在Python 中,优先队列(Priority Queue)是一个可以随时获取队列中最大(或最小)元素的数据结构。Python 的标准库heapq提供了一个实现最小堆的优先队列,默认情况下是最小堆,但可以通过一些技巧来实现最大堆。优先队列在算法中常用于求解最短路径、合并有序链表、求解 k 个最小/最大的元素等问题。
defpop(queue):returnheapq.heappop(queue)# 从优先队列中取出并返回优先级最高的元素 1. 2. 步骤5: 测试优先队列的功能 我们可以通过以下代码来测试优先队列的工作。 # 测试优先队列push(priority_queue,(2,'task 2'))push(priority_queue,(1,'task 1'))push(priority_queue,(3,'task 3'))whilepriority...
self._queue = [] #创建一个空列表用于存放队列 self._index = 0 #指针用于记录push的次序 def push(self, item, priority): """队列由(priority, index, item)形式的元祖构成""" heapq.heappush(self._queue, (-priority, self._index, item)) self._index += 1 def pop(self): return heapq.he...
from queue import PriorityQueue #优先级队列,优先级高的先输出 ###队列(Queue)的使用,/python中也可是用列表(list)来实现队列### q = Queue(maxsize) #构建一个队列对象,maxsize初始化默认为零,此时队列无穷大 q.empty() #判断队列是否为空(取数据之前要判断一下) q.full() #判断队列是否满了 q.put(...
一、堆的基础 1.1 优先队列和堆 优先队列(Priority Queue):特殊的“队列”,取出元素顺序是按元素优先权(关键字)大小,而非元素进入队列的先后顺序。 若采用数组或链表直接实现优先队列,代价高。依靠数组,基于完全二叉树结构实现优先队列,即堆效率更高。一般来说堆
defremove_min(self):ifself.is_empty():raiseEmpty('Priority queue is empty')self.swap(0,len(self.data)-1)item=self.data.pop()self.downheap(0)return(item.key,item.value) python的heapq模块 Python标准包含了heapq模块,但他并不是一个独立的数据结构,而是提供了一些函数,这些函数吧列表当做堆进行...
首先,我们需要导入 queue 模块: import queue 然后,我们可以创建不同类型的队列: # 创建一个普通的 FIFO 队列fifo_queue = queue.Queue()# 创建一个 LIFO 队列lifo_queue = queue.LifoQueue()# 创建一个优先级队列priority_queue = queue.PriorityQueue() 将元素放入队列 使用put() 方法将元素放入队列。例如,...
priority_queue.put((0,start_vertex))whilenot priority_queue.empty():cost,vertex=priority_queue.get()ifvertex notinvisited:visited.add(vertex)min_span_tree.append((vertex,cost))forneighbor,neighbor_costingraph[vertex]:ifneighbor notinvisited:priority_queue.put((neighbor_cost,neighbor))returnmin_...
import heapq # 创建一个空的优先队列 priority_queue = [] # 添加元素到优先队列 heapq.heappush(priority_queue, (priority, item)) # (priority, item) 是一个元组,priority 表示优先级,item 是要添加的元素 # 从优先队列中弹出最高优先级的元素 highest_priority_item = heapq.heappop(priority_queue) ...
在 Python 中，heapq 模块能实现优先队列功能，支持堆数据结构，优先队列中元素按优先级排序。高优先级元素先出队，低优先级元素后处理。实现如下：使用heapq 模块操作优先队列，元素以 (priority, item) 形式加入，按 priority 排序。通过 heappush 添加元素，heappop 弹出最高优先级元素，heapify 将列表...