优先队列(Priority Queue):特殊的“队列”,取出元素顺序是按元素优先权(关键字)大小,而非元素进入队列的先后顺序。 若采用数组或链表直接实现优先队列,代价高。依靠数组,基于完全二叉树结构实现优先队列,即堆效率更高。一般来说堆代指二叉堆。 优先队列的完全二叉树(堆)表示。 1.2 堆 堆序性: 父节点元素值比孩子...
优先队列就不必说了,还有 TOP K,三路快排和堆都可以实现 TOP K,但前者要求数据必须一次性全部给出,而堆则没有这个要求,换句话说堆可以满足对流式数据的处理。 比如1T 的文件,一行就是一串数字,如果想在 16G 内存的机器上查找最大的 100 个数字,用快排是无法实现的,因为无法将文件一次性加载到内存中。 但堆...
python实现优先队列(一) 学习了堆排序,使用python实现了一个优先队列结构,记录一下实现过程: 用一个python的list来表示堆结构,将list作为参数传入构造函数中,然后在构造函数中建堆: classprioQueue:def__init__(self, elist=[]): self._elems=list(elist)ifelist: self.buildheap() 堆一般都是一个完全二叉...
Python 标准库 —— 队列(Queue,优先队列 PriorityQueue) 优先队列,有别于普通队列的先入先出(虽然字面上还是队列,但其实无论从含义还是实现上,和普通队列都有很大的区别),也有别于栈的先入后出。在实现上,它一般通过堆这一数据结构,而堆其实是一种完全二叉树,它会对进入容器的元素进行排序(根据事先指定的规则...
优先级队列是一种抽象数据类型,类似于常规队列或堆栈数据结构,但每个元素还具有与之关联的“优先级”。 在优先级队列中,优先级高的元素先于优先级低的元素提供。 如果两个元素具有相同的优先级,则将根据其在队列中的顺序为其提供服务。 2. Python中的优先级队列实现 ...
heapq是python中实现堆操作的模块,heapq中有一系列函数,可以对一个list进行操作,即可实现模拟一个小顶堆。list中元素只要互相之间可以进行比较,那么就可以堆此list进行heapq中的操作,list中元素不仅可以为int、float、str等显然可以比较的类型,也可以是turple、list等不太显然但是确实可以比较的类型,例如有如下代码,建立...
数据结构学习-python实现-优先队列--0417 classPriorityQueue:def__init__(self):self.heap_array=[(0,0)]self.current_size=0defbuild_heap(self,alist):self.current_size=len(alist)self.heap_array=[(0,0)]forxinalist:self.heap_array.append(x)i=len(alist)//2whilei>0:self.perc_down(i)i-...
这个模块是实现优先级队列的一个很好的选择。 由于heapq只是提供了一个最小的堆实现,所以为了让它成为实用的优先级队列,还需要添加很多额外的代码来保证顺序,和提供其他必不可少的功能。 queue.PriorityQueue类 这个优先级队列内部使用了heapq,所以它的时间复杂度和heapq是相同的。
堆 处理海量数据的topK,分位数非常合适,优先队列应用在元素优先级排序。比如数组的频率排序非常合适。与基于比较的排序算法 时间复杂度O(nlogn) 相比, 使用堆,优先队列复杂度可以下降到 O(nlogk),在总体数据规模 n 较大,而维护规模 k 较小时,时间复杂度优化明显。
说明:为了增强可复用性,设计了两个类,Heap类和PriorityQ类,其中PriorityQ类继承Heap类,从而达到基于最大堆实现最大优先队列。 #! /usr/bin/env python#coding=utf-8classHeap(object):#求给定下标i的父节点下标defParent(self, i):ifi%2==0:returni/2-1else:returni/2#求给定下标i的左孩子下标defLeft(...