importheapq defheap_sort(arr):heapq.heapify(arr)sorted_arr=[heapq.heappop(arr)for_inrange(len(arr))]returnsorted_arr # 示例 unsorted_array=[3,1,4,1,5,9,2,6,5,3,5]sorted_array=heap_sort(unsorted_array)print("Unsor
nlargest(num, heap),从堆中取出num个数据,从最大的数据开始取,返回结果是一个列表(即使只取一个数据)。如果num大于等于堆中的数据数量,则从大到小取出堆中的所有数据,不会报错,相当于实现了降序排序。 nsmallest(num, heap),从堆中取出num个数据,从最小的数据开始取,返回结果是一个列表。 这两个方法除了...
heapq.heapify(heap):将列表heap原地转换为一个堆。 heapq.heappushpop(heap, item):将元素item推入堆heap,并弹出并返回堆中最小的元素。 heapq.heapreplace(heap, item):弹出并返回堆heap中最小的元素,然后将元素item推入堆中。 heapq.nsmallest(n, iterable):返回可迭代对象iterable中最小的n个元素。 heapq....
heapify(pq) for x in nums[k:]: heap.heappush(pq,x) heap.heappop(pq) return pq[0] #这K个值里的最小值 else: # k大于总数的一半采用大顶堆: 第k大问题变为求 第n-k+1 小的值 # Python大顶堆用法:先将最大值变最小值,最小值变最大值 tmp = [-x for x in nums] pq = tmp[:n...
1、基本概念 heapq是Python中的一个内置模块,它是一个实现堆排序算法的工具,heapq的全写是heap queue,是堆队列的意思。 在介绍用法之前,我们需要先知道优先队列的定义。队列大家应该都不陌生,也是非常基础简单的数据结构。我们可以想象成队列里的所有元素排成一排,新
列出一些常见的用法: import heapq heap = []#建立一个常见的堆 heappush(heap,item)#往堆中插入一条新的值 item = heappop(heap)#弹出最小的值 item = heap[0]#查看堆中最小的值,不弹出 heapify(x)#以线性时间将一个列表转为堆 item = heapreplace(heap,item)#弹出一个最小的值,然后将item插入到...
heap = [] heapq.heappush(heap, 3) heapq.heappush(heap, 1) print(heapq.heappop(heap)) 3.1使用 heapq 模块实现最小堆 import heapq # 创建一个空堆 heap = [] # 入堆(Push) heapq.heappush(heap, 5) heapq.heappush(heap, 3) heapq.heappush(heap, 8) ...
heapq的全写是heap queue,是堆队列的意思。这里的堆和队列都是数据结构,在后序的文章当中我们会详细介绍,今天只介绍heapq的用法,如果不了解heap和queue原理的同学可以忽略,我们并不会深入太多,会在之后的文章里详细阐述。 在介绍用法之前,我们需要先知道优先队列的定义。队列大家应该都不陌生,也是非常基础简单的数据结...
return [heapq.heappop(h) for i in range(len(h))] a = heapsort([1,3,2,4,6,5,7,9,8]) print(a) #输出结果:[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 这类似于 sorted(iterable), 2. 堆元素可以为元组。 这适用于将比较值(例如任务优先级)与跟踪...