Pythonは両端キューデータ構造とその基本方法を実現する

キューは特殊な線形テーブルであり、先進的なフロントアウト(FIFO)のデータ構造である.テーブルのフロントエンド(front)でのみ削除操作を許可し、テーブルのバックエンド(rear)で挿入操作を行います.挿入操作を行う端をキューテールと呼び,削除操作を行う端をキューヘッダと呼び,キューに要素がない場合を空キューと呼ぶ.
キューは、リストおよびチェーンテーブルを含む線形テーブルによって実装できますが、セキュリティ上はチェーンテーブルが安全ですが、追加のメモリオーバーヘッドを増加させ、一般的にリストを考慮してキューを実装します.
Pythonキューライブラリqueueが提供するキューソースを表示するには、次の手順に従います.

class Queue:

    '''Create a queue object with a given maximum size.


    If maxsize is <= 0, the queue size is infinite.

    '''


    def __init__(self, maxsize=0):

        self.maxsize = maxsize

        self._init(maxsize)


        # mutex must be held whenever the queue is mutating.  All methods

        # that acquire mutex must release it before returning.  mutex

        # is shared between the three conditions, so acquiring and

        # releasing the conditions also acquires and releases mutex.

        self.mutex = threading.Lock()


        # Notify not_empty whenever an item is added to the queue; a

        # thread waiting to get is notified then.

        self.not_empty = threading.Condition(self.mutex)


        # Notify not_full whenever an item is removed from the queue;

        # a thread waiting to put is notified then.

        self.not_full = threading.Condition(self.mutex)


        # Notify all_tasks_done whenever the number of unfinished tasks

        # drops to zero; thread waiting to join() is notified to resume

        self.all_tasks_done = threading.Condition(self.mutex)

        self.unfinished_tasks = 0


    def task_done(self):

        '''Indicate that a formerly enqueued task is complete.


        Used by Queue consumer threads.  For each get() used to fetch a task,

        a subsequent call to task_done() tells the queue that the processing

        on the task is complete.


        If a join() is currently blocking, it will resume when all items

        have been processed (meaning that a task_done() call was received

        for every item that had been put() into the queue).


        Raises a ValueError if called more times than there were items

        placed in the queue.

        '''

        with self.all_tasks_done:

            unfinished = self.unfinished_tasks - 1

            if unfinished <= 0:

                if unfinished 
                    raise ValueError('task_done() called too many times')

                self.all_tasks_done.notify_all()

            self.unfinished_tasks = unfinished


    def join(self):

        '''Blocks until all items in the Queue have been gotten and processed.


        The count of unfinished tasks goes up whenever an item is added to the

        queue. The count goes down whenever a consumer thread calls task_done()

        to indicate the item was retrieved and all work on it is complete.


        When the count of unfinished tasks drops to zero, join() unblocks.

        '''

        with self.all_tasks_done:

            while self.unfinished_tasks:

                self.all_tasks_done.wait()


    def qsize(self):

        '''Return the approximate size of the queue (not reliable!).'''

        with self.mutex:

            return self._qsize()


    def empty(self):

        '''Return True if the queue is empty, False otherwise (not reliable!).


        This method is likely to be removed at some point.  Use qsize() == 0

        as a direct substitute, but be aware that either approach risks a race

        condition where a queue can grow before the result of empty() or

        qsize() can be used.


        To create code that needs to wait for all queued tasks to be

        completed, the preferred technique is to use the join() method.

        '''

        with self.mutex:

            return not self._qsize()


    def full(self):

        '''Return True if the queue is full, False otherwise (not reliable!).


        This method is likely to be removed at some point.  Use qsize() >= n

        as a direct substitute, but be aware that either approach risks a race

        condition where a queue can shrink before the result of full() or

        qsize() can be used.

        '''

        with self.mutex:

            return 0 

    def put(self, item, block=True, timeout=None):

        '''Put an item into the queue.


        If optional args 'block' is true and 'timeout' is None (the default),

        block if necessary until a free slot is available. If 'timeout' is

        a non-negative number, it blocks at most 'timeout' seconds and raises

        the Full exception if no free slot was available within that time.

        Otherwise ('block' is false), put an item on the queue if a free slot

        is immediately available, else raise the Full exception ('timeout'

        is ignored in that case).

        '''

        with self.not_full:

            if self.maxsize > 0:

                if not block:

                    if self._qsize() >= self.maxsize:

                        raise Full

                elif timeout is None:

                    while self._qsize() >= self.maxsize:

                        self.not_full.wait()

                elif timeout 
                    raise ValueError("'timeout' must be a non-negative number")

                else:

                    endtime = time() + timeout

                    while self._qsize() >= self.maxsize:

                        remaining = endtime - time()

                        if remaining <= 0.0:

                            raise Full

                        self.not_full.wait(remaining)

            self._put(item)

            self.unfinished_tasks += 1

            self.not_empty.notify()


    def get(self, block=True, timeout=None):

        '''Remove and return an item from the queue.


        If optional args 'block' is true and 'timeout' is None (the default),

        block if necessary until an item is available. If 'timeout' is

        a non-negative number, it blocks at most 'timeout' seconds and raises

        the Empty exception if no item was available within that time.

        Otherwise ('block' is false), return an item if one is immediately

        available, else raise the Empty exception ('timeout' is ignored

        in that case).

        '''

        with self.not_empty:

            if not block:

                if not self._qsize():

                    raise Empty

            elif timeout is None:

                while not self._qsize():

                    self.not_empty.wait()

            elif timeout 
                raise ValueError("'timeout' must be a non-negative number")

            else:

                endtime = time() + timeout

                while not self._qsize():

                    remaining = endtime - time()

                    if remaining <= 0.0:

                        raise Empty

                    self.not_empty.wait(remaining)

            item = self._get()

            self.not_full.notify()

            return item


    def put_nowait(self, item):

        '''Put an item into the queue without blocking.


        Only enqueue the item if a free slot is immediately available.

        Otherwise raise the Full exception.

        '''

        return self.put(item, block=False)


    def get_nowait(self):

        '''Remove and return an item from the queue without blocking.


        Only get an item if one is immediately available. Otherwise

        raise the Empty exception.

        '''

        return self.get(block=False)


    # Override these methods to implement other queue organizations

    # (e.g. stack or priority queue).

    # These will only be called with appropriate locks held


    # Initialize the queue representation

    def _init(self, maxsize):

        self.queue = deque()


    def _qsize(self):

        return len(self.queue)


    # Put a new item in the queue

    def _put(self, item):

        self.queue.append(item)


    # Get an item from the queue

    def _get(self):

        return self.queue.popleft()

Queueはいくつかの基本的な方法を提供しています:task_done、join、qsize、empty、full、put、get、put_nowait、get_Nowaitですが、彼の実装は依然として内部のプライベートメソッドを操作することによって行われています.これらのプライベートメソッドはキューの本質です.
最後の初期化でリストを作成したり、リスト長を取得してキューサイズを返したり、リストを要素操作したりするなど、本質的にはliest操作です.
両端キューとは?両端キューは、通常のキューに基づいて、フロントエンドで要素をポップアップしたり、フロントエンドで要素を挿入したりすることができます.バックエンドで要素を挿入したり、バックエンドで要素をポップアップしたりすることができます.次に、この基本モデルを実装します.

class Deque(object):

    """    """

    def __init__(self):

        self._items = []


    @property

    def is_empty(self):

        """

                

        :return:

        """

        return self._items == []


    @property

    def size(self):

        """

              

        :return:

        """

        return len(self._items)


    def add_front(self, item):

        """

               

        :param item:

        :return:

        """

        self._items.insert(0, item)


    def add_rear(self, item):

        """

               

        :param item:

        :return:

        """

        self._items.append(item)


    def remove_front(self):

        """

               

        :return:

        """

        return self._items.pop(0)


    def remove_rear(self):

        """

               

        :return:

        """

        return self._items.pop()

両端キューの分類:
制限付き両端キューの出力:一端での挿入と削除は許可されますが、他端では挿入のみが許可されている両端キューを出力制限付き両端キューと呼びます.
制限付き両端キューの入力:一端での挿入と削除は許可されますが、他端では削除のみが許可されている両端キューを入力制限付き両端キューと呼びます.一方、両端キューを制限してある端点から挿入された要素がその端点からしか削除できない場合、両端キューは2つのスタックの底に隣接するスタックに脱皮します.