具有恒定时间访问的高效循环缓冲区

Question

在用 python 编写的机器学习项目中，我需要一个像

collections.deque

这样的高效循环缓冲区，但可以恒定时间访问像

numpy.array

这样的任何元素。问题是双端队列显然是一个链表。在 python 库中是否有一些我不知道的用于此用例的有效且容易实现的东西？

我想，我可以简单地在我的用例中使用一个修改后的固定大小

numpy.array

，并带有移动的 0 索引，但这是为了我的 python 文化，因为这不是我第一次需要这样的东西。

Answer 1

collections.deque

不完全是一个链表。这是一个大小为 64 的数组的双向链表。我想说，当您想要随机访问和在两端附加而不需要不断重新分配时，这是一个相当不错的选择。

但是，如果您已经完成了正确的性能分析，并且循环缓冲区确实是您的瓶颈，那么您可以用纯 C 实现该缓冲区以提高性能，并将绑定添加到 python。

Answer 2

https://pypi.org/project/numpy-ringbuffer/

 的 

numpy_ringbuffer 模块使用由 NumPy 数组支持的缓冲区。它应该满足您的效率要求。