在数据结构中,堆(Heap)是一种特殊的树形结构,常用来实现优先队列等功能。Python的内置heapq模块提供了对堆的支持,但其默认为小根堆(Min-Heap)。然而,有时我们需要使用大根堆(Max-Heap),即每一个父节点的值都大于等于其子节点的值。本文将为您介绍如何在Python中使用heapq模块实现大根堆,并提供代码示例。 大根堆...
python import heapq class MaxHeap: def __init__(self): self.heap = [] def push(self, item): # 将元素取反后存入小顶堆 heapq.heappush(self.heap, -item) def pop(self): # 弹出堆顶元素(最小负数),取反后得到最大元素 return -heapq.heappop(self.heap) def peek(self): # 查看堆顶元...
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,从而不必在增加或者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...
maxHeap1 = []foriinrange(len(nums)): heappush(maxHeap1, (-nums[i], nums[i]))# 大顶堆# heappush(maxHeap1, nums[i]) # 默认小顶堆returnheappop(maxHeap1)# for testnums = [3,2,4,9]print(MaxHeap(nums))# (-9, 9) 最大值是元组的第二个元素 9 4. 合并两个有序列表 合并两...
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实现了最小堆。 堆排序的基本思想是:将待排序序列构造成一个大顶堆,此时,整个序列的最大值就是堆顶的根节点。将其与末尾元素进行交换,此时末尾就为最大值。然后将剩余n-1个元素重新构造成一...
Python中的堆 heapq 常用功能 使用示例 实现最大堆 什么是堆? 堆(Heap)是一种特殊的树形数据结构,满足以下特性: 完全二叉树:堆是一棵完全二叉树。这意味着所有层(除了最后一层)都是满的,并且最后一层的所有节点都尽可能地靠左。 堆性质: 最大堆(Max Heap):对于最大堆,每个节点的值都大于或等于其子节点的...
数据结构:堆python实现与堆排序 一、堆的定义 堆是一种完全二叉树,有最大堆和最小堆两种。 最大堆: 对于每个非叶子节点 V,V 的值都比它的两个孩子大,称为 最大堆特性(heap order property) 最大堆里的根总是存储最大值,最小的值存储在叶节点。 最小堆:和最大堆相反,每个非叶子节点 V,V 的两个...
max-heap 确保父级大于或等于其子级。min-heap 要求父项小于或等于其子级。Python 的heapq模块实现了一个 min-heap。 示例数据 本节中的示例使用数据heapq_heapdata.py。 # heapq_heapdata.py# This data was generated with the random module.data=[19,9,4,10,11] ...
max-heap 确保父级大于或等于其子级。min-heap 要求父项小于或等于其子级。Python 的heapq模块实现了一个 min-heap。 示例数据 本节中的示例使用数据heapq_heapdata.py。 # heapq_heapdata.py# This data was generated with the random module.data = [19, 9, 4, 10, 11]复制代码 ...
public MaxHeap(int[] arr){ data = new ArrayList<>(arr.length); //1.先将arr的所有元素复制到data数组中 for(int i : arr){ data.add(i); } //2.从最后一个非叶子节点开始进行siftDown for(int i = parent(data.size() - 1);i >= 0;i--){ ...