首先 python的队列有很多种
Python标准库中包含了四种队列，分别是queue.Queue / asyncio.Queue / multiprocessing.Queue / collections.deque
可见deque是标准库collections中的
这其中最好用的是deque
以下是deque的基本操作：
它的操作很像list 同时
相比于list实现的队列，deque实现拥有更低的时间和空间复杂度。list实现在出队（pop）和插入（insert）时的空间复杂度大约为O(n)，deque在出队（pop）和入队（append）时的时间复杂度是O(1)。
所以deque更有优越性 而且deque既可以表示队列 又可以表示栈 实在是太方便了
下面再介绍几个黑科技：
deque支持in操作符（真没想到这都支持）
1 q = collections.deque([1, 2, 3, 4]) 2 print(5 in q) # False 3 print(1 in q) # True
还可以顺逆时针旋转...
# 顺时针 q = collections.deque([1, 2, 3, 4]) q.rotate(1) print(q) # [4, 1, 2, 3] q.rotate(1) print(q) # [3, 4, 1, 2] # 逆时针 q = collections.deque([1, 2, 3, 4]) q.rotate(-1) print(q) # [2, 3, 4, 1] q.rotate(-1) print(q) # [3, 4, 1, 2]
还可以复制一个新队列：
>>> d.append(1) >>> d.append(2) >>> d deque([1, 2]) >>> d1 = d.copy() >>> d1 deque([1, 2])
值得注意的是 deque里边的形式是列表形式
所以 试试extend呢？
>>> d.clear() >>> d.append(1) >>> d.extend([3,4,5]) >>> d deque([1, 3, 4, 5])
能不能从左边extend呢：
>>> d.clear() >>> d.append(1) >>> d.extendleft([3,4,5]) >>> d deque([5, 4, 3, 1])
还有index：查找索引位置
>>> d.extend(["a","b","c","d","e","f"])
>>> d
deque([‘a‘, ‘b‘, ‘c‘, ‘d‘, ‘e‘,‘f‘])
>>> d.index("c",0,4) #指定查找的区间
2
>>> d.index("c",0,2)
error...
其他的一些基本操作 还有
d.insert（位置，元素） 在指定位置插入元素
d.remove(元素） 删除指定元素
d.reverse 队列翻转
接下来我们做一道面试题：
题目
请定义一个队列并实现函数 max_value 得到队列里的最大值，要求函数max_value、push_back 和 pop_front 的均摊时间复杂度都是O(1)。
若队列为空，pop_front 和 max_value 需要返回 -1
输入:
["MaxQueue","push_back","push_back","max_value","pop_front","max_value"]
[[],[1],[2],[],[],[]]
输出: [null,null,null,2,1,2]
既然时间复杂度是O（1）
我们用deque就好
代码：
from collections import deque
class MaxQueue:
def __init__(self):
self.d = deque()
def max_value(self) -> int:
return max(self.d) if self.d else -1
def push_back(self, value: int) -> None:
self.d.append(value)
def pop_front(self) -> int:
return self.d.popleft() if self.d else -1
原文地址：https://www.cnblogs.com/ranzhong/p/12438841.html