Hướng dẫn python multiprocessing priority queue - hàng đợi ưu tiên đa xử lý python

Than ôi, không nơi nào đơn giản như thay đổi kỷ luật xếp hàng của một

import heapq

heap = []

node1 = node['a', 3]
node2 = node['b', 2]
node3 = node['c', 1]

heapq.heappush[heap, node1]
heapq.heappush[heap, node2]
heapq.heappush[heap, node3]

# Should print 'a', 'b', 'c' in that order.
for i in range[3]:
    print[heapq.heappop[heap].label]

7 cũ tốt Kỷ luật [trong 2.6 Lifo rõ ràng và triển khai ưu tiên được cung cấp, nhưng chúng rất dễ thực hiện ngay cả trong các phiên bản trước của Python].

Để đa xử lý, trong trường hợp chung [nhiều độc giả, nhiều nhà văn], tôi không thấy giải pháp nào để thực hiện hàng đợi ưu tiên ngoại trừ từ bỏ bản chất phân tán của hàng đợi; Chỉ định một quy trình phụ trợ đặc biệt không làm gì ngoài việc xử lý hàng đợi, gửi [về cơ bản] RPC cho nó để tạo một hàng đợi với một môn học được chỉ định, thực hiện và nhận được thông tin về nó, & c. Vì vậy, người ta sẽ có được các vấn đề thông thường về việc đảm bảo mọi quy trình đều biết về vị trí của AUX PROC [máy chủ và cổng, giả sử], v.v. [dễ dàng hơn nếu quá trình luôn được sinh ra khi khởi động bởi Proc chính]. Một vấn đề khá lớn, đặc biệt là nếu người ta muốn thực hiện nó với hiệu suất tốt, các biện pháp bảo vệ chống lại các vụ tai nạn của AUX [yêu cầu sao chép dữ liệu cho các quy trình nô lệ, đã phân phối "bầu cử tổng thể" giữa các nô lệ nếu Master Crash, & C], v.v. Làm điều đó từ đầu nghe có vẻ như là một công việc giá trị của một tiến sĩ. Người ta có thể bắt đầu từ công việc của Johnson, hoặc cõng một số cách tiếp cận rất chung chung như Activemq.

Một số trường hợp đặc biệt [ví dụ: người đọc đơn, người viết đơn] có thể dễ dàng hơn và hóa ra nhanh hơn cho khu vực ứng dụng hạn chế của họ; Nhưng sau đó, một thông số kỹ thuật bị hạn chế rất cụ thể nên được soạn thảo cho khu vực hạn chế đó - và kết quả sẽ không tạo thành một [mục đích chung] "hàng đợi đa xử lý", nhưng chỉ áp dụng cho các yêu cầu bị ràng buộc nhất định.

Ví dụ: Lớp Customer với các property fullName, loyaltyPoints [Họ tên, số điểm tích luỹ khi mua hàng]. Khách hàng có loyaltyPoints cao hơn sẽ được ưu tiên phục vụ. Comparator cho PriorityQueue.

import heapq

heap = []

node1 = node['a', 3]
node2 = node['b', 2]
node3 = node['c', 1]

heapq.heappush[heap, node1]
heapq.heappush[heap, node2]
heapq.heappush[heap, node3]

# Should print 'a', 'b', 'c' in that order.
for i in range[3]:
    print[heapq.heappop[heap].label]

4

Ví dụ: Lớp Customer với các property fullName, loyaltyPoints [Họ tên, số điểm tích luỹ khi mua hàng]. Khách hàng có loyaltyPoints cao hơn sẽ được ưu tiên phục vụ.

Ví dụ: Với các phần tử không thể tự so sánh với nhau, bạn cần cung cấp một Comparator cho PriorityQueue. PriorityQueue mà không phải loại bỏ các phần tử, bạn có thể sử dụng Iterator hoặc Spliterator, tuy nhiên chúng không đảm báo thứ tự ưu tiên của các phần tử. Trong trường hợp này bạn nên sử dụng Arrays.sort[priorityQueue.toArray[]] hoặc Arrays.sort[priorityQueue.toArray[],comparator].

Ví dụ: Lớp Customer với các property fullName, loyaltyPoints [Họ tên, số điểm tích luỹ khi mua hàng]. Khách hàng có loyaltyPoints cao hơn sẽ được ưu tiên phục vụ. PriorityQueue có đầy đủ các đặc điểm của một Queue. Các phương thức và các ví dụ liên quan về Queue được đề cập trong bài viết dưới đây:

import heapq

heap = []

node1 = node['a', 3]
node2 = node['b', 2]
node3 = node['c', 1]

heapq.heappush[heap, node1]
heapq.heappush[heap, node2]
heapq.heappush[heap, node3]

# Should print 'a', 'b', 'c' in that order.
for i in range[3]:
    print[heapq.heappop[heap].label]

As Albin states, you'll need to use the
Là một website được viết trên công nghệ web Flutter vì vậy hỗ trợ rất tốt cho người học, kể cả những người học khó tính nhất.
Hiện tại website đang tiếp tục được cập nhập nội dung cho phong phú và đầy đủ hơn. Mong các bạn nghé thăm và ủng hộ website mới của chúng tôi.

import heapq

heap = []

node1 = node['a', 3]
node2 = node['b', 2]
node3 = node['c', 1]

heapq.heappush[heap, node1]
heapq.heappush[heap, node2]
heapq.heappush[heap, node3]

# Should print 'a', 'b', 'c' in that order.
for i in range[3]:
    print[heapq.heappop[heap].label]

3 module [unless you want to write your own heap implementation from scratch]. One very important thing to note is that this library gives only an implementation of a min-heap, rather than a max-heap.

To write a comparator for a custom object, you'll need to override the

import heapq

heap = []

node1 = node['a', 3]
node2 = node['b', 2]
node3 = node['c', 1]

heapq.heappush[heap, node1]
heapq.heappush[heap, node2]
heapq.heappush[heap, node3]

# Should print 'a', 'b', 'c' in that order.
for i in range[3]:
    print[heapq.heappop[heap].label]

4 function [the function that's called when the

import heapq

heap = []

node1 = node['a', 3]
node2 = node['b', 2]
node3 = node['c', 1]

heapq.heappush[heap, node1]
heapq.heappush[heap, node2]
heapq.heappush[heap, node3]

# Should print 'a', 'b', 'c' in that order.
for i in range[3]:
    print[heapq.heappop[heap].label]

5 operator is used]. So your node class would look like this:

class node:
  nodes = dict[]

  def __init__[self, label, priority]:
      self.label = label
      self.priority = priority
  
  def __lt__[self, other]:
      # Note that we've reversed the operands here, since we want a max-heap.
      return other.priority < self.priority

Then, we can make a heap as follows:0 là một lớp thi hành interface Queue nên nó có đầy đủ các đặc điểm của một hàng đợi và hỗ trợ tất cả các hoạt động tuỳ chọn của Collection. Tuy nhiên khác với một hàng đợi thông thường, các phần tử của PriorityQueue được xắp xếp theo một thứ tự tăng dần dựa trên thứ tự tự nhiên của chúng hoặc theo một Comparator được cung cấp [Tuỳ vào constructor được sử dụng], vì vậy khi một phần tử mới được chèn vào PriorityQueue nó có thể không ở vị trí cuối cùng.

Ví dụ: Với các phần tử không thể tự so sánh với nhau, bạn cần cung cấp một Comparator cho PriorityQueue. Là một website được viết trên công nghệ web Flutter vì vậy hỗ trợ rất tốt cho người học, kể cả những người học khó tính nhất. Hiện tại website đang tiếp tục được cập nhập nội dung cho phong phú và đầy đủ hơn. Mong các bạn nghé thăm và ủng hộ website mới của chúng tôi. Queue:

• import heapq
  
  heap = []
  
  node1 = node['a', 3]
  node2 = node['b', 2]
  node3 = node['c', 1]
  
  heapq.heappush[heap, node1]
  heapq.heappush[heap, node2]
  heapq.heappush[heap, node3]
  
  # Should print 'a', 'b', 'c' in that order.
  for i in range[3]:
      print[heapq.heappop[heap].label]
  

  0 null.

public class PriorityQueue extends AbstractQueue implements java.io.Serializable

Facebook là một hàng đợi không giới hạn [unbounded], các phần tử được xắp xếp theo thứ tự tăng dần và cho phép các phần tử trùng lặp.

PriorityQueue là một lớp thi hành interface Queue nên nó có đầy đủ các đặc điểm của một hàng đợi và hỗ trợ tất cả các hoạt động tuỳ chọn của Collection. Tuy nhiên khác với một hàng đợi thông thường, các phần tử của PriorityQueue được xắp xếp theo một thứ tự tăng dần dựa trên thứ tự tự nhiên của chúng hoặc theo một Comparator được cung cấp [Tuỳ vào constructor được sử dụng], vì vậy khi một phần tử mới được chèn vào PriorityQueue nó có thể không ở vị trí cuối cùng. PriorityQueue quản lý một mảng đối tượng [Object[]] để lưu trữ các phần tử của nó. Độ dài của mảng này lớn hơn so với số phần tử của hàng đợi, tuy nhiên mảng này sẽ được thay thế bởi một mảng khác có độ dài lớn hơn nếu cần thiết. PriorityQueue quản lý một mảng đối tượng [Object[]] để lưu trữ các phần tử của nó. Độ dài của mảng này lớn hơn so với số phần tử của hàng đợi, tuy nhiên mảng này sẽ được thay thế bởi một mảng khác có độ dài lớn hơn nếu cần thiết.

Các đặc điểm thừa kế từ Queue:

PriorityQueue[]    

PriorityQueue​[int initialCapacity]    

PriorityQueue​[int initialCapacity, Comparator