优先队列

在计算机科学中，堆排序是一种高效的优先队列实现方式。堆是一种完全二叉树，其节点的关键码单调非升或非降，依据其类型。通过调整堆的结构，可以实现快速的插入和删除最小元素操作。堆排序保证操作的时间复杂度为O(logn)，使其在处理大数据集时尤为有效。

Python实现斐波那契堆作为优先队列的功能，包括合并操作、插入操作、查找最小值操作等功能。具体实现包括合并堆操作merge(H)，插入操作insert(v)，查找最小值操作find_min()，以及更新最小值操作updateMin()和删除操作delete(v)等。

本章探讨了如何利用列表结构实现优先队列，这是第§3.2节介绍的延伸应用。基于列表的实现策略包括使用无序列表和有序列表两种方式。首先介绍了基于无序列表的具体实现，代码示例见代码五.11。PQueue_UnsortedList类通过内部列表L和比较器C实现，支持使用默认或指定的比较器，以及初始元素的灵活配置。实现过程中，通过insert方法实现元素的插入，getSize方法用于统计队列规模，isEmpty方法判断队列是否为空。

优先级队列是一种特殊的数据结构，Python中通过heapq模块进行实现。本章详细探讨了优先级队列的概念及其在编程中的应用。在普通队列中，元素按照先进先出的原则处理，而在优先级队列中，根据元素的优先级确定处理顺序。heapq基于堆实现，提供了诸如heappush、heappop等操作函数，用于维护和操作堆。这种数据结构在任务调度、事件驱动编程以及图形算法中广泛应用。

算法BestFS对图进行遍历，不断访问距离已访问顶点集最近的未访问顶点，并更新各顶点到已访问点集的最短距离，直到访问所有顶点。

机械工业出版社Python数据结构第六章配套代码，包含自编和网络收集，适合初学者学习。

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队列广泛用于任务调度、消息队列、排队模拟等场景。队列有链式和循环两种实现方式：- 链式：使用链表存储队列元素，尾部指针指向队尾元素- 循环：使用循环数组存储队列元素

入队、出队、队首元素、队尾元素、队空判断、队满判断

高并发场景下的消息中转站，RabbitMQ的稳定性和可靠性确实挺不错。你要是做微服务，或者需要异步任务，RabbitMQ 用起来还挺顺手的。支持 AMQP 协议，和多语言都能打通，接入也比较方便。队列机制设计得比较灵活，像延迟队列、死信队列这些高级玩法，RabbitMQ 都支持，而且文档也算全，遇坑好排查。管理后台是 Web 界面，图形化操作一目了然，连个队列状态都能点开实时看，挺省心。和Kafka比，RabbitMQ 更适合对消息可靠性要求高但吞吐量一般的场景。Kafka 更偏向大数据日志那块，而 RabbitMQ 在业务侧的调度、通知类任务里用得比较多。比如订单超时取消、短信推送这种，Ra