需要關於自定義數據結構與使用內存數據庫的建議？

我正在編寫一個類似於Python 2.6+程序的網絡調度，其中我有一個複雜的隊列要求：隊列應該存儲數據包，應該通過時間戳或O（1）中的數據包ID進行檢索，應該能夠檢索所有低於某個閾值的數據包，按優先級對數據包進行排序等。它應該以合理的複雜度插入和刪除。需要關於自定義數據結構與使用內存數據庫的建議？

現在我有兩個選擇：

結合一些數據結構和它們正確地同步，以實現自己的要求。
使用一些內存數據庫，以便我可以輕鬆執行各種操作。

有什麼建議嗎？

來源

2011-01-26 sharjeel

排隊有多少物品，它們會多大？ – 2011-01-26 09:30:58

我實際上是在爲高質量的視頻聊天提供視頻內容。該隊列被用作緩衝區，並且可以顯着增長。然而，就目前使用字典的實現而言，我並沒有耗盡內存。 – sharjeel 2011-01-26 09:39:13

數據庫只是一些索引和花哨的算法包裹在一個單一的數據結構 - 表。你對引擎蓋下發生的事情沒有太多的控制。

我想嘗試使用內置的Python數據結構。

來源

2011-01-26 10:04:18

一個Fibonacci Heap可能是有益的，因爲（從文章引述）：

操作插入，找到最小，減小鍵，和合並（工會）在不斷的分期時間的工作。操作刪除並刪除O（log n）攤銷時間中的最小工作量。這意味着從一個空的數據結構開始，第一組中的操作序列和第二組中的操作序列將花費O（a + b log n）時間。在二項堆中，這樣的一系列操作將花費O（（a + b）log（n））時間。因此，當b漸近地小於a時，Fibonacci堆比二項堆更好。

來源

2011-01-26 17:08:45 Davidann

需要關於自定義數據結構與使用內存數據庫的建議？

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