1.1 将序列分解为单独的变量

简单的赋值操作。

1.2从任意长度的可迭代对象中分解元素

“*表达式”得到列表。

1.3保存最后N个元素

collection.deque方法

collections.deque是Python标准库collections模块中的一个类，提供了一个双端队列。双端队列（deque，全称double-ended queue）是一种具有队列和栈性质的抽象数据类型。它允许你从两端附加和弹出元素，因此提供了一种灵活的数据存储方式。

collections.deque的主要特点和用法包括：

  1. 快速添加和弹出：与列表相比，deque在两端添加（append）和弹出（pop）操作的时间复杂度都是O(1)，而列表在头部添加和弹出的时间复杂度是O(n)。
  2. 线程安全：deque是线程安全的，可以在多线程环境中使用，而无需额外的锁定机制。
  3. 支持最大长度：可以限制deque的大小。当限定的大小被超出时，添加新元素会导致对应端的旧元素被移除。
  4. 支持迭代：deque支持迭代，可以像列表一样进行循环遍历。
  5. 支持索引访问：虽然deque支持从两端快速添加和弹出元素，但也支持索引访问。不过，索引访问的时间复杂度是O(n)，因此在大量数据的情况下不推荐使用。
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from collections import deque

# 创建一个空的双端队列
d = deque()

# 在右侧添加元素
d.append(1)
d.append(2)

# 在左侧添加元素
d.appendleft(0)

# 弹出右侧元素
right_elem = d.pop()  # 返回2

# 弹出左侧元素
left_elem = d.popleft()  # 返回0

# 指定最大长度创建deque
limited_d = deque(maxlen=2)
limited_d.append(1)
limited_d.append(2)
limited_d.append(3)  # 添加3的同时，1会从左侧被移除

print(d)  # 输出当前deque的内容
print(limited_d)  # 输出限定长度的deque内容

yield关键字

在Python中，yield是一个关键字，用于从一个函数返回一个生成器（generator）。使用yield的函数被称为生成器函数。生成器提供了一种方式来产生数据序列，但与返回列表不同，生成器一次只产生一个值，这样可以减少内存使用，提高效率，特别是在处理大数据集时。

使用yield的函数在执行时，每遇到一个yield语句就会暂停并保存当前所有的运行信息，返回yield的值，并在下一次执行next()方法时从当前位置继续运行。
以下是yield的一些主要特点：

  1. 惰性求值：生成器只有在需要产生下一个数据时才会执行。
  2. 状态保持：生成器函数在暂停执行时，会保持其状态，包括局部变量和指针信息，等待下一次从上次离开的地方继续执行。
  3. 内存效率：由于一次只处理一个数据项，生成器不需要像列表那样存储整个数据集，这对于大数据处理非常有用。
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def simple_generator():
    yield 1
    yield 2
    yield 3

# 创建一个生成器对象
gen = simple_generator()

# 使用next()获取生成器的下一个元素
print(next(gen))  # 输出 1
print(next(gen))  # 输出 2
print(next(gen))  # 输出 3

# 再次调用next(gen)将会抛出StopIteration异常，因为生成器没有更多的元素

生成器非常适合于遍历大文件、表示无限序列和处理流式数据等场景。使用yield可以使代码更加清晰，更易于理解，同时提高程序的性能。

1.4 找到最小或最大的元素

heapq模块的nlargest()和nsmallest()方法。这两个函数都可以接受一个参数key。

1.5 实现优先级队列

利用heapq模块，引入index生成一个堆，依此弹出即可。