Question

我最近开始研究如何在Python中实现各种数据结构，以使我的代码更高效。在调查列表和deques的工作方式时，我发现当我想要移位和卸载时，我可以获得好处，从列表中的O（n）减少到deques中的O（1）的时间（列表被实现为具有固定长度的数组，具有每次在前面插入某些东西时都要完全复制......）。我似乎无法找到的是deque如何实现的细节，以及它的缺点的具体情况。名单。有人可以在这两个问题上启发我吗？

Answer 1

https://hg.python.org/cpython/file/3.5/Modules/_collectionsmodule.c

dequeobject由block节点的双向链接列表组成。

所以是的，deque是一个（双重）链接列表，正如另一个答案所示。

Elaborating：这意味着Python列表对于随机访问和固定长度操作（包括切片）要好得多，而deques对于推送和弹出端点更有用，使用索引（但不是切片，有趣的是）可能但比列表慢。

Answer 2

结帐collections.deque。来自文档：

Deques支持线程安全的内存   高效的追加和流行音乐   大约一边的双端   两者中的O（1）性能相同   方向。

虽然列表对象支持类似   操作，它们是优化的   快速固定长度操作和招致   流行的O（n）内存移动成本（0）   并插入（0，v）操作   改变大小和位置   基础数据表示。

正如它所说的那样，使用pop（0）或insert（0，v）会对列表对象产生很大的惩罚。您不能在deque上使用切片/索引操作，但可以使用popleft / appendleft，这些操作是deque优化的。这是一个简单的基准来证明这一点：

import time
from collections import deque

num = 100000

def append(c):
    for i in range(num):
        c.append(i)

def appendleft(c):
    if isinstance(c, deque):
        for i in range(num):
            c.appendleft(i)
    else:
        for i in range(num):
            c.insert(0, i)
def pop(c):
    for i in range(num):
        c.pop()

def popleft(c):
    if isinstance(c, deque):
        for i in range(num):
            c.popleft()
    else:
        for i in range(num):
            c.pop(0)

for container in [deque, list]:
    for operation in [append, appendleft, pop, popleft]:
        c = container(range(num))
        start = time.time()
        operation(c)
        elapsed = time.time() - start
        print "Completed %s/%s in %.2f seconds: %.1f ops/sec" % (container.__name__, operation.__name__, elapsed, num / elapsed)

我的机器上的结果：

Completed deque/append in 0.02 seconds: 5582877.2 ops/sec
Completed deque/appendleft in 0.02 seconds: 6406549.7 ops/sec
Completed deque/pop in 0.01 seconds: 7146417.7 ops/sec
Completed deque/popleft in 0.01 seconds: 7271174.0 ops/sec
Completed list/append in 0.01 seconds: 6761407.6 ops/sec
Completed list/appendleft in 16.55 seconds: 6042.7 ops/sec
Completed list/pop in 0.02 seconds: 4394057.9 ops/sec
Completed list/popleft in 3.23 seconds: 30983.3 ops/sec

Answer 3

deque objects的文档条目说明了你需要知道的大部分内容，我怀疑。引人注目的名言：

Deques支持线程安全，内存有效的追加和双端队列的弹出，在任一方向上具有大致相同的O（1）性能。

但是...

索引访问在两端都是O（1），但在中间减慢到O（n）。对于快速随机访问，请改用列表。

我必须查看源代码来判断实现是否是链接列表或其他内容，但它听起来好像deque具有与双重链接大致相同的特征名单。

Answer 4

除了所有其他有用的答案之外，here还有一些信息可以比较Python列表，deques，集和词典上各种操作的时间复杂度（Big-Oh）。这应该有助于为特定问题选择正确的数据结构。

如何实现Python中的deques，以及它们何时比列表更糟糕？

4 个答案: