python 堆和优先队列的使用

py3study

发布于 2020-01-08 11:35:32

1.3K0

发布于 2020-01-08 11:35:32

文章被收录于专栏：python3python3

1.heapq

python里面的堆是通过在列表中维护堆的性质实现的。这一点与C++中heap一系列的算法类似，底层是通过堆vector的维护获取堆的性质。 python堆的部分API，其他API查阅文档python_heap_API和 heapq的源代码

import heapq
#向堆中插入元素，heapq会维护列表heap中的元素保持堆的性质
heapq.heappush(heap, item)
#heapq把列表x转换成堆
heapq.heapify(x)
#从可迭代的迭代器中返回最大的n个数，可以指定比较的key
heapq.nlargest(n, iterable[, key])
#从可迭代的迭代器中返回最小的n个数，可以指定比较的key
heapq.nsmallest(n, iterable[, key])
#从堆中删除元素，返回值是堆中最小或者最大的元素
heapq.heappop(heap)

1.1.内置类型

从上述源代码可以看出来，heapq使用的内置的小于号，或者类的__lt__比较运算来进行比较。

def heapq_int():
    heap = []
    #以堆的形式插入堆
    heapq.heappush(heap,10)
    heapq.heappush(heap,1)
    heapq.heappush(heap,10/2)
    [heapq.heappush(heap,i) for i in  range(10)]
    [heapq.heappush(heap,10 - i) for i in  range(10)]
    #最大的10个元素
    print heapq.nlargest(10,heap)
    #输出所有元素
    print [heapq.heappop(heap) for i in range(len(heap))]

1.2.元组类型

元素会默认调用内置比较函数cmp

def heapq_tuple():
    heap = []
    #向推中插入元组
    heapq.heappush(heap,(10,'ten'))
    heapq.heappush(heap,(1,'one'))
    heapq.heappush(heap,(10/2,'five'))
    while heap:
        print heapq.heappop(heap),
    print

1.2.类类型

类类型，使用的是小于号_lt_，当然没有重写但是有其他的比较函数例如：_le_,_gt_,_cmp_,也是会调用的，和小于号等价的都可以调用(测试了gt)，具体的这些操作之间的关系我也没有研究过。如果类里面没有重写_lt_，会调用其他的比较操作符，从源代码可以看出来，如果没有_lt_，那么会调用_ge_函数。所以可以重写上述的那些函数：

class Skill(object):
    def __init__(self,priority,description):
        self.priority = priority
        self.description = description
    def __lt__(self,other):#operator < 
        return self.priority < other.priority
    def __ge__(self,other):#oprator >=
        return self.priority >= other.priority
    def __le__(self,other):#oprator <=
        return self.priority <= other.priority
    def __cmp__(self,other):
        #call global(builtin) function cmp for int
        return cmp(self.priority,other.priority)
    def __str__(self):
        return '(' + str(self.priority)+',\'' + self.description + '\')'

def heapq_class():
    heap  = []
    heapq.heappush(heap,Skill(5,'proficient'))
    heapq.heappush(heap,Skill(10,'expert'))
    heapq.heappush(heap,Skill(1,'novice'))
    while heap:
        print heapq.heappop(heap),
    print

所以如果要用到自己定义的类型，可以重写上述函数，就可以使用heapq函数了。

2.PriorityQueue

PriorityQueue的python源代码PriorityQueue 从源代码可以看出来，PriorityQueue使用的就是heapq来实现的，所以可以认为两者算法本质上是一样的。当然PriorityQueue考虑到了线程安全的问题。下面给出PriorityQueue的部分API和使用方法。参考Queue

#向队列中添加元素
Queue.put(item[, block[, timeout]])
#从队列中获取元素
Queue.get([block[, timeout]])
#队列判空
Queue.empty()
#队列大小
Queue.qsize()

2.1.内置类型

直接调用内置函数cmp进行比较

try:
    import Queue as Q #python version < 3.0
except ImportError:
    import queue as Q #python3.*
def PriorityQueue_int():
    que = Q.PriorityQueue()
    que.put(10)
    que.put(1)
    que.put(5)
    while not que.empty():
        print que.get(),
    print

2.2.元组类型

def PriorityQueue_tuple():
    que = Q.PriorityQueue()
    que.put((10,'ten'))
    que.put((1,'one'))
    que.put((10/2,'five'))
    while not que.empty():
        print que.get(),
    print

2.2.自定义类型

class Skill(object):
    def __init__(self,priority,description):
        self.priority = priority
        self.description = description
    #下面两个方法重写一个就可以了
    def __lt__(self,other):#operator < 
        return self.priority < other.priority
    def __cmp__(self,other):
        #call global(builtin) function cmp for int
        return cmp(self.priority,other.priority)
    def __str__(self):
        return '(' + str(self.priority)+',\'' + self.description + '\')'

def PriorityQueue_class():
    que = Q.PriorityQueue()
    skill5 = Skill(5,'proficient')
    skill6 = Skill(6,'proficient6')
    que.put(skill6)
    que.put(Skill(5,'proficient'))
    que.put(Skill(10,'expert'))
    que.put(Skill(1,'novice'))
    while not que.empty():
        print que.get(),
    print

其他的一些方法的使用还是需要参考给出的文档的。最后一点，让我比较奇怪的是（可能我并没有找到），没有提供像排序函数那样，指定比较方法函数，这点和c++有点区别。这篇文档参考：参考文档

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原始发表：2019-09-05 ，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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