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_...
import heapq data = [4, 9, 1, 5, 6, 2, 7, 3, 8] # 将 data 调整为一个堆,关于堆后面会详细介绍 # 总之堆有两种,分别是大根堆和小根堆,heapify(data) 得到的是小根堆 # 大根堆的第一个元素永远是最大值,小根堆的第一个元素永远是最小值 heapq.heapify(data) print(data) # [1, 3, 2,...
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 : [...
import heapq h = [1,5,3,8,6,7,0] heapq.heapify(h) print(h) 1. 2. 3. 4. 输出 [0, 5, 1, 8, 6, 7, 3] 1. 二、基本push pop heapq.heappush(heap,item):将item的值插入heap中,保持堆的不变性。 heapq.heappop(heap):弹出(即删除)并返回heap的最小的元素,保持堆的不变性。 如果...
In [1]:importheapq In [2]: date = [19,1,9,3,11,21] In [3]: heap =[]#heappush方法会插入一个元素到堆中,并按从小到大排序In [4]:foriindate: ...: heapq.heappush(heap,i) ...: In [5]: heap Out[5]: [1, 3, 9, 19, 11, 21] ...
参考书籍:《Python3 标准库》 # heap queue,联想到的就是C++ STL的优先队列 import heapq # 创建堆,默认时最小堆 data = [1, -10, 19, 5, 30] heap = [] for item in data: heapq.heappush(heap, item) print(heap) # 也可以利用原有的迭代容器作为参数 heapq.heapify(data) print(data) '''...
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....
要使用heapq模块实现堆排序,首先需要导入heapq模块,然后使用heapq.heappush()函数将元素插入堆中,使用heapq.heappop()函数从堆中弹出元素。具体实现步骤如下: 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...
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 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] ...