在数据结构中,堆(Heap)是一种特殊的树形结构,常用来实现优先队列等功能。Python的内置heapq模块提供了对堆的支持,但其默认为小根堆(Min-Heap)。然而,有时我们需要使用大根堆(Max-Heap),即每一个父节点的值都大于等于其子节点的值。本文将为您介绍如何在Python中使用heapq模块实现大根堆,并提供代码示例。 大根堆...
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] 1. 2. 3. 4. 堆输出使用打印heapq_showtree.py。
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] 堆输出使用打印heapq_showtree.py。 #...
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(...
堆分为最大堆(max heap)和最小堆(min-heap),两者的差别在于节点的排序方式。 最大堆中,父节点的值比每个子节点的值都要大,最小堆中,父节点的值比每一个子节点的值都要小。这就是所谓的“堆属性”(heap property),并且这个属性对堆中每一个节点都成立。
Python模块:heapq堆 这个模块提供了堆队列算法的实现,也称为优先队列算法 堆是一个二叉树,它的每个父节点的值都只会小于或大于所有孩子节点(的值),他使用了数组来实现。堆最小的元素总是在根节点:heap[0] 要创建一个堆,可以使用list来初始化为[],或者你可以通过一个函数heapify(),来把一个list转换成堆...
创建最大堆 创建最大堆时,可以使用一些技巧来实现。通常,可以将元素的值取反,以便使用 heapq 模块来模拟最大堆: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importheapq # 创建一个空的最大堆 max_heap=[]# 添加元素到最大堆(使用负数表示) ...
heapq(Python内置的模块) __all__ = ['heappush', 'heappop', 'heapify', 'heapreplace', 'merge', 'nlargest', 'nsmallest', 'heappushpop'] 接下来我们一一介绍。 nlargest与nsmallest,通过字面意思可以看出方法大致的作用,接下来动手测验 nlargest(n, iterable, key=None) ...
min()和max()函数可以分别找到列表中的最小值和最大值。通过重复调用min()函数并将找到的最小值从原始列表中删除,可以逐步构建一个已排序的列表。 numbers = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5] sorted_numbers = [] while numbers: min_num = min(numbers) sorted_numbers.append(min_num)...
heapq.heapreplace(date,0) print date 在某个集合中找出最大或者最小的N个元素,可以用nlargest()和nsmallest() nums = [1,8,9,45,15,36,6,19,46,-5,66,34,67,12,10,99,39,71] maxnums = heapq.nlargest(3,nums) minnums = heapq.nsmallest(3,nums) ...