数据结构:优先队列 基于堆实现(python版)
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*- '''
Author: Minion-Xu
''' #异常类
class HeapPriQueueError(ValueError):
pass class Heap_Pri_Queue(object):
def __init__(self, elems = []):
self._elems = list(elems)
if self._elems:
self.buildheap() #判断是否为空
def is_empty(self):
return self._elems is [] #查看堆顶元素,即优先级最低元素
def peek(self):
if self.is_empty():
raise HeapPriQueueError("in pop")
return self._elems[0] #将新的优先级加入队列 O(logn)
def enqueue(self, e):
#在队列末尾创建一个空元素
self._elems.append(None)
self.siftup(e, len(self._elems) - 1) #新的优先级默认放在末尾,因此失去堆序,进行siftup构建堆序
#将e位移到真确的位置
def siftup(self, e, last):
elems, i, j = self._elems, last, (last-1)//2 #j为i的父节点
while i>0 and e < elems[j]:
elems[i] = elems[j]
i, j = j, (j-1)//2
elems[i] = e #堆顶值最小优先级最高的出队,确保弹出元素后任然维持堆序
#将最后的元素放在堆顶,然后进行siftdown
# O(logn)
def dequeue(self):
if self.is_empty():
raise HeapPriQueueError("in pop")
elems = self._elems
e0 = elems[0]
e = elems.pop()
if len(elems)>0:
self.siftdown(e, 0, len(elems))
return e0 def siftdown(self, e, begin, end):
elems, i, j = self._elems, begin, begin*2 + 1
while j < end:
if j+1 < end and elems[j] > elems[j+1]:
j += 1
if e < elems[j]:
break
elems[i] = elems[j]
i, j = j, j*2+1
elems[i] = e #构建堆序 O(n)
def buildheap(self):
end = len(self._elems)
for i in range(end//2, -1, -1):
self.siftdown(self._elems[i], i, end) if __name__=="__main__":
l = Heap_Pri_Queue([5,6,1,2,4,8,9,0,3,7])
print(l._elems)
#[0, 2, 1, 3, 4, 8, 9, 6, 5, 7]
l.dequeue()
print(l._elems)
#[1, 2, 7, 3, 4, 8, 9, 6, 5]
print(l.is_empty())
l.enqueue(0)
print(l._elems)
print(l.peek())
插入元素:末尾插入, 向上筛选(siftup)
弹出元素:堆顶弹出, 末尾元素充当堆顶, 向下筛选(siftdown)
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