heapq模块, 优先队列,小顶堆,最少值放在顶部,值越小,优先级越高 heapq.heappop(heap) 从堆中弹出最小的元素,并重新调整 heapq.heappush(heap, item)新增元素添加到堆中,不会调整 heapq.heapify(x) 在线性时间内将列表x就地转换为堆heapq.nlargest(n, iterable[, key]) 返回一个包含n个最大元素的列表,iterable是一个可迭代对象heapq.nsmallest(n, iterable[, key])返…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/46947833 python额外的数据类型.collections模块和heapq模块的主要内容. 集合库collection collections模块介绍 Python拥有一些内置的数据类型,比如str, int, list, tuple, dict等, collections模块在这些内置数据类型的基础上,提供了几个额外的数据类型:1.namedtuple(): 生成可以使用名字来访问元素内容的…

该模块提供了堆排序算法的实现.堆是二叉树,最大堆中父节点大于或等于两个子节点,最小堆父节点小于或等于两个子节点. 创建堆 heapq有两种方式创建堆, 一种是使用一个空列表,然后使用heapq.heappush()函数把值加入堆中,另外一种就是使用heap.heapify(list)转换列表成为堆结构 import heapq # 第一种 """ 函数定义: heapq.heappush(heap, item) - Push the value item onto the h…

heapq-堆排序算法 heapq实现了一个适合与Python的列表一起使用的最小堆排序算法. 二叉树 树中每个节点至多有两个子节点 满二叉树 树中除了叶子节点,每个节点都有两个子节点 什么是完全二叉树 在满足满二叉树的性质后,最后一层的叶子节点均需在最左边 什么是堆? 堆是一种数据结构,它是一颗完全二叉树.最小堆则是在堆的基础增加了新的规则,它的根结点的值是最小的,而且它的任意结点的父结点的值都小于或者等于其左右结点的值.因为二进制堆可以使用有组织的列表或数组来表示,所以元素N的子元素位于位置…

最小支撑树树--Prim算法,基于优先队列的Prim算法,Kruskal算法,Boruvka算法,“等价类”UnionFind 最小支撑树树 前几节中介绍的算法都是针对无权图的,本节将介绍带权图的最小支撑树(minimum spanning tree)算法.给定一个无向图G,并且它的每条边均权值,则MST是一个包括G的所有顶点及边的子集的图,这个子集保证图是连通的,并且子集中所有边的权值之和为所有子集中最小的. 本节中介绍三种算法求解图的最小生成树:Prim算法.Kruskal算法和Boruvk…

Python heapq 模块的实现 - A Geek's Page Python heapq 模块的实现…

Python数据结构常用模块:collections.heapq.operator.itertools heapq 堆是一种特殊的树形结构,通常我们所说的堆的数据结构指的是完全二叉树,并且根节点的值小于等于该节点所有子节点的值                                                      常用方法 heappush(heap,item) 往堆中插入一条新的值 heappop(heap) 从堆中弹出最小值 heapreplace(heap,item) 从…

注意,默认的heap是一个小顶堆! heapq模块提供了如下几个函数: heapq.heappush(heap, item) 把item添加到heap中(heap是一个列表) heapq.heappop(heap) 把堆顶元素弹出,返回的就是堆顶 heapq.heappushpop(heap, item) 先把item加入到堆中,然后再pop,比heappush()再heappop()要快得多 heapq.heapreplace(heap, item) 先pop,然后再把item加入到堆中,比h…

Python内置的heapq模块 Python3.4版本中heapq包含了几个有用的方法: heapq.heappush(heap,item):将item,推入heap >>> items = [1,2,9,7,3]    >>> heapq.heappush(items,10)    >>> items    [1, 2, 9, 7, 3, 10]    >>> heapq.heappop(heap):将heap的最小值pop出he…

堆是计算机科学中一类特殊的数据结构的统称.堆通常是一个可以被看做一棵树的数组对象.在队列中,调度程序反复提取队列中第一个作业并运行,因为实际情况中某些时间较短的任务将等待很长时间才能结束,或者某些不短小,但具有重要性的作业,同样应当具有优先权.堆即为解决此类问题设计的一种数据结构. 1 定义 n个元素序列{k1,k2...ki...kn},当且仅当满足下列关系时称之为堆:(ki <= k2i, ki <= k2i+1)或者(ki >= k2i, ki >= k2i+1), (i =…

一.怎样从一个集合中获得最大或者最小的 N 个元素列表? heapq 模块有两个函数:nlargest() 和 nsmallest() 可以完美解决这个问题. import heapq nums = [1, 8, 2, 23, 7, -4, 18, 23, 42, 37, 2] print(heapq.nlargest(3, nums)) # Prints [42, 37, 23] print(heapq.nsmallest(3, nums)) # Prints [-4, 1, 2] #前面的参…

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…

本文始发于个人公众号:TechFlow, 原创不易,求个关注 今天的文章来介绍Python当中一个蛮有用的库--heapq. heapq的全写是heap queue,是堆队列的意思.这里的堆和队列都是数据结构,在后序的文章当中我们会详细介绍,今天只介绍heapq的用法,如果不了解heap和queue原理的同学可以忽略,我们并不会深入太多,会在之后的文章里详细阐述. 在介绍用法之前,我们需要先知道优先队列的定义.队列大家应该都不陌生,也是非常基础简单的数据结构.我们可以想象成队列里的所有元素排成一…

这是一个能够随时学习重要算法的Python模块,记录在案,方便查看 特点 易于使用 容易理解的文档 快速获取算法的源代码 随时获取时间复杂度 安装 仅需在终端中执行以下命令: pip3 install pygorithm *如果你使用的是Python 2.7,请使用pip来安装.如果存在用户权限的限制,你可能需要使用pip install --user pygorithm这个命令来安装. 或者你可以在这里下载源代码,然后通过以下命令来安装: python setup.py install 快速入…

一.社区的定义 Newman第一次提出模块度定义就是在2004年发表的这篇文章“fast algorithm for community structure in networks”,第一次用量化的公式来确定社区划分. 首先,我们来看Newman如何定义社区的:the vertices in networks are often found to cluster into tightly knit groups with a high density of within-group edges…

一 :集合库collection python 拥有一些内置的数据类型,collections模块提供啦几个额外的数据类型: 1,namedtuple   生成可以使用名字来访问元素内容的tuple子类 2,deque  双端队列,可以加速从另一侧追加和推出对象 3,counter  计数器,主要用来计数 4,orderedDict 有序字典 5,defaultdict 带有默认值的字典 1)  namedtuple  命名的元祖形式,一般需要知道元祖里面每个字段代表什么含义,可以用命名元祖na…

以给定的优先级对元素进行排序,每次pop删除优先级最高的 # coding=utf-8 # example.py # # Example of a priority queue import heapq class PriorityQueue: def __init__(self): self._queue = [] self._index = 0 def push(self, item, priority): heapq.heappush(self._queue, (-priority, se…

堆排序heapq的用法 基本用法: 复杂数据结构: # coding=utf- # example.py # Example of using heapq to find the N smallest or largest items import heapq portfolio = [ {, 'price': 91.1}, {, 'price': 543.22}, {, 'price': 21.09}, {, 'price': 31.75}, {, 'price': 16.35}, {, 'p…

题意:有N个工作,已知每个工作需要的时间和截止时间.要求所有工作穿行完成,第一项任务开始的时间不早于时刻0.问最多能完成多少个工作.(N≤800000) 解法:贪心.可以模型化题目为:已知N个任务的长度和右端点的限制位置,问最多能完成的任务的个数.--也就是每一步在一定条件下要使得数目尽量大,以及时间尽量短(最优).   于是可以按截止时间(这就是条件●_●)从小到大排序,先考虑截止时间早的,暂时放入选择的队列中,加入其时间.接着对于当前新的工作,若按当前选择的工作的情况无法在截止时间之前完成这…

算法与内置数据结构 常用算法和数据结构 sorted dict/list/set/tuple 分析时间/空间复杂度 实现常见数据结构和算法 数据结构/算法 语言内置 内置库 线性结构 list(列表)/tuple(元祖) array(数组,不常用)/collection.namedtuple 链式结构 collections.deque(双端队列) 字典结构 dict(字典) collections.Counter(计数器)/OrderedDict(有序字典) 集合结构 set(集合)/froz…

一.heapq堆队列算法模块 本模块实现了堆队列算法,也叫作优先级队列算法.堆队列是一棵二叉树,并且拥有这样特点,它的父节点的值小于等于任何它的子节点的值. 本模块实际上实现了一系列操作容器的方法,使之表现的如堆一般. 1.基本使用 heapq.heappush(heap, item) 把一项值压入list(用于表示堆heap),同时维持堆的排序要求,其特性是直接比较入列元素大小(包括入列元素为容器的情况),将大的放在后面. import heapq queue = [] heapq.heapp…

这是鄙人的第一篇技术博客,作为算法小菜鸟外加轻度写作障碍者,写技术博客也算是对自己的一种挑战和鞭策吧~ 言归正传,什么是dijkstra算法呢? -dijkstra算法是一种解决最短路径问题的简单有效的方法~也算是一种非常naive&effcient的最优化算法吧~ 最短路径问题 如上图,从点A->点F,最短路径为A->C->D->F,Min=3+3+3=9 假设用暴力深度搜索遍历所有路径的话,时间复杂度O将会是指数级的(NP-hard Problem)~ dijkstra…

1. heapq堆排序算法 堆(heap)是一个树形数据结构,其中子节点与父节点有一种有序关系.二叉堆(binary heap)可以使用一个有组织的列表或数组表示,其中元素N的子元素位于2*N+1和2*N+2(索引从0开始).这种布局允许原地重新组织堆,从而不必再添加或删除元素时重新分配大量内存. 最大堆(max-heap)确保父节点大于或等于其两个子节点.最小堆(min-heap)要求父节点小于或等于其子节点.Python的heapq模块实现了一个最小堆. 1.1 创建堆 创建堆有两种基本方式…

算法就是为了解决某一个问题而采取的具体有效的操作步骤 算法的复杂度,表示代码的运行效率,用一个大写的O加括号来表示,比如O(1),O(n) 认为算法的复杂度是渐进的,即对于一个大小为n的输入,如果他的运算时间为n3+5n+9,那么他的渐进时间复杂度是n3 递归 递归就是在函数中调用本身,大多数情况下,这会给计算机增加压力,但是有时又很有用,比如下面的例子: 汉诺塔游戏 把A柱的盘子,移动到C柱上,最少需要移动几次,大盘子只能在小盘子下面 递归实现: def hanoi(x, a, b, c):…

算法就是为了解决某一个问题而采取的具体有效的操作步骤 算法的复杂度,表示代码的运行效率,用一个大写的O加括号来表示,比如O(1),O(n) 认为算法的复杂度是渐进的,即对于一个大小为n的输入,如果他的运算时间为n3+5n+9,那么他的渐进时间复杂度是n3 递归 递归就是在函数中调用本身,大多数情况下,这会给计算机增加压力,但是有时又很有用,比如下面的例子: 汉诺塔游戏 把A柱的盘子,移动到C柱上,最少需要移动几次,大盘子只能在小盘子下面 递归实现: def hanoi(x, a, b, c):…

算法就是为了解决某一个问题而采取的具体有效的操作步骤 算法的复杂度,表示代码的运行效率,用一个大写的O加括号来表示,比如O(1),O(n) 认为算法的复杂度是渐进的,即对于一个大小为n的输入,如果他的运算时间为n3+5n+9,那么他的渐进时间复杂度是n3 递归 递归就是在函数中调用本身,大多数情况下,这会给计算机增加压力,但是有时又很有用,比如下面的例子: 汉诺塔游戏 把A柱的盘子,移动到C柱上,最少需要移动几次,大盘子只能在小盘子下面 递归实现: def hanoi(x, a, b, c):…

参考博客: http://www.cnblogs.com/alex3714/articles/5474411.html http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/5480868.html 第一部分 算法简单概念 算法概念 复习:递归 时间复杂度 空间复杂度 什么是算法? 算法(Algorithm):一个计算过程,解决问题的方法 复习:递归 递归的两个特点: 调用自身 结束条件 看下面几个函数: 递归:练习 时间复杂度 看代码: print('Hello Wo…

今天看Python CookBook中关于“求list中最大(最小)的N个元素”的内容,介绍了直接使用python的heapq模块的nlargest和nsmallest函数的解决方式,记得学习数据结构的时候有个堆排序算法,所以顺便研究了一下“堆”结构(这里特指二叉堆). 概念 所谓二叉堆(binary heap)实际上就是一颗特殊的完全二叉树,其特殊性在于: 二叉树中所有的父节点的值都不大于/不小于其子节点: 根节点的值必定是所有节点中最小/最大的. 父节点值不大于子节点且根节点值最小称为最小堆…

作用:heapq模块实现一个适用于Python列表的最小堆排序算法 堆(heap)是一个属性数据结构,其中子节点与父节点是一种有序关系.二叉堆是一种特殊的堆,二叉堆是完全二元树(二叉树)或者是近似完全二元树(二叉树).可以使用以下如下方式组织的列表或数表示,即元素N的子元素位于2*N+1和2*N+2.这种布局允许原地重新组织堆,从而不必再增加或删除元素时分配大量内存. 最大堆确保父节点大于或等于其两个子节点.最小堆要求父节点小雨或等于其子节点.Python的heqpq模块实现了一个最小堆. 1.…

PyMOTW: heapq — PyMOTW Document v1.6 documentation PyMOTW: heapq¶ 模块: heapq 目的: 就地堆排序算法 python版本:New in 2.3 with additions in 2.5 2.3+, 2.5中有所增加 heapq实现了适用于Python列表的小顶堆排序算法. 描述¶ 堆是一种树型数据结构, 其父子节点间具有顺序关系. 二进制堆可以使用一个列表或数组来表示, 其中元素N的孩子所在位置为2*N+1 和 2*N+2…