在Python中,实现max-heap(最大堆)通常可以使用内置的heapq模块,但需要注意的是,heapq模块默认实现的是min-heap(最小堆)。为了实现max-heap,可以通过对元素取负值来间接实现。 基础概念 堆是一种特殊的完全二叉树,其中每个父节点的值都大于或等于(最大堆)或小于或等于(最小堆)其子节点的值。堆常用于实现优先...
importheapq# 创建一个空的大根堆max_heap=[]# 添加元素时将值取反heapq.heappush(max_heap,-5)heapq.heappush(max_heap,-3)heapq.heappush(max_heap,-8)print("大根堆中的元素:",[-xforxinmax_heap])# 弹出最大元素max_element=-heapq.heappop(max_heap)print("弹出的最大元素:",max_element)print...
importheapqclassMaxHeap:def__init__(self):self.heap=[]defpush(self,item):# 将item取负以实现大根堆heapq.heappush(self.heap,-item)defpop(self):# 取出最大值并转换回正数return-heapq.heappop(self.heap)defpeek(self):# 查看最大值但不移除return-self.heap[0]defis_empty(self):returnlen(self...
heapq.heappush(raw, 11) print(heapq.heappop(raw)) # output: 1 heapq.heappush(raw, -1) print(heapq.heappop(raw)) # output: -1 同时heapq还提供另外一个函数:heappushpop,能够在一个函数实现push&pop两个操作;顺序是:先push再pop 根据官方文档的描述,这个函数会比先在外围先调用heappush,再调用he...
在Python中构建最大堆(maxHeap)可以通过使用heapq模块来实现。heapq模块提供了一些函数来操作堆数据结构,其中包括构建最大堆。 以下是在Python中构建最大堆的步骤: 导入heapq模块: 代码语言:txt 复制 import heapq 创建一个空的列表,用于存储堆元素: 代码语言:txt 复制 heap = [] 使用heapq模块的heappush函数将元...
Pythonheapq优先级队列Maxheap python string heap priority-queue max-heap 我知道使用heapq的优先级队列是作为minheap实现的。我需要将优先级队列实现为maxheap,它按照AWS datetime字符串对元素进行排序。我希望在调用heapq.heappop()方法时,首先从队列中弹出具有最新datetime的元素。在线上的一切似乎都指向只使用minheap...
在一个 最大堆 (max heap) 中,P 的 key(或 value) 大于或等于 C 的对应值。 接口函数 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 ...
Python里面没有专门的堆类型,而只有包含一个堆类型操作的模块heapq(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。必须通过列表这种结构来实现的。 heappush(heap,x) 把元素x压到堆中 heappop(heap) 弹出堆中的第一个元素 heapify() 让列表具有堆属性 ...
方法一：使用heappush()方法 heap = []data = [2,3,5,7,9,23,14,16,12,10]for i in data:heapq.heappush(heap,i)>>>print(heap)[2, 3, 5, 7, 9, 23, 14, 16, 12, 10]此时，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(...
max-heap 确保父级大于或等于其子级。min-heap 要求父项小于或等于其子级。Python 的heapq模块实现了一个 min-heap。 示例数据 本节中的示例使用数据heapq_heapdata.py。 # heapq_heapdata.py# This data was generated with the random module.data=[19,9,4,10,11] ...