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。 1.heapq模块 heapq是 Python 提供的堆相关操作的模块,它实现了一个最小堆。主要提供以下...
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...
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...
python heapq大堆和小堆 文章目录 1 理论分析 1.1 知识准备 1.2 创建一个堆算法 1.3 堆排序算法 2 C实现 3 Python实现 4 Java实现 1 理论分析 1.1 知识准备 堆排序与快速排序算法拥有相同的时间复杂度,位Onlogn,空间复杂度则是O1,堆排序的第一步是创建一个堆,堆又分为大根堆和小根堆,大根堆对应的是升序...
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...
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...
heapify(array),直接将数据列表调整成一个小顶堆(调整的原理参考上面堆排序的文章,heapq库已经实现了)。 两种方法实现的结果会有差异,如上面的代码中,使用heappush(heap, num)得到的堆结构如下。 使用heapify(array)得到的堆结构如下。 不过,这两个结果都满足小顶堆的特性,不影响堆的使用(堆只会从堆顶开始取数...
heapreplace(heap, item): 弹出并返回堆中的最小元素,然后将 item 压入堆中。 例子:smallest = heapq.heapreplace(heap, 3) heapify(x): 将列表 x 转化为堆,原地进行,时间复杂度为 O(n)。 例子:heapify(x) nlargest(n, iterable, key=None): ...
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。