在Python中有四种内建的数据结构,分别是List、Tuple、Dictionary以及Set。大部分的应用程序不需要其他类型的数据结构,但若是真需要也有很多高级数据结构可供选择,例如Collection、Array、Heapq、Bisect、Weakref、Copy以及Pprint。本文将介绍这些数据结构的用法,看看它们是如何帮助我们的应用程序的。 关于四种内建数据结构的使...
1.1 heapq 实际上,Python没有独立的堆类型,而只有一个包含一些堆操作函数的模块。这个模块名为heapq(其中的q表示队列),它包含6个函数,其中前4个与堆操作直接相关。必须使用列表来表示堆对象本身。 模块heapq中一些重要的函数 heappush(heap, x) 将x压入堆中 heappop(heap) 从堆中弹出最小的元素 heapify(heap)...
# 使用堆来管理元素的优先级importheapq heap=[]heapq.heappush(heap,3)heapq.heappush(heap,1)heapq.heappush(heap,2)top_element=heapq.heappop(heap)# 弹出最小元素 9. 数据结构的性能考虑 在选择数据结构时,还需要考虑其性能特性。不同的数据结构具有不同的时间复杂度,因此在大型数据集或需要频繁操作数据...
importheapq #向堆中插入元素,heapq会维护列表heap中的元素保持堆的性质 heapq.heappush(heap,item)#heapq把列表x转换成堆 heapq.heapify(x)#从可迭代的迭代器中返回最大的n个数,可以指定比较的key heapq.nlargest(n,iterable[,key])#从可迭代的迭代器中返回最小的n个数,可以指定比较的key heapq.nsmallest(n...
二: heapd 堆队列 heapq.heappush(heap, item) Push the value item onto the heap, maintaining the heap invariant. heapq.heappop(heap) Pop and return the smallest item from the heap, maintaining the heapinvariant. If the heap is empty,IndexError is raised. To access thesmallest item without...
heapq.heappush(heap,0)# 弹出最小元素 min_element=heapq.heappop(heap)print("Min Heap:",heap)print("Min Element:",min_element) 堆的应用场景 1. 优先队列 堆常用于实现优先队列,其中元素按照优先级顺序排列。在每次插入元素时,堆会自动调整以确保最高(或最低)优先级的元素位于堆的根部。
heapq 跟上面三个模块不同的是,heapq 没有队列类,而是提供了 heappush 和 heappop 方法,让用户可以把可变序列当作堆队列或者优先队列来使用 2.10 本章小结 Python 序列类型最常见的分类就是可变和不可变序列另外一种分类方式 扁平序列和容器序列前者的体积更小、速度更快而且用起来更简单,但是它只能保存一些原子性...
4、heapq方法介绍: 1)heappush(heap, item) heapq.heappush(heap, item) 将item压入到堆数组heap中。如果不进行此步操作,后面的heappop()失效,会直接返回原列表第一个值,而且必须从头开始heappush,不然也会返回原列表第一个值。 例: a = [12,2,4,5,63,3,2] ...
from heapq import heappush, heappop class PriorityQueue(Queue): '''Variant of Queue that retrieves open entries in priority order (lowest first). Entries are typically tuples of the form: (priority number, data). ''' def _init(self, maxsize): ...
API Op API Annotations Returns heappush heapq.heappush(heap, item) 将单元素压入 小顶堆 有 heappop heapq.heappop(heap) 弹出 堆顶元素 有 heapify heapq.heapify(x) 将list转换为 堆存储 的lis...