Python培訓：Python內建資料結構之雙向佇列

　　經常聽說Python就是一門執行速度低的語言，可能是你的程式中使用了複雜的演算法與資料結構，才會導致程式執行速率低的。在Python的標準庫中提供了常見的資料結構工開發者使用，不僅執行速率比較快，還可以簡化開發者的程式設計工作。下面我來介紹其中的雙向佇列

　　collections模組中的deque類，就是雙向佇列，這種佇列可以從頭部或者尾部新增或者移除元素，這種操作的所消耗的時間時常數級別的，所以它非常合適表示先進先出的佇列。

　　# 演示先進先出的佇列操作

　　from collections import deque

　　queue = deque()

　　# 新增資料

　　queue.append(20)

　　queue.append(30)

　　queue.append(40)

　　print(queue) # deque([20, 30, 40])

　　# 移除資料

　　queue.popleft()

　　print(queue) # deque([30, 40])

　　這種情況下，也許有人會說列表也可以做這種操作的，那麼區別是什麼?區別是列表是單向的，在尾部新增或者移除資料的操作耗時是常數級別的，但是如果在頭部新增或者移除資料卻是線性級別(耗時與資料大小成正比)的，那麼對比雙向佇列來說，就慢許多了，可以看下面程式碼

　　from time import time

　　# 演示先進先出的佇列操作

　　from collections import deque

　　# 在雙向佇列中新增資料

　　queue = deque()

　　for i in range(20000):

　　queue.append(i)

　　print(queue)

　　start = time()

　　queue.popleft()

　　end = time()

　　print(end - start) # 3.0994415283203125e-06 不同機器耗時不一樣 可以在自己的電腦上測試

　　# 在列表中新增相同的資料 做一樣的操作

　　nums = list()

　　for i in range(20000):

　　nums.append(i)

　　print(nums)

　　start = time()

　　nums.pop(0)

　　end = time()

　　print(end - start) # 1.5020370483398438e-05 不同機器耗時不一樣 可以在自己的電腦上測試

　　從上面兩組資料來看，列表list做先進先出操作耗時比雙向佇列deque完成相應的操作多很多的。所以要完成先進先出的佇列操作時應該選擇雙向佇列deque.