iterables:指定要合并的序列;为iterable object,并且应当已排序 key:指定如何从输入的元素中提取用于比较的部分;为function,默认直接比较元素 gnrtr:返回合并后的结果;为generator,也是已排序的 #实例: >>> i=heapq.merge([1,2,3,4,5],[6,7,9,14]) >>> for j in i: ... print(j) ... 1 2 3...
3.9 heapq._heapify_max(queue) 创建最大堆 4、通过heapq实现优先级队列 堆能够很方便的实现优先级排序。用priority表示每组数据的优先级,堆元素使用元组方便比较,简单示例如下: hq=[]#数据使用(priority, data)表示heapq.heappush(hq,(5,"apple"))heapq.heappush(hq,(3,"orange"))heapq.heappush(hq,(6,"...
幸运的是，我们不需要每次都实现构建堆的基本功能。Python 有一个名为heapq.该heapq模块提供了处理堆的功能，包括：heappush(heap, elem)：将一个元素压入堆中，保持堆属性。heappop(heap)：从堆中弹出并返回最小的元素，保持堆属性。heapify(x)：在线性时间内将常规列表就地转换为堆。nlargest(k, iterable, ke...
heapq.heapify(h) print(h) h = [5, 2, 1, 4, 7] heapq.heapify(h) print(h) 1. 2. 3. 4. 5. 6. [1, 2, 3, 5, 7] [1, 2, 5, 4, 7] 1. 2. 会自动将列表依据python最小堆特性进行重新排列。 heapq.heapreplace(heap, item) 弹出并返回最小的元素,并且添加一个新元素item,这个...
在调用nlargest和nsmallest的时候,我们额外传递了一个参数key,我们传入的是一个匿名函数,它返回的结果是这个对象的price,也就是说我们希望heapq根据对象的price来进行排序。 优先队列 heapq除了可以返回最大最小的K个数之外,还实现了优先队列的接口。我们可以直接调用heapq.heapify方法,输入一个数组,返回的结果是根据这...
其实并没有进行排序 方法二：使用heapify()方法 data = [2,3,5,7,9,23,14,16,12,10]heapq.heapify(data)此时，直接变换data数据为堆结构，并没有返回新的数据 【堆如何排序】方法一：使用heapq.nlargest()和heapq.nsmallest()方法即可实现。heapq.nXXXest(num, set, key)num：表示返回数据的个数 set...
heapq.heapify(a) heapq.heappop(a) heapq.heappushpop(heap, item) 是上述heappush和heappop的合体,同时完成两者的功能,注意:相当于先操作了heappush(heap,item),然后操作heappop(heap) heapq.heapreplace(heap, item) 是上述heappop和heappush的联合操作。注意:与heappushpop(heap,item)的区别在于,顺序不同,...
heapq.heapify(x):创建堆,将list转化为堆 heapq.heappush(heap, item): 添加新元素到堆 heapq.heappop(heap):弹出堆顶元素,并将剩余元素组成新的小顶堆 heap.heappushpop(heap, item):先将item入堆,再将item出堆 heapq.merge(*iterables, key = None, reverse = False):暂未了解 ...
由于内置函数不直接支持 cmp 函数,我们需要构建 heapify 和heappop 的新变体:from heapq import heapify, heappop from functools import cmp_to_key def new_heapify(data, cmp): s = list(map(cmp_to_key(cmp), data)) heapify(s) return s def new_heappop(data): return heappop(data).obj ...
1 1:如何创建堆:方法有以下2种:1.1:初始化变量heap = [].(根据堆队列本身属于列表的一类)1.2:调用heap的初始化函数heapq.heapify().2 2:函数heapq.heappush(heap, item)功能:把一个对象压入堆heap.注意:图中用例所示,item的类型为一个元素,一个列表都可以入堆.3 3:函数heapq.heappop(heap)功能:从堆...