在Python中,堆(Heap)是一种特殊的完全二叉树结构,满足以下特性:最大堆(Max Heap):父节点的值大于或等于子节点的值。 最小堆(Min Heap):父节点的值小于或等于子节点的值。Python标准库 heapq 提供了一个 最小堆 的实现,虽然没有直接提供最大堆的实现,但是可以通过一些技巧实现最大堆。
importheapq#这里演示heappushpop和heapreplace的用法#heappushpop,先入堆再出堆,所以堆元素不变化array_c = [10, 7, 15, 8] heapq.heapify(array_c)print("before:",array_c)#先push再popitem = heapq.heappushpop(array_c, 5)print("after:",array_c)print(item)#heapreplace,先出堆,再将新元素入堆...
Python 基础 (标准库):heapq (堆) Python 基础(标准库):堆 heap - 1. 官方文档 heapq --- 堆队列算法 — Python 3.12.4 文档 2. 相关概念 堆 heap 是一种具体的数据结构(concrete data structures);优先级队列 pri...
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python heapq 大根堆 Python中的大根堆(Heapq模块的应用) 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...
首先,我们需要导入 Python 的heapq库,它提供了对堆的基本操作。 importheapq# 导入heapq模块,以便使用堆功能 1. 2. 创建一个空列表 接下来,我们创建一个空列表来存储堆。这个列表将用于存储我们要插入的元素。 heap=[]# 创建一个空列表,作为堆的基础 ...
heapq.heappushpop(heap, item):将 item 推入堆中,然后从堆中弹出并返回最小的元素。这个组合操作比先调用 heappush() 再调用 heappop() 更高效。 heapq.heapify(x):原地将列表 x 转换为一个堆,时间复杂度为线性。 heapq.heapreplace(heap, item):从堆中弹出并返回最小的元素,并推入新的元素。堆的大小不...
heapq模块提供了多种方法来操作堆,以下是一些常用的方法: heappush(heap, item):将一个元素item添加到堆heap中。 heappop(heap):从堆heap中弹出最小元素。 heapify(array):将一个列表array转换为一个堆。 heapreplace(heap, item):弹出堆heap中的最小元素,并添加一个新的元素item。
heapq.heapify(x) 把列表x转换成一个合法的堆(不改变原列表内容,而是调整元素顺序使其满足堆性质)。 heapq.heapreplace(heap, item) 先弹出堆顶元素(最小值),然后将item压入堆中,一次操作完成替换最小值并保持堆的特性。 heapq.nlargest(n, iterable) ...
heapq — 堆队列算法 — Python 3.12.4 文档 2. 相关概念 堆heap是一种具体的数据结构(concrete data structures);优先级队列 priority queue是一种抽象的数据结构(abstract data structures),可以通过堆、二叉搜索树、链表等多种方式来实现 priority queue,其中,堆是最流行的实现优先级队列的具体数据结构。