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。 heapq 模块的基本用法 heapq
queue.PriorityQueue 实际上只是对 heapq 的简单封装,直接使用其 heappush / heappop 方法: from queue import PriorityQueue as PQueuepq = PQueue()pq.put((5 * -1, 'Python'))pq.put((4 * -1, 'C'))pq.put((3 * -1, 'Js'))print("Inside PriorityQueue: ", pq.queue) # 内部存储while no...
啰嗦了这么多,终于到了最后的用一个heapq来实现一个优先级队列,使得可以按照优先级,每次来pop出优先级最高的元素,完整代码如下 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importheapqclassPriorityQueue:def__init__(self):self.queue=[]self.index=0defpush(self,item,priority):heapq.heappush(self.q...
步骤1: 导入heapq库 在Python 中,我们需要首先导入heapq模块,它提供了堆队列算法(也称为优先队列)。 importheapq# 导入 heapq 库 1. 步骤2: 创建一个空列表作为优先队列 我们可以使用一个数组来实现优先队列,heapq会帮助我们将其转变为堆结构。 priority_queue=[]# 创建一个空列表,用于存储优先队列中的元素 1....
1.2 priority_queue queue.PriorityQueue这个优先级队列的实现在内部使用了heapq,时间和空间复杂度与heapq相同。 区别在于PriorityQueue是同步的,提供了锁语义来支持多个并发的生产者和消费者。在不同情况下,锁语义可能会带来帮助,也可能会导致不必要的开销。
堆,我们也称为优先级队列(priority queue),指的是没有父节点的值都大于(或小于)其子节点的完全二叉树。 python中默认实现的是最小堆。 python关于堆的实现有两个,一是heapq模块,另一个是PriorityQueue模块。 heapq模块 import heapq headp.heappush(heap, item) # 将item加入heap中,保持堆的不变性 ...
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) ...
import heapq def dijkstra(graph, start): # graph是一个字典,键为节点,值为邻接节点及其距离的列表distances= {node: float('infinity') for node in graph}distances[start]=0priority_queue = [(0, start)]# 堆中存储(距离, 节点)对while priority_queue: ...
接下来,我们就通过heapq来自己动手实现一个优先队列,代码非常的简单,我想大家应该可以瞬间学会。 首先是实现优先队列的部分: import heapq class PriorityQueue: def __init__(self): self._queue = [] self._index =0 def push(self, item, priority): # 传入两个参数,一个是存放元素的数组,另一个是要...
Queue.PriorityQueue 是线程安全类,而 heapq 模块不提供线程安全保证。来自 Queue 模块文档: Queue 模块实现了多生产者、多消费者队列。当必须在多个线程之间安全地交换信息时,它在线程编程中特别有用。该模块中的 Queue 类实现了所有必需的锁定语义。这取决于 Python 中线程支持的可用性;请参阅 threading 模块。 he...