堆排序是一个优秀的算法,但在实际应用中,性能比快速排序差一些。尽管如此,堆这一数据结构仍然有很多应用。接下来我们要介绍堆的一个常见的应用:优先级队列。 一、堆排序以最大堆为例,首先来看最大堆的性质: 意思就是任意节点的父节点的值必须大于等于该节点自己的值。 维护最大堆的性质: def max_heapify(A, ...
显然是没有问题的,因此我们这里就实现了一个堆排序,只不过这个堆排序还不太完美,不完美之处有两个地方: 1. 默认是从大到小排序的,应该提供一个参数供外界选择究竟是从大到小还是从小到大; 2. 这里开辟了一个额外的数组,合适的做法应该是接收一个数组,然后原地排序; 那么下面我们完善一下堆排序。 import rand...
# 基数排序 基数排序是一种借助多关键字排序思想对单逻辑关键字进行排序的方法。 # 所谓的多关键字排序就是有多个优先级不同的关键字。比如说成绩的排序,如果两个人总分相同,则语文高的排在前面,语文成绩也相同则数学高的排在前面。。。 # 如果对数字进行排序,那么个位、十位、百位就是不同优先级的关键字,如...
(base) PS C:\Users\chenxuqi\Desktop\测试排序> & 'D:\Python37\python.exe' 'c:\Users\chenxuqi\.vscode\extensions\ms-python.python-2022.16.1\pythonFiles\lib\python\debugpy\adapter/../..\debugpy\launcher' '1535' '--' 'c:\Users\chenxuqi\Desktop\测试排序\test.py' ---以下为排序前---...
Python运算符优先级排行榜 在一个表达式中可能包含多个有不同运算符连接起来的、具有不同数据类型的数据对象;由于表达式有多种运算,不同的运算顺序可能得出不同结果甚至出现错误运算错误,因为当表达式中含多种运算时,必须按一定顺序进行结合,才能保证运算的合理性和结果的正确性、唯一性。优先级从上到下依次递减,最上...
一、关系运算符优先级 Python的6个关系运算符的排序从高到低依次为:!=、==、>=、>、<=、<。 以下假设变量a为10,变量b为20: 1、!= 不等于 比较两个对象是否不相等 。例:(a != b) 返回 True。 2、== 等于 比较对象是否相等。例:(a == b) 返回 False。
相比于自定义比较函数,我们往往更倾向于在类当中定义好优先级。Python当中实现的方法也很简单,就是我们手动实现一个__lt__函数,sorted默认会将小的元素排在前面,所以我们只用实现__lt__一个函数就够了。这个函数当中传入的参数是另一个对象,我们直接在函数里面写清楚比较逻辑就行了。返回True表示当前对象比other...
调换各个元素的位置,就改变了排序的优先级行为。 排序由元组组成的数组 同样,对一个由 dataclass 对象组成的数组,也可以按照类似的思路进行排序。只不过,这时我们用点号(比如 x.price ),而不是用方括号(x[1]),来表示某个元素了。 排序由 dataclass 对象组成的数组...
1. 什么是优先级队列? 优先级队列是一种容器型数据结构,它能管理一队记录,并按照排序字段(例如一个数字类型的权重值)为其排序。由于是排序的,所以在优先级队列中你可以快速获取到最大的和最小的值。 可以认为优先级队列是一种修改过的普通队列:普通队列依据记录插入的时间来获取下一个记录,而优先级队列依据优先...
如上图所示,通过re.split()函数进行多符号分割,将Mframes0_EPI1.png中的Mframes、_EPI和.png去掉,然后通过sort()函数将留下的数字0和1取整型int(),最后按第一优先级和第二优先级进行排序(也就是先排0这边的数字,再排1那边的数字)。 完整代码如下: ...