数据结构与算法队列的使用以及案例

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了数据结构与算法队列的使用以及案例相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

定义一个队列:

class Queue:
    def __init__(self) -> None:
        self.items = []
    
    def isEmpty(self):
        return self.items == []
    
    def enqueue(self, item):
        # 入队在开始
        self.items.insert(0, item)
    
    def dequeue(self):
        # 出队在最后
        return self.items.pop()
    
    def size(self):
        return len(self.items)
q = Queue()
q.isEmpty()
True
q.enqueue('dog')
q.enqueue(4)
q.size()
1
q.enqueue(8.4)

传土豆游戏,或者丢手绢,或者约瑟夫环游戏

## 传土豆游戏
def hotPotato(namelist, num):
    simqueue = Queue()
    for name in namelist:
        simqueue.enqueue(name)
    
    while simqueue.size() > 1:
        # 每次第7個人出隊,問最後出隊列的是誰
        for i in range(num):
            simqueue.enqueue(simqueue.dequeue())
        simqueue.dequeue()
    return simqueue.dequeue()
namelist = ['Bill','David','Susan','Jane','Kent','Brad']
num = 7
hotPotato(namelist, num)

‘Susan’
#拟前文提到的打印任务队列

class Printer:
    def __init__(self,ppm) -> None:
        self.pagerate = ppm
        self.currentTask = None
        self.timeRemaining = 0
    
    def tick(self):
        if self.currentTask != None:
            self.timeRemaining = self.timeRemaining - 1
            if self.timeRemaining <= 0:
                self.currentTask = None
    
    def busy(self):
        if self.currentTask!=None:
            return True
        else:
            return False
    
    def startNext(self, newtask):
        self.currentTask = newtask
        self.timeRemaining = newtask.getPage() * 60 / self.pagerate

import random
class Task:
    def __init__(self, time) -> None:
        self.timestamp = time
        self.pages = random.randrange(1, 21)
    
    def getStamp(self):
        return self.timestamp
    def getPages(self):
        return self.pages
    
    def waitTime(self, currenttime):
        return currenttime - self.timestamp
    
    def newPrintTask():
	    num = random.randrange(1, 181)
	    if num == 180:
	        return True
	    else:
	        return False

def simulation(numSeconds, pagesPerMinute):  
    
    labprinter = Printer(pagesPerMinute) 
    printQueue = Queue()  
    waitingtimes = [] 

    for currentSecond in range(numSeconds): 

        if newPrintTask(): 
            task = Task(currentSecond) 
            printQueue.enqueue(task) 

        if (not labprinter.busy()) and (not printQueue.isEmpty()): 
            nexttask = printQueue.dequeue() 
            waitingtimes.append(nexttask.waitTime(currentSecond)) 
            labprinter.startNext(nexttask) 

        labprinter.tick() 
    averageWait=sum(waitingtimes)/len(waitingtimes) 
    print("Average Wait %6.2f secs %3d tasks remaining."%(averageWait, printQueue.size())) 



def newPrintTask(): 
    num = random.randrange(1, 181) 
    if num == 180: 
        return True 
    else: 
        return False

408数据结构与算法—栈和队列的案例引入

【408数据结构与算法】—栈和队列的案例引入(九)

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一、把十进制数159转换成八进制数


二、检验括号的匹配

假设表达式中允许包含两种括号:圆括号和方括号
其嵌套的顺序随意,即:

三、表达式求值

表达式的组成

  • 操作数:常数、变量
  • 运算符:算术运算符、关系运算符、逻辑运算符
  • 界限符:左右括弧、表达式结束符

任何一个算术表达式都由操作符、算术运算符和界限符组成。后两者统称为算符。

四、舞伴问题

假设舞会上,男士和女士各自排成一队,舞会开始时,依次从男队和女队的队头各出一人配成舞队,如果两队初始人数不同,则较长的一队未配对者等待下一轮舞曲。现要求写一道算法模拟上述舞伴配对的问题。
显然,先入队的男士或者女士先出队配成舞伴,因此该问题具有典型的先进先出的特性,可以使用队列作为算法的数据结构。

  • 首先构造两个队列
  • 依次将队头元素出队配成舞伴
  • 某队为空,则另外一队等待着则是下一个舞曲第一个可获得舞伴的人

以上是关于数据结构与算法队列的使用以及案例的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

408数据结构与算法—栈和队列的案例引入

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数据结构与算法学习笔记 栈和队列Ⅰ

Python数据结构与算法(3.4)——队列相关应用与习题

Python数据结构与算法(3.3)——队列

图像识别算法及案例