在各种类型的堆中,大顶堆(Max Heap)是最常用的一种,它的特性是,任意一个节点的值总是大于或等于其左右孩子节点的值。在 Python 中,堆通常通过heapq模块实现。虽然heapq默认提供的是小顶堆(Min Heap),但我们可以通过一些方法实现大顶堆。 什么是堆化 堆化(Heapify)是将一个无序数组转化为堆数组的过程。在 P...
defbuild_heap(arr):n=len(arr)# 获取数组长度# 从最后一个非叶子节点开始调整foriinrange(n//2-1,-1,-1):heapify(arr,n,i)# 调整为大根堆 1. 2. 3. 4. 5. 7. 包装代码 将所有代码结合起来,实现最终输出。 defheapify(arr,n,i):largest=i left=2*i+1right=2*i+2ifleft<nandarr[left]>...
heapq.heapify(iterable):将可迭代对象iterable转换为堆。 heapq.heappushpop(heap, item):将元素item添加到堆中,并弹出最小元素。 heapq.heapreplace(heap, item):弹出堆中最小的元素并将元素item加入堆中。 2. 例子:最小堆操作 importheapq # 初始化堆 ...
以python为例,说明堆的几个常见操作,这里需要用到一个内置的包:heapq 初始化 Heapify python中使用堆是通过传入一个数组,然后调用一个函数,在原地让传入的数据具备堆的特性 import heapq raw = [3, 1, 5] heapq.heapify(raw) print(heapq.heappop(raw)) # output: 1 需要注意的是,heapify默认构造的是小顶...
在这个示例中,我们定义了两个函数:heapify和heap_sort。函数heapify用于对指定节点进行堆化操作,保持最大堆的性质。函数heap_sort用于执行堆排序算法,首先构建最大堆,然后逐步将最大值交换到列表的末尾,最后得到排序好的列表。 可视化 可视化展示堆排序算法的执行过程 ...
heapq.heappush(heap, element) 其中,element是要添加到堆中的元素。 重复步骤3,将所有元素添加到堆中。 使用heapq模块的heapify函数将列表转换为最大堆: 代码语言:txt 复制 heapq._heapify_max(heap) 现在,你已经成功构建了一个最大堆。你可以使用heapq模块的其他函数来执行堆操作,如弹出堆中的最大元素、替换堆...
heapify() 让列表具有堆属性 heapreplace(heap,x) 替换堆中的最小元素,并用x代替 nlargest(n,heap) 找出堆中最大的n个元素 nsmallest(n,heap) 找出堆中最小的n个元素 函数heappush用于在堆中添加一个元素。请注意,不能将它用于普通列表,而只能用于使用各种堆函数创建的列表。原因是元素的顺序很重要(虽然元素...
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): ...
The heapify process is used to create the Max-Heap or the Min-Heap. Let us study the Heapify using an example below: Consider the input array as shown in the figure below: Using this array, we will create the complete binary tree: We will start the process of heapify from the first ...
MAX-HEAPIFY(A, i) left = 2i right = 2i + 1 // checking for largest among left, right and node i largest = i if left <= heap_size if (A[left] > A[largest]) largest = left if right <= heap_size if(A[right] > A[largest]) largest = right //node is not the largest, ...