آموزش استفاده از صف‌های با اولویت در پایتون

صف با اولویت (Priority Queue) در پایتون یک ساختار داده‌ است که عناصر را همراه با اولویت مشخص می‌کند و امکان دسترسی سریع به عنصری با بالاترین یا پایین‌ترین اولویت را فراهم می‌کند. در پایتون چند راه برای پیاده‌سازی صف با اولویت وجود دارد:

• ماژول heapq یک پیاده‌سازی سریع و کم‌حافظه از صف با اولویت نوع min-heap ارائه می‌دهد.
• برای برنامه‌های چند نخی (Thread-Safe)، کلاس queue.PriorityQueue یک قاب همگام‌سازی‌شده روی heapq فراهم می‌کند.
• برای ایجاد Max-Heap می‌توانید از دو روش استفاده کنید:
• معکوس کردن اولویت‌ها با استفاده از مقادیر منفی
• پیاده‌سازی یک کلاس سفارشی با روش مقایسه __lt__

در این آموزش از لیارا، با مثال‌های عملی هر یک از این روش‌ها را بررسی خواهیم کرد. به‌طوریکه پس از مطالعه این آموزش شما قادر خواهید بود:

• صف با اولویت (Priority Queue) را درک کنید و تفاوت آن با صف‌های معمولی را بدانید.
• یک صف با اولویت ساده با استفاده از ماژول داخلی heapq در پایتون پیاده‌سازی کنید.
• صف‌های با اولویت ایمن برای چند نخ (Thread-Safe) را با کلاس queue.PriorityQueue ایجاد کنید.
• Min-Heap و Max-Heap را با معکوس‌سازی اولویت‌ها بسازید.
• کلاس‌های سفارشی صف با اولویت را با پیاده‌سازی متدهای مقایسه توسعه دهید.
• پیاده‌سازی مناسب صف با اولویت را با توجه به نیاز پروژه انتخاب کنید.
• صف با اولویت را در سناریوهای واقعی مانند زمان‌بندی پردازش‌ها، مدیریت تسک‌ها و تخصیص منابع به کار ببرید.
• کارایی برنامه‌ها را با استفاده از صف‌های با اولویت برای پردازش داده‌های مرتب بهینه کنید.
• مشکلات رایج هنگام کار با صف‌های با اولویت در پایتون را رفع کنید.
• از بهترین شیوه‌ها برای پیاده‌سازی و استفاده از صف با اولویت پیروی کنید.

پیش نیازها

قبل از شروع، مطمئن شوید که موارد زیر را آماده دارید:

• نصب بودن Python نسخه 3.7 یا جدیدتر
• آشنایی اولیه با لیست‌ها، توابع و کلاس‌ها
• (اختیاری) داشتن دانش پایه از چندریسمانی (Multithreading)

همین حالا هاست ابری Python رو سفارش بدید و پروژه‌تون رو با سرعت بالا راه‌اندازی کنید!
✅ دامنه رایگان ✅ ترافیک نامحدود ✅ هزینه ساعتی
خرید هاست ابری Python

آنچه در ادامه می‌خوانید:

• صف اولویت دار چیست؟
• پیاده‌سازی صف اولویت‌دار با استفاده از heapq در پایتون
• تفاوت Min-Heap و Max-Heap چیست؟
• پیاده‌سازی Max-Heap با heapq
• پیاده‌سازی صف اولویت‌دار با استفاده از queue.PriorityQueue
• مقایسه heapq و queue.PriorityQueue در چندریسمانی
• سوالات متداول
• جمع بندی

صف اولویت دار چیست؟

صف اولویت‌دار یک ساختار داده است که عناصر را به صورت جفت (اولویت،مقدار) ذخیره می‌کند. در این صف، عنصری که بالاترین اولویت را دارد، زودتر از بقیه حذف می‌شود. پایتون به صورت پیش‌فرض دو راهکار آماده برای پیاده‌سازی صف اولویت‌دار ارائه می‌دهد:

• ماژول heapq
• کلاس queue.PriorityQueue

کاربردهای صف اولویت‌دار در دنیای واقعی

صف‌های اولویت‌دار در حوزه‌های مختلف کاربرد دارند و می‌توانند به افراد و سازمان‌های مختلف کمک کنند. چند نمونه از مهم‌ترین استفاده‌ها:

• سیستم‌عامل‌ها: زمان‌بندی پردازش‌ها (Process Scheduling) برای اجرای سریع‌تر کارهای مهم.
• روترهای شبکه: مدیریت ترافیک و اولویت‌دهی به بسته‌های خاص داده.
• سیستم‌های درمانی: سامان‌دهی بیماران اورژانسی بر اساس شدت وضعیت.
• نرم‌افزارهای مدیریت وظایف: رسیدگی به کارها بر اساس اهمیت و فوریت.
• توسعه بازی‌ها: تصمیم‌گیری هوش مصنوعی و زمان‌بندی رویدادهای بازی.
• مدیریت منابع: تخصیص بهینه منابع محدود میان درخواست‌های مختلف.

چه کسانی می‌توانند از صف اولویت‌دار استفاده کنند؟

1. توسعه‌دهندگان نرم‌افزار
   • برنامه‌نویسان بک‌اند برای پیاده‌سازی صف‌های پردازش وظایف (Job Queue)
   • توسعه‌دهندگان بازی برای مدیریت رویدادها و تصمیم‌گیری‌های AI
   • برنامه‌نویسان سیستمی برای ساخت زمان‌بندها (Schedulers)
2. دانشمندان داده (Data Scientists)
   • پیاده‌سازی الگوریتم‌هایی مثل کوتاه‌ترین مسیر دایکسترا
   • مدیریت وظایف محاسباتی بر اساس اهمیت یا زمان‌بندی
3. معماران سیستم (System Architects)
   • طراحی سیستم‌های توزیع‌شده
   • ساخت Load Balancerها و Request Handlerها
4. کاربردهای تجاری
   • سیستم‌های تیکت پشتیبانی مشتریان
   • ابزارهای مدیریت پروژه
   • سامانه‌های مدیریت موجودی (Inventory Management)

چرا صف‌های اولویت دار مهم هستند؟

این ساختار داده زمانی ارزشمند است که نیاز داشته باشید:

• آیتم‌ها را بر اساس اهمیت یا اولویت خاص پردازش کنید.
• منابع محدود را به صورت بهینه مدیریت کنید.
• رویدادهای لحظه‌ای و حساس را سریع مدیریت کنید.
• الگوریتم‌هایی را پیاده‌سازی کنید که به پردازش مرتب‌شده نیاز دارند.

هاست پایتون چیست؟ + راهنمای کامل خرید هاست Python
خرید هاست پایتون

پیاده‌سازی صف اولویت‌دار با استفاده از heapq در پایتون

ماژول heapq در پایتون یک min-heap پیاده‌سازی می‌کند که می‌توان از آن برای ساخت یک صف اولویت‌دار استفاده کرد. در صف اولویت‌دار، هر عنصر همراه با یک اولویت ذخیره می‌شود و امکان بازیابی سریع‌تر عنصری که کمترین مقدار اولویت را دارد فراهم می‌شود.

در مثال زیر:

1. ابتدا یک صف خالی ایجاد می‌کنیم.
2. سه وظیفه (Task) با اولویت‌های مختلف وارد صف می‌کنیم.
3. هر وظیفه به صورت یک تاپل (priority, task) تعریف شده است.
4. با استفاده از تابع heapq.heappush() عناصر را به صف اضافه می‌کنیم.
5. با استفاده از heapq.heappop() همیشه عنصری با اولویت کم‌تر (اولویت بالاتر در مفهوم صف) از صف خارج و برگردانده می‌شود.

نمونه کد:

import heapq

pq = []
# push
heapq.heappush(pq, (2, "code"))
heapq.heappush(pq, (1, "eat"))
heapq.heappush(pq, (3, "sleep"))

# pop – always smallest priority
priority, task = heapq.heappop(pq)
print(priority, task)            # 1 eat

Output1 eat
2 code
3 sleep

همان‌طور که می‌بینید، خروجی کد نشان می‌دهد که وظیفه‌ای با اولویت کوچک‌تر زودتر بازیابی می‌شود. به عنوان مثال:

• وظیفه “eat” با اولویت 1 ابتدا خارج می‌شود.
• سپس وظیفه “code” با اولویت 2 بازیابی می‌شود.
• در نهایت وظیفه “sleep” با اولویت 3 خارج می‌شود.

این رفتار به این دلیل است که heapq همواره کوچک‌ترین تاپل را در اندیس صفر لیست (index 0) نگه می‌دارد و همین باعث می‌شود دسترسی به عنصر با بالاترین اولویت بسیار سریع باشد.

پیچیدگی زمانی

• زمانی: درج و حذف عناصر در heapq سریع و به صورت O(log⁡n) انجام می‌شود.
• فضایی: تمام عناصر در heap ذخیره می‌شوند، پس پیچیدگی فضایی O(n) است.

بنابراین، heapq روش سریع و بهینه‌ای برای صف‌های اولویت‌دار در پایتون است.

مزایای استفاده از heapq

• کارایی: heapq همیشه کوچک‌ترین عنصر را در ابتدای لیست نگه می‌دارد، بنابراین بازیابی عنصر با بالاترین اولویت سریع است.
• سادگی: ماژول داخلی پایتون است و نیازی به نصب یا تنظیمات اضافی ندارد.
• عملکرد: برای سرعت و مصرف حافظه بهینه شده است.

محدودیت‌های استفاده از heapq

• نداشتن حداکثر اولویت: به صورت پیش‌فرض فقط min-heap دارد و برای پیاده‌سازی max-heap باید ترفند منفی کردن اولویت‌ها استفاده شود.
• عدم امکان به‌روزرسانی اولویت: نمی‌توان اولویت یک عنصر موجود در heap را مستقیماً تغییر داد.

تفاوت Min-Heap و Max-Heap چیست؟

Min-Heap و Max-Heap ساختارهای داده‌ای مبتنی بر درخت هستند که قوانین خاصی برای ترتیب عناصر دارند.

• در Min-Heap، هر گره همیشه کوچک‌ترین مقدار نسبت به فرزندان خود دارد، بنابراین عنصر با کمترین مقدار در رأس درخت قرار می‌گیرد.
• در Max-Heap، هر گره همیشه بزرگ‌ترین مقدار نسبت به فرزندان خود دارد، پس عنصر با بیشترین مقدار در رأس قرار می‌گیرد.

این ویژگی‌ها باعث می‌شوند که عملیات بازیابی سریع‌ترین عنصر با بالاترین یا کمترین اولویت به سادگی انجام شود.

Min-Heap

• مقدار هر گره همیشه کوچک‌تر یا برابر با مقادیر فرزندانش است.
• گره ریشه (Root) همیشه کمترین مقدار موجود در heap را دارد.
• مناسب زمانی است که بخواهید به‌سرعت کوچک‌ترین عنصر را پیدا یا حذف کنید.
• در پایتون، ماژول heapq یک Min-Heap پیاده‌سازی می‌کند.

مثال Min-Heap

فرض کنید می‌خواهیم یک Min-Heap از اعداد بسازیم:

1
     /   \
    3     2
   / \   /
  6   4 5

پیاده‌سازی Max-Heap با heapq

به صورت پیش‌فرض،heapq فقط Min-Heap را پشتیبانی می‌کند، اما می‌توان Max-Heap را به دو روش پیاده‌سازی کرد:

• منفی کردن اولویت‌ها (استفاده از مقادیر منفی)
• ایجاد یک کلاس سفارشی و بازنویسی متد مقایسه __lt__

در ادامه، هر دو روش برای پیاده‌سازی Max-Heap با heapq را بررسی می‌کنیم.

1. پیاده‌سازی Max-Heap با استفاده از منفی کردن اولویت‌ها

می‌توانید با منفی کردن مقادیر قبل از افزودن به heap، یک Max-Heap با heapq شبیه‌سازی کنید. هنگام استخراج، دوباره مقدار را منفی می‌کنیم تا بزرگ‌ترین عنصر واقعی به دست آید. دلیل کارکرد این روش این است که منفی کردن اعداد ترتیب طبیعی آن‌ها را معکوس می‌کند (مثلاً اگر a > b باشد، -a < -b)، بنابراین min-heap می‌تواند مانند یک max-heap عمل کند.

مثال کد:

import heapq

# Initialize an empty list to act as the heap
max_heap = []

# Push elements into the simulated max-heap by negating them
heapq.heappush(max_heap, -5)
heapq.heappush(max_heap, -1)
heapq.heappush(max_heap, -8)

# Pop the largest element (which was stored as the smallest negative value)
largest_element = -heapq.heappop(max_heap)

print(f"Largest element: {largest_element}")

OutputLargest element: 8

خروجی نشان می‌دهد که ابتدا بزرگ‌ترین عنصر (8) بازیابی می‌شود و سپس عناصر با مقادیر کمتر (5 و 1) خارج می‌شوند.

• پیچیدگی فضایی: O(n) — تمام عناصر در heap ذخیره می‌شوند.
• پیچیدگی زمانی: O(log⁡n) برای هر عمل درج و حذف.
• توجه: برای کل فرآیند با n درج و یک استخراج، پیچیدگی زمانی کلی برابر O(nlog⁡n) خواهد بود.

مزایای استفاده از Max-Heap با اولویت‌های منفی

• پیاده‌سازی ساده و سرراست.
• مناسب برای مقادیر عددی
• نیاز به کلاس سفارشی ندارد.
• عملیات درج و حذف همچنان O(log⁡n) است.
• حافظه بهینه، فقط مقادیر منفی ذخیره می‌شوند.

محدودیت‌ها

• فقط برای مقادیر عددی کاربرد دارد.
• ممکن است برای اعداد بسیار بزرگ مشکل overflow پیش بیاید.
• کد کمتر قابل خواندن است به دلیل منفی کردن دوگانه
• مشاهده مستقیم مقادیر واقعی بدون منفی کردن امکان‌پذیر نیست.
• مناسب برای اشیاء پیچیده یا اولویت‌های غیرعددی نیست.

2. پیاده‌سازی Max-Heap با کلاس سفارشی و متد __lt__

استفاده از یک کلاس سفارشی به همراه متد مقایسه __lt__ امکان پیاده‌سازی Max-Heap به صورت شیء‌گرا و انعطاف‌پذیر را فراهم می‌کند. با این روش می‌توان چگونگی مقایسه و ترتیب‌دهی اشیاء درون heap را به دلخواه تعریف کرد، نه تنها برای اعداد بلکه برای انواع داده‌ها و اشیاء پیچیده.

class MaxHeap:
    def __init__(self):
        # Initialize an empty list to act as the heap
        self.heap = []

    def push(self, value):
        # Push elements into the simulated max-heap
        heapq.heappush(self.heap, value)

    def pop(self):
        # Pop the largest element from the heap
        return heapq.heappop(self.heap)

    def __lt__(self, other):
        # Compare two MaxHeap instances based on their heap contents
        return self.heap < other.heap

# Example usage
# Create two MaxHeap instances
heap1 = MaxHeap()
heap2 = MaxHeap()

# Push elements into the heaps
heap1.push(5)
heap1.push(1)
heap1.push(8)

heap2.push(3)
heap2.push(2)
heap2.push(9)

# Compare the heaps
print(heap1 < heap2)  # This will compare the heaps based on their contents

OutputTrue

خروجی True نشان می‌دهد که heap1 از heap2 کمتر است، زیرا مقایسه بر اساس محتوای heap انجام شده است. در این مثال، بزرگ‌ترین عنصر در heap1 برابر ۸ و در heap2 برابر ۹ است. از آنجایی که ۸ کمتر از ۹ است، heap1 کمتر از heap2 در نظر گرفته می‌شود.

• پیچیدگی زمانی: O(log⁡n) برای هر عمل درج و حذف، زیرا heapq.heappush و heapq.heappop هر کدام O(log⁡n) زمان می‌برند.
• پیچیدگی فضایی: O(n)، زیرا همه عناصر در heap ذخیره می‌شوند.

مزایای استفاده از Max-Heap با کلاس سفارشی

• امکان استفاده از مقادیر غیرعددی یا اشیاء پیچیده به عنوان اولویت
• مقایسه مستقیم اشیاء بدون نیاز به منفی کردن
• پیاده‌سازی خواناتر و قابل فهم‌تر
• امکان تعریف منطق مقایسه سفارشی برای اشیاء

محدودیت‌ها

• نیاز به ایجاد کلاس سفارشی دارد.
• برای داده‌های بزرگ ممکن است کمتر بهینه باشد به دلیل ساخت و مقایسه اشیاء
• برای مبتدیان ممکن است پیچیده‌تر برای پیاده‌سازی و درک باشد.
• در مواقعی که مقادیر عددی کافی و سادگی مورد نیاز است، ممکن است غیرضروری باشد.

چگونه یک اسکریپت پایتون را در اوبونتو اجرا کنیم
اسکریپت پایتون

پیاده‌سازی صف اولویت‌دار با استفاده از queue.PriorityQueue

کلاس queue.PriorityQueue یک پیاده‌سازی thread-safe از صف اولویت‌دار است. این کلاس بر پایه ماژول heapq ساخته شده و یک پیاده‌سازی قوی و بهینه از صف اولویت‌دار ارائه می‌دهد. به کمک آن می‌توان مدیریت کارها با اولویت‌های متفاوت را در محیط‌های چندریسمانی (multi-threaded) به صورت مؤثر انجام داد.

در ادامه، نمونه‌ای از استفاده از queue.PriorityQueue برای پیاده‌سازی صف اولویت‌دار آورده شده است:

from queue import PriorityQueue
import threading, random, time

# Create a PriorityQueue instance
pq = PriorityQueue()

# Define a worker function that will process tasks from the priority queue
def worker():
    while True:
        # Get the task with the highest priority from the queue
        pri, job = pq.get()
        # Process the task
        print(f"Processing {job} (pri={pri})")
        # Indicate that the task is done
        pq.task_done()

# Start a daemon thread that will run the worker function
threading.Thread(target=worker, daemon=True).start()

# Add tasks to the priority queue with random priorities
for job in ["build", "test", "deploy"]:
    pq.put((random.randint(1, 10), job))

# Wait for all tasks to be processed
pq.join()

OutputProcessing build (pri=1)
Processing test (pri=2)
Processing deploy (pri=3)

خروجی نشان می‌دهد که وظایف بر اساس اولویت‌شان پردازش می‌شوند و وظیفه با بالاترین اولویت ابتدا اجرا می‌شود. این رفتار به دلیل آن است که PriorityQueue همواره عنصری با کمترین عدد اولویت را ابتدا بازیابی می‌کند و به این ترتیب یک سیستم زمان‌بندی مبتنی بر اولویت شبیه‌سازی می‌شود.

راهنمای جامع استفاده از جستجوی شبکه‌ای Grid Search در پایتون python
جستجوی شبکه‌ای Grid Search در پایتون python

مقایسه heapq و queue.PriorityQueue در چندریسمانی

چندریسمانی (Multithreading) یک مفهوم برنامه‌نویسی است که به یک برنامه اجازه می‌دهد چندین رشته اجرایی (Thread) را به صورت هم‌زمان اجرا کند و به این ترتیب کارایی و پاسخگویی سیستم افزایش پیدا می‌کند. در محیط‌های چندریسمانی، چندین رشته می‌توانند فضای حافظه و منابع یکسان را به اشتراک بگذارند، که اگر مدیریت نشود، ممکن است مشکلات هم‌زمانی (synchronization) ایجاد شود.

در پایتون، برای پیاده‌سازی صف اولویت‌دار، دو گزینه رایج وجود دارد: heapq و queue.PriorityQueue. در ادامه، مقایسه‌ای دقیق از این دو ماژول در زمینه چندریسمانی ارائه می‌کنیم.

ویژگی	heapq	PriorityQueue
پیاده‌سازی (Implementation)	heapq thread-safe نیست؛ یعنی مکانیزمی برای دسترسی ایمن و تغییر هم‌زمان داده‌ها در محیط چندریسمانی ارائه نمی‌دهد.	PriorityQueue thread-safe است و تضمین می‌کند که دسترسی و تغییرات در محیط چندریسمانی به صورت ایمن انجام شوند.
ساختار داده (Data Structure)	از لیست (list) به عنوان ساختار داده اصلی استفاده می‌کند.	از صف (queue) به عنوان ساختار داده اصلی استفاده می‌کند.
پیچیدگی (Complexity)	پیچیدگی زمانی عملیات در heapq O(n) است، که n تعداد عناصر heap است.	پیچیدگی زمانی عملیات در PriorityQueue O(log n) است، که برای داده‌های بزرگ بهینه‌تر است.
کاربرد (Usage)	مناسب برنامه‌های تک‌ریسمانی است.	طراحی شده برای برنامه‌های چندریسمانی که نیاز به دسترسی و تغییر هم‌زمان صف اولویت‌دار دارند.
هم‌زمانی (Synchronization)	از آنجایی که thread-safe نیست، باید هم‌زمانی به صورت دستی مدیریت شود.	دارای مکانیزم هم‌زمانی داخلی است و نیاز به مدیریت دستی هم‌زمانی ندارد.
مسدودسازی (Blocking)	عملیات مسدودسازی ندارد.	عملیات مسدودسازی دارد، به طوری که نخ‌ها می‌توانند تا آماده شدن وظیفه یا تکمیل همه وظایف منتظر بمانند.
مدیریت تکمیل وظایف (Task Completion)	مدیریت تکمیل وظایف باید به صورت دستی توسط برنامه انجام شود.	تکمیل وظایف به صورت خودکار مدیریت می‌شود و توسعه برنامه ساده‌تر است.
اولویت (Priority)	پشتیبانی مستقیم از اولویت ندارد؛ اولویت‌ها باید به صورت دستی پیاده‌سازی شوند.	از اولویت‌ها به صورت پیش‌فرض پشتیبانی می‌کند و امکان مدیریت وظایف بر اساس اولویت فراهم است.
عملکرد (Performance)	عملیات سریع‌تر است به دلیل سادگی پیاده‌سازی.	عملیات کمی کندتر است.
نمونه کاربرد (Use Case)	مناسب برنامه‌های تک‌ریسمانی است که عملکرد (Performance) مهم است و عملیات صف اولویت‌دار هم‌زمان نیستند.	مناسب برنامه‌های چندریسمانی است.

سوالات متداول

۱. صف اولویت‌دار در پایتون چیست؟

صف اولویت‌دار (Priority Queue) یک ساختار داده است که اجازه می‌دهد عناصر بر اساس اولویت اضافه و حذف شوند. هر عنصر با یک اولویت مشخص همراه است و عناصر به ترتیب اولویت پردازش می‌شوند. در پایتون، صف‌های اولویت‌دار را می‌توان با ماژول heapq یا کلاس queue.PriorityQueue پیاده‌سازی کرد.

۲. چگونه یک صف اولویت‌دار در پایتون پیاده‌سازی کنم؟

دو روش رایج وجود دارد:

الف) با استفاده از ماژول heapq:

import heapq

# ایجاد صف اولویت‌دار
pq = []

# افزودن عناصر به صف
heapq.heappush(pq, (3, 'task3'))  # اولویت 3
heapq.heappush(pq, (1, 'task1'))  # اولویت 1
heapq.heappush(pq, (2, 'task2'))  # اولویت 2

# حذف و پردازش عناصر بر اساس اولویت
while pq:
    priority, task = heapq.heappop(pq)
    print(f"Priority: {priority}, Task: {task}")

ب) با استفاده از کلاس queue.PriorityQueue:

from queue import PriorityQueue

# ایجاد صف اولویت‌دار
pq = PriorityQueue()

# افزودن عناصر به صف
pq.put((3, 'task3'))  # اولویت 3
pq.put((1, 'task1'))  # اولویت 1
pq.put((2, 'task2'))  # اولویت 2

# حذف و پردازش عناصر بر اساس اولویت
while not pq.empty():
    priority, task = pq.get()
    print(f"Priority: {priority}, Task: {task}")

۳. ماژول heapq در پایتون Min-Heap است یا Max-Heap؟

heapq به صورت پیش‌فرض Min-Heap پیاده‌سازی شده است، یعنی کوچک‌ترین عنصر همیشه در رأس heap قرار دارد.

برای پیاده‌سازی Max-Heap می‌توان از دو روش زیر استفاده کرد:

• منفی کردن اولویت‌ها (استفاده از مقادیر منفی)
• ایجاد کلاس سفارشی با متد __lt__

۴. چه زمانی باید از صف اولویت‌دار استفاده کرد؟

صف اولویت‌دار زمانی کاربردی است که عناصر یا وظایف باید بر اساس اولویت پردازش شوند. نمونه‌های متداول:

• زمان‌بندی وظایف: اولویت‌دهی بر اساس فوریت یا اهمیت.
• تخصیص منابع: اختصاص منابع به وظایف بر اساس اولویت.
• مدیریت رویدادها: پردازش رویدادها بر اساس اولویت، برای اطمینان از رسیدگی به رویدادهای حیاتی.
• زمان‌بندی کارها: برنامه‌ریزی وظایف به صورت اولویت‌دار برای استفاده بهینه از منابع.

به‌طور کلی، هر زمانی که نیاز باشد عناصر بر اساس اولویت پردازش شوند، صف اولویت‌دار مناسب است.

۵. چه زمانی باید از heapq استفاده کرد؟

• در برنامه‌های تک‌ریسمانی که عملکرد (Performance) مهم است و عملیات صف اولویت‌دار هم‌زمان انجام نمی‌شود.
• وقتی هم‌زمانی دستی و مدیریت تکمیل وظایف قابل انجام و قابل قبول است.

۶. چه زمانی باید از PriorityQueue استفاده کرد؟

• در برنامه‌های چندریسمانی که ایمنی، هم‌زمانی و مدیریت اولویت ضروری است.
• وقتی نیاز به هم‌زمانی داخلی، عملیات مسدودسازی و مدیریت خودکار تکمیل وظایف برای دسترسی هم‌زمان ایمن و بهینه وجود دارد.

جمع بندی

در این آموزش از لیارا، پیاده‌سازی صف اولویت‌دار در پایتون با استفاده از heapq و queue.PriorityQueue بررسی شد. همچنین نحوه ایجاد Max-Heap با استفاده از این ماژول‌ها توضیح داده شد.

مقایسه heapq و PriorityQueue در محیط‌های چندریسمانی را انجام دادیم، به‌طور خلاصه:

• heapq برای برنامه‌های تک‌ریسمانی که عملکرد بالا اهمیت دارد مناسب است.
• PriorityQueue برای برنامه‌های چندریسمانی که ایمنی و هم‌زمانی اهمیت دارد، بهترین گزینه است.