexity: By using heap data structure to implement Priority Queues
    Insert Operation: O(log(n))
    Delete Operation: O(log(n))
    17
    Time complexity: By using heap data structure to implement Priority Queues
    Insert Operation: O(log(n))
    Delete Operation: O(log(n))
    26
    Time complexity: By using heap data structure to implement Priority Queues
    Insert Operation: O(log(n))
    Delete Operation: O(log(n))
    19

        

    Time complexity: By using heap data structure to implement Priority Queues
    Insert Operation: O(log(n))
    Delete Operation: O(log(n))
    17
    Time complexity: By using heap data structure to implement Priority Queues
    Insert Operation: O(log(n))
    Delete Operation: O(log(n))
    30
    Time complexity: By using heap data structure to implement Priority Queues
    Insert Operation: O(log(n))
    Delete Operation: O(log(n))
    19

        

    Time complexity: By using heap data structure to implement Priority Queues
    Insert Operation: O(log(n))
    Delete Operation: O(log(n))
    02
    Time complexity: By using heap data structure to implement Priority Queues
    Insert Operation: O(log(n))
    Delete Operation: O(log(n))
    34

    def7

    Time complexity: By using heap data structure to implement Priority Queues
    Insert Operation: O(log(n))
    Delete Operation: O(log(n))
    07
    Time complexity: By using heap data structure to implement Priority Queues
    Insert Operation: O(log(n))
    Delete Operation: O(log(n))
    4
    Time complexity: By using heap data structure to implement Priority Queues
    Insert Operation: O(log(n))
    Delete Operation: O(log(n))
    4
    Time complexity: By using heap data structure to implement Priority Queues
    Insert Operation: O(log(n))
    Delete Operation: O(log(n))
    10    1

    Time complexity: By using heap data structure to implement Priority Queues
    Insert Operation: O(log(n))
    Delete Operation: O(log(n))
    1
    Time complexity: By using heap data structure to implement Priority Queues
    Insert Operation: O(log(n))
    Delete Operation: O(log(n))
    02
    Time complexity: By using heap data structure to implement Priority Queues
    Insert Operation: O(log(n))
    Delete Operation: O(log(n))
    41

    Output:

    12 1 14 7
    14
    12
    7
    1

        

    Time complexity: By using heap data structure to implement Priority Queues
    Insert Operation: O(log(n))
    Delete Operation: O(log(n))
    13
    Time complexity: By using heap data structure to implement Priority Queues
    Insert Operation: O(log(n))
    Delete Operation: O(log(n))
    4
    Time complexity: By using heap data structure to implement Priority Queues
    Insert Operation: O(log(n))
    Delete Operation: O(log(n))
    15better implementation is to use Binary Heap which is typically used to implement a priority queue. Note that Python provides heapq in the library also.

    Time complexity: By using heap data structure to implement Priority Queues
    Insert Operation: O(log(n))
    Delete Operation: O(log(n))

    Làm thế nào để xếp hàng ưu tiên hoạt động trong Python?

    Hàng đợi ưu tiên là một phần mở rộng của hàng đợi với các thuộc tính sau.Một yếu tố có mức độ ưu tiên cao được khử trùng trước một phần tử có mức độ ưu tiên thấp.Nếu hai yếu tố có cùng mức độ ưu tiên, chúng được phục vụ theo đơn đặt hàng của chúng trong hàng đợi.

    Làm cách nào để đặt hàng đợi ưu tiên trong Python?

    Sử dụng Heapq, mô -đun FEAPQ trong Python có thể được sử dụng để thực hiện hàng đợi ưu tiên.Trong mã này, một đống được tạo và các phần tử (khóa ưu tiên, giá trị) được đẩy vào đống.Mô-đun FEAPQ thực hiện Min-HEAP theo mặc định.Yếu tố có khóa nhỏ nhất được coi là ưu tiên cao nhất trong min-heap.The heapq module in Python can be used to implement Priority Queue. In this code, a heap is created and the elements (priority key, value) are pushed into the heap. The heapq module implements min-heap by default. The element with the smallest key is considered to have the highest priority in min-heap.

    Python có được xây dựng không

    Python cung cấp hàng đợi lớp như một mô -đun thường được tạo bằng các ngôn ngữ như C/C ++ và Java.Khởi tạo một biến đến kích thước tối đa của tối đa.Tối đa hóa bằng 0 '0' có nghĩa là hàng đợi vô hạn.Hàng đợi này tuân theo quy tắc của FIFO. which has to be generally created in languages such as C/C++ and Java. Initializes a variable to a maximum size of maxsize. A maxsize of zero '0' means a infinite queue. This Queue follows FIFO rule.

    Là chủ đề hàng đợi ưu tiên python

    Python Hàng đợi ưu tiên là an toàn cho luồng, nhưng FEAPQ không đảm bảo an toàn cho luồng.PriorityQueue is thread-safe, but heapq doesn't guarantee thread safety.