heapq.heappush(heap, item):将元素 item 添加到堆 heap 中。 heapq.heappop(heap):弹出堆 heap 中最小的元素并返回。 heapq.heapify(iterable):将可迭代对象 iterable 转换为堆。 示例代码: python import heapq # 创建一个最小堆 heap = [] heapq.heappush(heap, 10) heapq.heappush(heap, 20) heapq...
heapq.heappop(heap):返回 root 节点,即 heap 中最小的元素。heapq.heapreplace(heap,item): python3中heappushpop的更高效版。heapq.heappushpop(heap, item):向 heap 中加入 item 元素,并返回 heap 中最小元素。heapq.heapify(x):Transform list into a heap, in-place, in O(len(x)) timeheapq.merg...
>>> heap = [5, 8, 0, 3, 6, 7, 9, 1, 4, 2] >>> heapify(heap) >>> heap [0, 1, 5, 3, 2, 7, 9, 8, 4, 6] 函数heapreplace用得没有其他函数那么多。它从堆中弹出最小的元素,再压入一个新元素。相比于依次执行函数heappop和heappush,这个函数的效率更高。 >>> heapreplace(he...
heapq.heapify(heap) # 插入元素 heapq.heappush(heap, 3) heapq.heappush(heap, 1) heapq.heappush(heap, 2) print(heap) # 输出: [1, 3, 2] 2.2 插入元素 使用heappush(heap, item)函数将元素item插入到堆中,保持堆的性质。 示例代码: heapq.heappush(heap, 4) print(heap) # 输出: [1, 3,...
pythonheapify什么意思 python中heapq模块,一.heapq模块1.简介(1)功能:Python没有独立的堆类型,只有1个包含用于操作"堆"(heap)的函数(称为"堆队列算法"或"优先队列算法")的模块——heapq模块.该模块包含6个函数,其中前4个与堆操作直接相关.这些API和通常的堆算法实现有所不
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 nlargest(n, iter) 返回iter中n个最大的元素 nsmallest(n, iter) 返回iter中n个最小的元素 栗子: 1 from heapq import * 2 3 arr = [10, 20, 30, 40, 2, 8, 6, 4, 3, 3, 3, 1, 7, 5, 60] ...
创建堆有两种基本方法:heappush()和heapify()。 importheapqfromheapq_showtreeimportshow_treefromheapq_heapdataimportdataheap=[]print('random :',data)print()fornindata:print('add{:>3}:'.format(n))heapq.heappush(heap,n)show_tree(heap)# output# random : [19, 9, 4, 10, 11]## add 19:...
heapq.heappushpop(heap,item) 将item放入堆中,然后弹出并返回heap的最小元素。该组合操作比先调用 heappush() 再调用 heappop() 运行起来更有效率。 heapq.heapify(x) 将listx转换成堆,原地,线性时间内。 heapq.heapreplace(heap,item) 弹出并返回heap中最小的一项,同时推入新的item。 堆的大小不变。 如果...
heapq.heapify(a) a # [1, 2, 3, 5, 6, 8, 7] heapq.heappop(a) # 1 a # [2, 5, 3, 7, 6, 8] heapq.heappush(a, 4) heapq.heappop(a) # 2 heapq.heappop(a) # 3 heapq.heappop(a) # 4 3.1.2 通用函数 3.1.3 应用示例 ...
heapify 函数将使用任意列表作为参数,并且尽可能少的移位操作,,将其转化为合法的堆。如果没有建立堆,那么在使用heappush和heappop前应该使用该函数。 In[13]: heap = [5,8,0,3,6,7,9,1,4,2]In[14]: hq.heapify(heap)In[15]: heapOut[15]: [0,1,5,3,2,7,9,8,4,6] ...