Python のデータ構造とアルゴリズム - 優先度キュー

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序文

キュー ライブラリは、マルチスレッド プログラミングに適した先入れ先出し (FIFO) データ構造を提供します。これを使用して、プロデューサー スレッドとコンシューマー スレッド間でメッセージやその他のデータを安全に渡すことができます。

呼び出し元のロック処理を行い、複数のスレッドが同じ Queue インスタンスを安全かつ簡単に操作できるようにします。メモリ使用量や処理を制限するために、キューのサイズが制限される場合があります。

基本的な使い方

Queue クラスは、基本的な先入れ先出しコンテナーを実装します。 put() を使用してこのシーケンスの一方の端に要素を追加し、get() を使用してもう一方の端から要素を削除します。具体的なコードは次のとおりです。

インポートキュー
 
 q = キュー.キュー() 
 
 iが範囲(1, 10)内にある場合:
    q.put(i)
 q.empty()ではない場合:
    print(q.get(),終了= " " )

実行後の効果は次のようになります。

ここでは、1 から 10 までを順番にキューに追加します。先入れ先出しの原則により、出てくる順序は追加された順序と同じになります。

LIFO キュー

先入れ先出しキューが存在するため、データ構造には後入れ先出しキューが存在する必要があります。後入れ先出しキューは LifoQueue です。例は次のとおりです。

インポートキュー
 
 q = キュー.LifoQueue() 
 
 iが範囲(1, 10)内にある場合:
    q.put(i)
 q.empty()ではない場合:
    print(q.get(),終了= " " )

実行後の効果は次のようになります。

優先キュー

オペレーティング システムでは、多くの場合、優先度に基づいてタスクを処理します。たとえば、システムの優先度が最も高い場合は、必ず最初にシステム タスクを処理し、次にユーザー タスクを処理します。同様に、キュー ライブラリは、優先キューを処理するための PriorityQueue を提供します。

次に例を示します。

インポートキュー
インポートスレッド
 
クラスジョブ:
    def __init__(self, 優先度, desc ):
        self.priority = 優先度
        自己.desc = desc  
        print( "新しい仕事: " , desc )
戻る  
 
    __eq__(自分、他):
        試す：
 self.priority == other.priorityを返す
AttributeErrorを除く:
実装されていないを返す
 
    __lt__(自分、他):
        試す：
 self.priority > other.priorityを返す
AttributeErrorを除く:
実装されていないを返す
 
 process_Job(q)を定義します。
    真の場合:
        次のジョブ = q.get()
        印刷( next_job.desc )
        タスク完了() 
 
 q = キュー.優先度キュー() 
 
 q.put(Job(5, "5つの仕事" ))
 q.put(Job(15, "15の仕事" ))
 q.put(Job(1, "1つのジョブ" )) 
 
労働者 = [
    スレッド化.Thread(ターゲット=process_Job、引数=(q,))、
    スレッド化.Thread(ターゲット=process_Job、引数=(q,))、
 ] 
 
のために 仕事 労働者の場合:
作業.setDaemon( True )
作業.開始() 
 
 q.join ()関数

実行後の効果は次のようになります。

ここでは、値が大きいほど優先度が高くなるようにデフォルト設定されています。15 が最初に実行され、その後に 5 と 1 のタスクが実行されていることがわかります。この例では、複数のスレッドがタスクを処理している場合、get() 中にキュー内の要素の優先度に従ってタスクが処理されることを示しています。