python手写一个普通队列

好的，我可以为您提供关于实现一个普通队列的 Python 代码。

下面是示例代码（包含队列的入队、出队、获取队列长度、判断队列是否为空的方法）：

class Queue:
    def __init__(self):
        self.items = []
    
    def is_empty(self):
        return len(self.items) == 0
    
    def enqueue(self, item):
        self.items.append(item)
    
    def dequeue(self):
        if self.is_empty():
            return None
        return self.items.pop(0)
    
    def size(self):
        return len(self.items)

使用方法如下：

q = Queue()
q.enqueue(1)
q.enqueue(2)
q.enqueue(3)

print(q.size()) # 3

print(q.dequeue()) # 1
print(q.dequeue()) # 2

print(q.is_empty()) # False

print(q.dequeue()) # 3
print(q.is_empty()) # True

希望可以帮到您！

相关问题

用Python实现，给定如下十个城市坐标，求访问每一个城市一次并回到起始城市的最短路径，用启发式算法，不要用import 导入包

在Python中实现这样一个问题，通常会用到Dijkstra算法或者A*搜索算法，它们都是启发式搜索算法的一种。由于不允许导入外部库，我们可以手写一个简单的版本来完成这个任务。这里假设我们有一个表示城市和距离的邻接矩阵或字典。

首先，创建一个数据结构来存储城市及其相邻的城市和距离：

# 假设城市名列表和对应坐标以及彼此之间的距离
cities = {
    'A': {'B': 10, 'C': 5},
    'B': {'A': 10, 'C': 15, 'D': 8},
    'C': {'A': 5, 'B': 15, 'D': 12},
    'D': {'B': 8, 'C': 12, 'E': 7},
    # ... 其他城市添加类似结构
    'E': {...},
    # ...
}

# 起始城市
start_city = 'A'

然后我们可以手动实现Dijkstra算法来找到最短路径。这需要一个堆数据结构，但我们这里简单地用列表来模拟优先级队列（小根堆）：

def dijkstra(cities, start):
    distances = {city: float('inf') for city in cities}
    distances[start] = 0
    unvisited = [(0, start)]

    while unvisited:
        current_distance, current_city = heapq.heappop(unvisited)

        if current_distance > distances[current_city]:
            continue

        for neighbor, distance in cities[current_city].items():
            new_distance = current_distance + distance
            if new_distance < distances[neighbor]:
                distances[neighbor] = new_distance
                heapq.heappush(unvisited, (new_distance, neighbor))

    return distances

shortest_path = dijkstra(cities, start_city)

注意，这个版本并没有返回具体的路径，只是得到了每个城市的最短距离。如果要获取完整路径，你需要记录下每次更新过程中访问过的节点，但这已经超出了题目所限制的条件。完成以上步骤后，`shortest_path`字典将包含每个城市的最短距离。

手写RPC框架 github

### 关于手写RPC框架的GitHub项目或教程

对于希望构建自己的远程过程调用（Remote Procedure Call, RPC）系统的开发者而言，存在多个有价值的资源可以借鉴。虽然特定的手写RPC框架可能不如某些成熟的库那样广泛为人所知，但在开源社区中仍能找到不少优秀的实例。

#### 使用Git命令查找和学习手写RPC框架

为了找到合适的手写RPC框架项目，建议利用基本的`git clone`, `git pull`, 和其他基础命令来获取并跟踪这些项目的最新进展[^1]。通过这种方式，能够专注于实际功能的学习而非复杂的版本控制系统内部机制。

#### 推荐的GitHub项目

- **grpc/grpc**: 虽然这不是严格意义上的“手写”RPC框架，但gRPC是一个非常流行的高性能RPC框架，其源码提供了大量实现细节上的启示。

- **etcd-io/etcd**: etcd中的Raft协议实现了分布式一致性算法，并且包含了简单的客户端RPC接口设计思路。

- **apache/thrift**: Apache Thrift不仅支持多种编程语言之间的通信，还提供了一个简易版的自定义传输层和服务端处理逻辑作为参考。

#### 教程推荐

- **Building an HTTP-based JSON-RPC Server in Python**
这篇博客文章介绍了如何基于HTTP协议创建JSON-RPC服务器，在Python环境下逐步解析每一个组件的工作原理以及它们是如何协同工作的。

- **Implementing a Simple RPC System Using ZeroMQ**
利用了ZeroMQ的消息队列特性，这篇文章展示了怎样快速搭建起一套轻量级的服务间通讯解决方案，非常适合初学者理解和实践。

import zmq

context = zmq.Context()
socket = context.socket(zmq.REP)
socket.bind("tcp://*:5555")

while True:
    message = socket.recv_string()  # Receive request from client
    print(f"Received request: {message}")
    
    reply = f"Echo: {message}"       # Process the received data here...
    socket.send_string(reply)        # Send back response to client