而Python 的优先队列,底层就是借助于 heapq 实现的,我们看一下: 里面的 item 是一个元组,第一个元素是优先级(值越小、优先级越高),第二个元素是具体的数据,这就是优先队列,是不是比你想象中的要简单许多呢? 小结 堆是一种非常高效的数据结构,它可以动态地添加、删除元素,并且时间复杂度均为 O(logN) 级别。
1.1 优先队列和堆 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: ...
代码解释:上述代码使用Python内置的heapq模块来实现优先队列,模块中提供了堆的相关操作。优先队列类PriorityQueue中的方法包括:插入元素insert,将新元素插入优先队列;弹出最小元素pop,从优先队列中弹出最小元素;检查队列是否为空is_empty。 4.2 优先队列的应用 优先队列在算法和程序设计中有着广泛的应用,以下是一些常见的...
PriorityQueue 模块 该模块定义的优先级队列,其内部使用了 heapq 模块,所以它的时间复杂度和heapq是相同的。 当一个对象的所有元素都是可比较的时,默认情况下是根据队列中的对象的第一个元素进行排序,越小的优先级越高,排在越前面。当第一个元素相同时,依次比较后续的元素的大小来进行排序。 由于PriorityQueue 是继...
优先队列 优先队列的实现有两种思路,第一是在数据插入时保存数据元素的有序性,这意味着我们能够以O(1)的时间复杂度来访问元素中的最大值。但是我们在数据进行插入的时候,对寻找数据的合适位置的访问操作的最坏时间复杂度为O(N)。第二种思路是构建一个堆,他能够让我们以N(1)的时间复杂度来访问元素中的最大值...
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 ...
在LeetCode第232次周赛中,题目很适合用优先队列,但是之前以为仅有C++中有优先队列,因此比赛中采用了二分查找的方式进行解答,然而超时了。 堆的基础是一个表示完全二叉...
5、优先队列以优先级为堆的排序依据 因为性质1,2,3,堆可以用数组直接来表示,不需要通过链表建树。 堆,优先队列 有两个重要操作,时间复杂度均是 O(logk)。以大顶锥为例: 1、上浮sift up: 向堆新加入一个元素,堆规模+1,依次向上与父节点比较,如大于父节点就交换。
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(...