[Python] heapq简介 « Lonely Coder [Python] heapq简介 judezhan 发布于 2012 年 8 月 8 日 暂无评论 发表评论 假设你需要维护一个列表,这个列表不断有新的元素加入,你需要在任何时候很方便的得到列表中的最大(小)值,因此要求列表始终处于排序完毕状态,.你会怎么做? 一个最简单的方法就是每次插入新的数据时,调用一次sort方法,这样可以保证列表的顺序.在数据量很小的情况下,这种方法可行,但如果数据量很大呢?要知道,Python中列表的so…

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

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,…

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…

这个模块(build-in)实现了一个堆的数据结构,完美的解决了Top-K问题,以后解决Top-K问题的时候,直接把这个模块拿来用就可以了 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heappu…

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…

堆是一个二叉树,其中每个父节点的值都小于或等于其所有子节点的值.整个堆的最小元素总是位于二叉树的根节点.python的heapq模块提供了对堆的支持. 堆数据结构最重要的特征是heap[0]永远是最小的元素 1. heap为定义堆,item增加的元素 heapq.heappush(heap,item) >>> import heapq >>> h = [] >>> heapq.heappush(h,2) >>> h [2] 2. 将列…

[译]The Python Tutorial#Brief Tour of the Standard Library - Part II 第二部分介绍更多满足专业编程需求的高级模块,这些模块在小型脚本中很少用到. 11.1 Output Formatting reprlib模块为大型或者深度嵌套的容器提供了一个定制版本的repr()函数: >>> import reprlib >>> reprlib.repr(set('supercalifragilisticexpial…

Given a data stream input of non-negative integers a1, a2, ..., an, ..., summarize the numbers seen so far as a list of disjoint intervals. For example, suppose the integers from the data stream are 1, 3, 7, 2, 6, ..., then the summary will be: [1, 1…

常用函数name = '{wh}my \t name is {name},age is {age}.' print(name.capitalize()) # 字符串的开头字母大写 print(name.center(100, "+")) # 在字符串两边增加'+'号,使整个字符串的个数为50位置 print(name.endswith(".")) # 判断是否以X结尾,返回布尔值 print(name.expandtabs(30)) # 补充\t的次数\t按一个空格…