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『Python CoolBook：heapq』数据结构和算法_heapq堆队列算法&容器排序

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…

5.4 heapq--堆队列算法

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.而且拥有这样特点,它的父节点的值小于等于不论什么它的子节点的值,假设採用数组array实现,能够把它们的关系表示为:heap[k] <= heap[2*k+1] 和 heap[k] <= heap[2*k+2].对于全部k值都成立,k值从0開始计算.作为比較,能够觉得不存的元素是无穷大的.堆队列有一个比較重要的特性.它的最小值的元素就是在根:heap[0]. 以下的API与教科书上堆算法有两点区别:(a)使用0開始的索引. 这样…

从一个集合中查找最大最小的N个元素——Python heapq 堆数据结构

Top N问题在搜索引擎.推荐系统领域应用很广, 如果用我们较为常见的语言,如C.C++.Java等,代码量至少也得五行,但是用Python的话,只用一个函数就能搞定,只需引入heapq(堆队列)这个数据结构即可.今天偶然看到这个库,特意记下之. 先看一个例子: >>> import heapq >>> nums = [1,8,2,23,7,-4,18,23,42,37,2] >>> print heapq.nlargest(3, nums) [42,…

双有序队列算法——处理哈夫曼K叉树的高效算法

算法介绍: 哈夫曼树的思路及实现众所周知,大部分是用堆来维护和实现,这种思路比较清晰,在K比较小的时候处理较快(具体例子接下来再说),而且编程复杂度不是很高,利于应用.但是,其所用的数据结构是树,是在一个森林中操作.有没有更简单的结构?下面介绍一个用一位数组维护的算法——双有序队列算法. 例题分析: 先看一个简单的例子:NOIP2004合并果子 在一个果园里,多多已经将所有的果子打了下来,而且按果子的不同种类分成了不同的堆.多多决定把所有的果子合成一堆. 每一次合并,多多可以把两堆果子合并到一起…

Python标准库模块之heapq – 堆构造

Python标准库模块之heapq – 堆构造 读前福利:几百本经典书籍https://www.johngo689.com/2158/ 原文链接:https://www.johngo689.com/2264/ 堆作为优先队列的常用方法,而且在数据结构和算法方面,经常使用大顶堆和小顶堆进行问题的解决. 使用 Python 提供的标准库heapq: import heapq 注意:默认的堆结构是小顶堆 一.构造堆 & 获取最小值 方法一:创建空列表,然后手动加入元素 heapq.heappush()…

php队列算法[转]

<?php/*** php队列算法* * Create On 2010-6-4* Author Been* QQ:281443751* Email:binbin1129@126.com**/class data { //数据 private $data; public function __construct($data){ $this->data=$data; echo $data.":哥进队了!<br>"; } public function getData…

JS里的居民们4-数组((堆)队列

编码1(队头在最右) 练习如何使用数组来实现队列,综合考虑使用数组的 push,pop,shift,unshift操作 基于代码,实现如按钮中描述的功能: 实现如阅读材料中,队列的相关入队.出队.获取队头.判空的操作 队头对应数组中最后一个元素 入队和出队操作后,需要在 id 为 queue-cont 的 p 标签中更新显示队列中的内容,队头在最右侧,中间用 -> 连接(练习使用数组的join方法) <!DOCTYPE html> <html> <head> &l…

【STL学习】堆相关算法详解与C++编程实现（Heap）

转自:https://blog.csdn.net/xiajun07061225/article/details/8553808 堆简介   堆并不是STL的组件,但是经常充当着底层实现结构.比如优先级队列(Priority Queue)等等. 堆是一种完全二叉树,因此我们可以用数组来存储所有节点.在这里的实现中,采用了一个技巧:将数组中索引为0的元素保留,设置为极大值或者为极小值(依据大顶堆或者小顶堆而定).那么当某个节点的索引是i时,其左子节点索引为2*i,右子节点索引为2*i+1.父节点是i…

python 之 heapq (堆)

堆的实现通过构造二叉堆,实为二叉树的一种:这种数据结构具有以下性质: 任意节点小于(或大于)它的后裔,最小元(或最大元)在堆的根上 堆总是一颗完整树.即除了最低层,其它层的节点都被元素填满,且最低层极可能的从左向右填充. 复杂度: 应用: 找出最小或最大的n个元素 nlargest 和 nsmallest from heapq import nlargest, nsamllest nums = [1, 8, 2, 23, 7, -4, 18, 23, 42] print(nlargest(3,…

python中heapq堆的讲解

堆的定义: 堆是一种特殊的数据结构,它的通常的表示是它的根结点的值最大或者是最小. python中heapq的使用 列出一些常见的用法: heap = []#建立一个常见的堆 heappush(heap,item)#往堆中插入一条新的值 item = heappop(heap)#弹出最小的值 item = heap[0]#查看堆中最小的值,不弹出 heapify(x)#以线性时间将一个列表转为堆 item = heapreplace(heap,item)#弹出一个最小的值,然后将item插入到堆…