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。一般来说堆代指二叉堆。 优先队列的完全二叉树(堆)表示。 1.2 堆 堆序性: ...
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管...
使用heapq模块实现优先队列 import heapqclassPriorityQueue:def__init__(self):self.queue=[]self.index=0# 入队元素defpush(self,item,priority):heapq.heappush(self.queue,(-priority,self.index,item))self.index+=1defpop(self):returnheapq.heappop(self.queue)[-1] 239. 滑动窗口最大值 输入:nums = ...
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) ...
Queue模块封装了先进先出队列Queue.Queue()、先进后出队列Queue.LifoQueue()、优先级队列Queue.PriorityQueue()以及队列为空和满的异常。 三种队列的通用用法: que = Queue.Queue(maxsize=xx) or Queue.Lifoqueue(maxsize=xx) or Queue.Priorityqueue(maxsize=xx),实例化xx长度的队列。不指定maxsize时,默认队列无...
_queue = [] self._index = 0 def push(self, item, priority): """ 队列由 (priority, index, item) 形式组成 priority 增加 "-" 号是因为 heappush 默认是最小堆 index 是为了当两个对象的优先级一致时,按照插入顺序排列 """ heapq.heappush(self._queue, (-priority, self._index, item)) ...
队列和优先队列(Priority Queue) 队列是一种可以完成插入和删除的数据结构。普通队列是先进先出(FIFO), 即先插入的先被删除。 然而在某些时候我们需要按照任务的优先级顺序来决定出队列的顺序,这个时候就需要用到优先级队列了。优先队列是一种可以完成插入和删除最小元素的数据结构 ...
给定一个优先级(Priority) 每次pop操作都会返回一个拥有最高优先级的项 代码如下: import heapq class PriorityQueue(object): def __init__(self): 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): ...
MAX_HEAP_INSERT(A,5)print("插入后的堆:",A)print("取最大关键字:",end='')print(HEAP_EXTRACT_MAX(A))print("堆变成",A)print("取最大关键字:",end='')print(HEAP_EXTRACT_MAX(A))print("堆变成",A)'''=== RESTART: F:/python/algorithms/6_5_priority_queue.py === 建成的堆: [-1...
importheapqclassPriorityQueue:def__init__(self):self.queue=[]self.index=0defpush(self,item,priority):heapq.heappush(self.queue,(-priority,self.index,item))self.index+=1defpop(self):returnheapq.heappop(self.queue)[-1]classItem:def__init__(self,name):self.name=name ...