self._queue = [] self._index = 0 def push(self, item, priority): # 这里插入的第二个参数包括 优先级,索引, heapq.heappush(self._queue, (-priority, self._index, item)) self._index += 1 def pop(self): return heapq.heappop(self._queue)[-1] 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9...
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 fromqueueimportQueue#先进先出队列fromqueueimportPriorityQueue#优先级队列importtime#队列:先进先出q = Queue()#创建一个空队列,队列大小没有指定#判断队列是是否为空#当一个队列为空的时候如果再用get取则会堵塞,所以取队列的时候一般是用到...
以此题为例,https://leetcode-cn.com/problems/maximum-average-pass-ratio/,我们需要建立一个大顶堆maxHeap,从而每次可以获得增加一个学生提升最大的班级,每次将一个聪明学生插入班级时,heappop出增加一人可获得最大提升的班级,并将此班级处理后重新heappush入maxHeap,代码如下: classSolution:defmaxAverageRatio(se...
单独的Item不能比较 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 复制 importheapqclassPriorityQueue:def__init__(self):self.queue=[]self.index=0defpush(self,item,priority):heapq.heappush(self.queue,(-...
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
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]
def pop(self, with_priority=False): entry = self._maxheap.extract() if with_priority: return entry else: return entry[1] def is_empty(self): return len(self._maxheap) == 0 def test_priority_queue(): size = 5 pq = PriorityQueue(size) ...
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) ...
(self._queue,(-priority,self._index,item))self._index+=1defpop(self):"""弹出优先级最高的对象"""returnheapq.heappop(self._queue)[-1]defqsize(self):returnlen(self._queue)defempty(self):returnTrueifnotself._queueelseFalseclassCar(object):def__init__(self,name,value):self.name=name...
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...