在heapq库的源码中也有介绍,可以读一下heapq的源码,代码不多。 二、使用heapq创建堆 # coding=utf-8 import heapq array = [10, 17, 50, 7, 30, 24, 27, 45, 15, 5, 36, 21] heap = [] for num in array: heapq.heappush(heap, num) print("array:", array) print("heap: ", heap) he...
from heapq_showtree import show_tree from heapq_heapdata import data heap = [] print('random :', data) print() for n in data: print('add {:>3}:'.format(n)) heapq.heappush(heap, n) show_tree(heap) 使用heappush()时,当从数据源添加新项时,将维护元素的堆排序顺序。 python3 heapq_...
导入heapq模块 import heapq 定义一个列表用于存储待排序的元素 data = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5] 使用heapq.heappush()函数将元素插入堆中 for element in data: heapq.heappush(heap, element) 使用while循环从堆中弹出元素,直到堆为空 while heap: smallest = heapq.heappop(heap) ...
heapq_heapify.py import heapq from heapq_showtree import show_tree from heapq_heapdata import data print('random :', data) heapq.heapify(data) print('heapified :') show_tree(data) 按照堆顺序每次构建一项列表的结果与构建无序列表然后调用heapify()相同。$ python3 heapq_heapify.py random : [...
python3中的heapq模块使用 heapq-堆排序算法 heapq实现了一个适合与Python的列表一起使用的最小堆排序算法。 二叉树 树中每个节点至多有两个子节点 满二叉树 树中除了叶子节点,每个节点都有两个子节点 什么是完全二叉树 在满足满二叉树的性质后,最后一层的叶子节点均需在最左边...
1print(heapq.nsmallest(3,nums))# 输出: [1,3,5] (8)实现最大堆 Python 的heapq模块实现的是最小堆,如果需要最大堆,可以将所有的元素取负,进行堆操作后,再取负恢复。 1importheapq23# 使用负数来实现最大堆4max_heap=[]5heapq.heappush(max_heap,-1*10)6heapq.heappush(max_heap,-1*5)7heapq...
heapq.heappushpop(heap,item) 将item放入堆中,然后弹出并返回heap的最小元素。该组合操作比先调用 heappush() 再调用 heappop() 运行起来更有效率。 heapq.heapify(x) 将listx转换成堆,原地,线性时间内。 heapq.heapreplace(heap,item) 弹出并返回heap中最小的一项,同时推入新的item。 堆的大小不变。 如果...
最大堆和最小堆是堆的两种类型。最大堆确保父堆大于或等于它的两个子堆，而最小堆要求父堆小于或等于其子堆。Python的heapq模块实现的是一个最小堆。创建一个堆可以使用heappush()或heapify()。heappush()在添加新项时维护元素的堆排序顺序，而heapify()则更适用于数据已经在内存中的情况，通过...
import heapq # 导入需要使用的模块 heap = [3, 2, 5, 7, 1, 9, 8, 6, 0, 4]heapq.heapify(heap) # 列表转换为堆列表 print(heap) # 显示输出结果为：[0, 1, 5, 2, 3, 9, 8, 6, 7, 4]heapq.heappush(heap, 0.5) # 新元素入堆 print(heap) # 显示输出结果为：[0, 0....
import heapq heap = [1, 2, 3] # 先弹出最小的元素,然后添加新的元素 print(heapq.heapreplace(heap, 4)) # 输出:1 print(heap) # 输出:[2, 3, 4] 3.4 nlargest nlargest函数返回堆中的最大的n个元素。 import heapq heap = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] ...