Python使用heapq实现小顶堆(TopK大)、大顶堆(BtmK小) | 四号程序员
Python使用heapq实现小顶堆(TopK大)、大顶堆(BtmK小)
需1求:给出N长的序列,求出TopK大的元素,使用小顶堆,heapq模块实现。
04 |
class TopkHeap( object ): |
05 |
def __init__( self , k): |
10 |
if len ( self .data) < self .k: |
11 |
heapq.heappush( self .data, elem) |
13 |
topk_small = self .data[ 0 ] |
15 |
heapq.heapreplace( self .data, elem) |
18 |
return [x for x in reversed ([heapq.heappop( self .data) for x in xrange ( len ( self .data))])] |
20 |
if __name__ = = "__main__" : |
22 |
list_rand = random.sample( xrange ( 1000000 ), 100 ) |
27 |
print sorted (list_rand, reverse = True )[ 0 : 3 ] |
上面的用heapq就能轻松搞定。
变态的需求来了:给出N长的序列,求出BtmK小的元素,即使用大顶堆。
heapq在实现的时候,没有给出一个类似Java的Compartor函数接口或比较函数,开发者给出了原因见这里:http://code.activestate.com/lists/python-list/162387/
于是,人们想出了一些很NB的思路,见:http://stackoverflow.com/questions/14189540/python-topn-max-heap-use-heapq-or-self-implement
我来概括一种最简单的:
将push(e)改为push(-e)、pop(e)改为-pop(e)。
也就是说,在存入堆、从堆中取出的时候,都用相反数,而其他逻辑与TopK完全相同,看代码:
01 |
class BtmkHeap( object ): |
02 |
def __init__( self , k): |
07 |
# Reverse elem to convert to max-heap |
09 |
# Using heap algorighem |
10 |
if len ( self .data) < self .k: |
11 |
heapq.heappush( self .data, elem) |
13 |
topk_small = self .data[ 0 ] |
15 |
heapq.heapreplace( self .data, elem) |
18 |
return sorted ([ - x for x in self .data]) |
经过测试,是完全没有问题的,这思路太Trick了……
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