python 关于heapq模块的随笔
heapq模块提供了很多高级功能可以通过help(heapq)查看详细文档:
要点:
1优先级队列让我们可以按照重要程度来处理元素,而不是先进先出
2使用heapq可以应对长列表,因为heap不是复杂的平方级别
3heapq是基于堆的优先级队列,可以处理大量数据
4使用heapq模块,我们必须让元素所在的类型支持自然排序,这可以通过对类套用total_orderding并定义__lt__
语法:
heappush(heap, x) 将x压入堆中
heappop(heap) 从堆中弹出最小的元素
heapify(heap) 让列表具备堆特征
heapreplace(heap, x) 弹出最小的元素,并将x压入堆中
@functools.total_ordering
class A:
def __init__(self,a,b):
self.a=a
self.b=b
def res(self):
return (self.a,self.b)
def __lt__(self, other):
return self.b > other.b
heap=[]
heappush(heap,A("a","3-1").res())
heappush(heap,A("b","3-2").res())
heappush(heap,A("c","4-1").res())
heappush(heap,A("d","3-3").res())
print(heap)
heappush(heap,A("a","5-1").res())
print(heap)
print(heappop(heap))
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