代码解释:上述代码使用Python内置的heapq模块来实现优先队列,模块中提供了堆的相关操作。优先队列类PriorityQueue中的方法包括:插入元素insert,将新元素插入优先队列;弹出最小元素pop,从优先队列中弹出最小元素;检查队列是否为空is_empty。 4.2 优先队列的应用 优先队列在算法和程序设计中有着广泛的应用,以下是一些常见的...
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: 父节点元素值比孩子...
优先队列就不必说了,还有 TOP K,三路快排和堆都可以实现 TOP K,但前者要求数据必须一次性全部给出,而堆则没有这个要求,换句话说堆可以满足对流式数据的处理。 比如1T 的文件,一行就是一串数字,如果想在 16G 内存的机器上查找最大的 100 个数字,用快排是无法实现的,因为无法将文件一次性加载到内存中。 但堆...
PriorityQueue 模块 该模块定义的优先级队列,其内部使用了 heapq 模块,所以它的时间复杂度和heapq是相同的。 当一个对象的所有元素都是可比较的时,默认情况下是根据队列中的对象的第一个元素进行排序,越小的优先级越高,排在越前面。当第一个元素相同时,依次比较后续的元素的大小来进行排序。 由于PriorityQueue 是继...
优先队列 优先队列的实现有两种思路,第一是在数据插入时保存数据元素的有序性,这意味着我们能够以O(1)的时间复杂度来访问元素中的最大值。但是我们在数据进行插入的时候,对寻找数据的合适位置的访问操作的最坏时间复杂度为O(N)。第二种思路是构建一个堆,他能够让我们以N(1)的时间复杂度来访问元素中的最大值...
优先级队列是一种抽象数据类型,类似于常规队列或堆栈数据结构,但每个元素还具有与之关联的“优先级”。 在优先级队列中,优先级高的元素先于优先级低的元素提供。 如果两个元素具有相同的优先级,则将根据其在队列中的顺序为其提供服务。 2. Python中的优先级队列实现 ...
最小堆实现优先队列：Python实现 最⼩堆实现优先队列：Python实现 堆是⼀种数据结构，因为Heapsort⽽被提出。除了堆排序，“堆”这种数据结构还可以⽤于优先队列的实现。堆⾸先是⼀个完全⼆叉树：它除了最底层之外，树的每⼀层的都是满的，且最底层中的节点处于左边，相互之间没有“跳变”；其次，堆...
heapq是python中实现堆操作的模块,heapq中有一系列函数,可以对一个list进行操作,即可实现模拟一个小顶堆。list中元素只要互相之间可以进行比较,那么就可以堆此list进行heapq中的操作,list中元素不仅可以为int、float、str等显然可以比较的类型,也可以是turple、list等不太显然但是确实可以比较的类型,例如有如下代码,建立...
堆 处理海量数据的topK,分位数非常合适,优先队列应用在元素优先级排序。比如数组的频率排序非常合适。与基于比较的排序算法 时间复杂度O(nlogn) 相比, 使用堆,优先队列复杂度可以下降到 O(nlogk),在总体数据规模 n 较大,而维护规模 k 较小时,时间复杂度优化明显。
Python 标准库 —— 队列(Queue,优先队列 PriorityQueue) 优先队列,有别于普通队列的先入先出(虽然字面上还是队列,但其实无论从含义还是实现上,和普通队列都有很大的区别),也有别于栈的先入后出。在实现上,它一般通过堆这一数据结构,而堆其实是一种完全二叉树,它会对进入容器的元素进行排序(根据事先指定的...