Algorithms For Dummies

  Structuring Data 

     123

When your application makes a data request, the list scans through all its items, 

which is even slower. When data is scattered across your computer’s memory, lists 

must gather the data from each location individually and slowing access more.

Using queues

Unlike stacks, queues are first in/first out (FIFO) data structures. As with stacks, 

you can find predefined implementations in many packages, including both NumPy 

and  Pandas.  Fortunately,  you  can  also  find  a  specific 

queue

  implementation  in 

Python, which you find demonstrated in the following code:

import queue

  

MyQueue = queue.Queue(3)

  

print("Queue empty: ", MyQueue.empty())

  

MyQueue.put(1)

MyQueue.put(2)

MyQueue.put(3)

print("Queue full: ", MyQueue.full())

  

print("Popping: ", MyQueue.get())

print("Queue full: ", MyQueue.full())

  

print("Popping: ", MyQueue.get())

print("Popping: ", MyQueue.get())

print("Queue empty: ", MyQueue.empty())

  

Queue empty:  True

Queue full:  True

Popping:  1

Queue full:  False

Popping:  2

Popping:  3

Queue empty:  True

Using the built-in 

queue

 requires a lot less code than building a stack from scratch 

using a 

list

, but notice how the two differ in output. The stack example pushes 

1, 2, and 3 onto the stack, so the first value popped from the stack is 3. However, in 

this example, pushing 1, 2, and 3 onto the 

queue

 results in a first popped value of 1.

---

124