Python collections.deque双边队列原理详解

Python中的collections模块提供了一种双边队列（deque）的数据结构，它可以在两端进行插入和删除操作，具有比列表更快的操作速度。本文将详细介绍Python collections.deque双边队列的原理和使用方法。

deque（双边队列）的原理

deque（双边队列）是一种具有栈和队列性质的数据结构，因此可以在其中同时进行插入、删除等操作。与列表相比，deque具有如下特点：

1. deque可以从队列任意一端插入元素。
2. deque可以从队列任意一端删除元素。
3. deque具有O(1)的时间复杂度进行插入和删除操作。

deque可以通过以下方式进行创建：

from collections import deque

d = deque()

创建空的deque对象后，我们就可以向其内部插入和删除元素。deque中内置了许多方法，例如append、appendleft、pop、popleft等方法，可以方便地操作deque。

下面我们来分别介绍这些方法：

append和appendleft方法

通过append方法，可以向deque的右侧插入一个元素，而通过appendleft方法，可以向deque的左侧插入一个元素。例如：

from collections import deque

d = deque()
d.append(1)  # 右侧插入1，返回None
d.appendleft(2)  # 左侧插入2，返回None
print(d)  # deque([2, 1])

pop和popleft方法

通过pop方法，可以从deque的右侧弹出一个元素，而通过popleft方法，可以从deque的左侧弹出一个元素。例如：

from collections import deque

d = deque([1, 2, 3])
d.pop()  # 弹出3
d.popleft()  # 弹出1
print(d)  # deque([2])

其他方法

deque内置了许多其他方法，例如rotate、remove等方法，可以方便地进行元素旋转、元素删除等操作。例如：

from collections import deque

d = deque([1, 2, 3])
d.rotate(1)  # 右侧旋转一位，返回None
d.remove(2)  # 删除元素2，返回None
print(d)  # deque([3, 1])

实际应用示例

示例1：使用deque实现窗口大小固定的滑动窗口

deque可以用于实现窗口大小固定的滑动窗口，可以通过左侧弹出和右侧插入的方法实现。例如，我们有一个长度为n的整数数组，给定窗口大小k，在该整数数组中找到所有长度为k的滑动窗口的最大值。代码如下：

from collections import deque

def sliding_window(nums, k):
    n = len(nums)
    if n < k or k <= 0:
        return []
    res = []
    q = deque()
    for i in range(n):
        # 当队列非空且当前元素大于队列末尾元素时，删除队列末尾元素
        while len(q) > 0 and nums[q[-1]] < nums[i]:
            q.pop()
        q.append(i)
        # 当队列中队头元素已经不在滑动窗口内时，删除队头元素
        while q[0] < i + 1 - k:
            q.popleft()
        # 当队列中元素个数等于窗口大小时，将队头元素作为滑动窗口最大值
        if i + 1 >= k:
            res.append(nums[q[0]])
    return res

print(sliding_window([1, 3, -1, -3, 5, 3, 6, 7], 3))  # [3, 3, 5, 5, 6, 7]

上面的代码中，我们通过双端队列来保存滑动窗口中的元素。队列中保存的是元素下标，而不是元素本身，这样可以避免出现重复元素的情况。

示例2：使用deque实现二叉树的层次遍历

deque可以用于实现二叉树的层次遍历，可以通过左侧插入和右侧插入的方法实现。例如，我们有一个二叉树，需要进行层次遍历。代码如下：

from collections import deque

class TreeNode:
    def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
        self.val = val
        self.left = left
        self.right = right

def level_order(root):
    res = []
    if not root:
        return res
    q = deque([root])
    while q:
        level = []
        size = len(q)
        for _ in range(size):
            node = q.popleft()
            level.append(node.val)
            if node.left:
                q.append(node.left)
            if node.right:
                q.append(node.right)
        res.append(level)
    return res

root = TreeNode(3)
root.left = TreeNode(9)
root.right = TreeNode(20)
root.right.left = TreeNode(15)
root.right.right = TreeNode(7)
print(level_order(root))  # [[3], [9, 20], [15, 7]]

上面的代码中，我们通过双端队列来保存每一层的节点。先将根节点加入队列，然后循环遍历队列，弹出队列中的节点，并保存其值。将弹出的节点的左右子节点加入队列中，直到队列为空为止。每一层的节点保存在一个列表中，最终将列表保存在结果中。