heapq_从heapq中删除元素_heapq如何解析相等的值？ - 腾讯云开发者社区

>>> import heapq >>> nums = [ -1,-300,2,-99,22,232,-9999,0] >>> heapq.nlargest(3,nums) [232, 22, 2] >...>> heapq.nsmallest(3,nums) [-9999, -300, -99] >>> portfolio=[{'name':'IBM','shares':100,'price':32.1}...,{'name':'FUN','shares':12,'price':58}] >>> cheap = heapq.nsmallest(3,portfolio,key=lambda s:s['price...price': 32.1, 'name': 'IBM', 'shares': 100}, {'price': 58, 'name': 'FUN', 'shares': 12}] >>> expensive=heapq.nlargest

3432 0

Python 堆 heapq

方法 heapify heapq.heapify(x) 将列表 x 转换为线性时间内的就地堆。...67, 'asdf'], [7, 'asdf']] heapq.heapify(a) heapq.heappush(a, [1, 'etrfg']) b = heapq.heappop(a) -->...67, 'asdf'], [7, 'asdf']] heapq.heapify(a) b = heapq.heappushpop(a, [9, 'etrfg']) --> b [4, 'asdf']...'], [45, 'asdf'], [67, 'asdf'], [7, 'asdf']] heapq.heapify(a) b = heapq.nlargest(3, a) --> [[67, 'asdf...文章链接： https://www.zywvvd.com/notes/coding/python/python-heapq/python-heapq/

1481 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

python堆排序heapq

import heapq data = [1,5,3,2,8,5] heap = [] for n in data: heapq.heappush(heap, n) 如果数据已经存在于内存中...import heapq data = [1,5,3,2,8,5] heapq.heapify(data) 上述两种方法得到的堆是一样的。...import heapq data = [1,5,3,2,8,5] heapq.heapify(data) print heapq.heappop(data) # print 1 如果希望在一个操作中删除现有最小元素并替换成新值...import heapq data = [1,5,3,2,8,5] heapq.heapify(data) heapq.heapreplace(data,10) 堆的数据极值 heapq还包括两个检查可迭代对象的函数...import heapq data = [1,5,3,2,8,5] print heapq.nlargest(3, data) print heapq.nsmallest(3, data) 输出结果如下

1.6K3 0

Python heapq priority queue

参考链接： Python中的堆队列(Heap queue或heapq) 项目地址： https://git.io/pytips Python 中内置的 heapq 库和 queue 分别提供了堆和优先队列结构...，其中优先队列 queue.PriorityQueue 本身也是基于 heapq 实现的，因此我们这次重点看一下 heapq 。 ...heapq 提供了下面这些方法： import heapqprint(heapq....heapreplace', 'merge', 'nlargest', 'nsmallest', 'heappushpop'] 由于 Heap 是通过列表实现的，我们可以直接用列表创建： from heapq...heap)print(heappop(heap))print(heappop(heap))print(heappop(heap)) 优先队列 queue.PriorityQueue 实际上只是对 heapq

5782 0

Python堆排序之heapq

Python中的堆排序 heapq模块实现了Python中的堆排序，并提供了有关方法。让用Python实现排序算法有了简单快捷的方式。...heapq的官方文档和源码：Heap queue algorithm 下面通过举例的方式说明heapq的应用方法实现堆排序 from heapq import * def heap_sort(iterable...heapq.nlargest(n, iterable[, key]),heapq.nsmallest(n, iterable[, key]) 获取列表中最大、最小的几个值。...heapq.heapify(nums) return heapq.nlargest(k, nums)[-1] 看到有人用 return sorted(nums)[-...同九年汝独秀参考 https://github.com/qiwsir/algorithm/blob/master/heapq.md

1.2K2 0

python堆队列算法heapq

摘自官方文档：https://docs.python.org/zh-cn/3.7/library/heapq.html 这个模块提供了堆队列算法的实现，也称为优先队列算法。...定义了以下函数： heapq.heappush(heap,item) 将 item 的值加入 heap 中，保持堆的不变性。...heapq.heappushpop(heap,item) 将 item 放入堆中，然后弹出并返回 heap 的最小元素。...heapq.heapify(x) 将list x 转换成堆，原地，线性时间内。 heapq.heapreplace(heap,item) 弹出并返回 heap 中最小的一项，同时推入新的 item。...heapq.nlargest(n,iterable,key=None) 从 iterable 所定义的数据集中返回前 n 个最大的元素。

5792 0

Python笔记：heapq库简介

给出我们自己的代码实现如下： def heappush(heapq, item): n = len(heapq) heapq.append(item) while n !...= 0: flag = (n-1) // 2 if heapq[n] < heapq[flag]: heapq[flag], heapq[n] =...n or heapq[2*flag+1] < heapq[2*flag+2]: heapq[flag] = heapq[2*flag+1] flag =...# 对最后一个元素进行补位后重新维护一下 heapq[flag] = heapq[-1] while flag !...= 0: if heapq[flag] < heapq[(flag-1) // 2]: heapq[flag], heapq[(flag-1) // 2] = heapq

9721 0

Python heapq库的用法介绍

一、heapq库简介 heapq 库是Python标准库之一，提供了构建小顶堆的方法和一些对小顶堆的基本操作方法(如入堆，出堆等)，可以用于实现堆排序算法。...在heapq库中，heapq使用的数据类型是Python的基本数据类型 list ，要满足堆积的性质，则在这个列表中，索引 k 的值要小于等于索引 2*k+1 的值和索引 2*k+2 的值(在完全二叉树中...在heapq库的源码中也有介绍，可以读一下heapq的源码，代码不多。...使用Python实现堆排序可以参考：Python实现堆排序完全二叉树的特性可以参考：二叉树简介二、使用heapq创建堆 # coding=utf-8 import heapq array = [...heapq.heappush(heap, num) print(heap[0]) # print(heapq.heappop(heap)) heap_sort = [heapq.heappop(heap

3.3K3 0

Python应用——优先队列与heapq

今天的文章来介绍Python当中一个蛮有用的库——heapq。 heapq的全写是heap queue，是堆队列的意思。...我们一起来看一个例子： import heapq nums = [14, 20, 5, 28, 1, 21, 16, 22, 17, 28] heapq.nlargest(3, nums) # [28...，heapq返回的正是传入的数组当中的前K大或者是前K小。...那么heapq并不知道应该依据对象当中的哪个参数来作为排序的衡量标准，所以这个时候，需要我们自己定义一个获取关键字的函数，传递给heapq，这样才可以完成排序。...当然我们也可以从零开始，直接通过调用heapq的push和pop来维护这个堆。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。

9421 0

python: 堆操作 (heapq库)

API Op API Annotations Returns heappush heapq.heappush(heap, item) 将单元素压入小顶堆有 heappop heapq.heappop...(heap) 弹出堆顶元素有 heapify heapq.heapify(x) 将list转换为堆存储的list 无 Test # coding=utf-8 origin_list = [1..., 3, 5, 2, 4, 6, 0] sorted_list = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6] import heapq # 注意是小顶堆噢～ # heapify接口等于循环把...list中的元素 push入堆 import copy h = copy.copy(origin_list) heapq.heapify(h) assert h == [0, 2, 1, 3, 4,...= sorted_list h = [heapq.heappop(h) for _ in xrange(len(h))] assert h == sorted_list ---- ----

8161 0

python 排序序列融合heapq.merge

import heapq a = [1, 4, 7, 10] b = [2, 5, 6, 11] for c in heapq.merge(a, b): ......as file1, open('sorted_file_2', 'rt') as file2, open('merged_file', 'wt') as outf: for line in heapq.merge

5132 1

python小技巧--linecache和heapq模块学习

对于排序，其实python也给了我们现成的模块-heapq from heapq import * def heasort(initi):# 排序 h=[] for value in initi

2731 0

Python常用数据结构之heapq模块建议收藏

heapq 　　堆是一种特殊的树形结构，通常我们所说的堆的数据结构指的是完全二叉树，并且根节点的值小于等于该节点所有子节点的值常用方法 heappush(heap,item) 往堆中插入一条新的值...list is', li) heapq.heapify(li) print('heapify list is', li) # heappush & heappop...heapq.heappush(li, 105) print('pushed heap is', li) heapq.heappop(li) print('popped...print('heappushpop', li) heapq.heapreplace(li, 2) # heappop -> heappush print('...: heapq.heappush(heap, i) return [heapq.heappop(heap) for j in range(len(heap))]

9412 0

python3 调用heapq库时遭遇 TypeError: unorderable types

Summary 简而言之就是，heapq库的堆内排序比较方法在 3.x之后由 __cmp__ 改成了 __lt__ ，但是在 3.6之后可能又改回来了。

7193 0

Python学习记录05-实现一个优先级队列

heap = [] heapq.heappush(heap,(1,'111')) heapq.heappush(heap,(0,'222')) heapq.heappush(heap...'), (2, '444')] print(heapq.heappop(heap)[-1]) #222 # print(heapq.heappop(heap)) # [(0, '222...') # print(heapq.heappop(heap)) # (1, '111') # print(heapq.heappop(heap)) #(2, '444') #...heap = [] heapq.heappush(heap,(-1,'111')) heapq.heappush(heap,(0,'222')) heapq.heappush(heap..., '111'), (0, '222')] print(heapq.heappop(heap)) #(-3, '333') print(heapq.heappop(heap)) #

1403 0

Data Structures and Algorithms Basics（010）：Heap

(l) print("The 3 largest numbers in list are : ",end="") print(heapq.nlargest(3, l)) while l:...(heap, num) if len(heap) > k: heapq.heappop(heap) return heapq.heappop(heap...) # O(k+(n-k)lgk) time, min-heap def findKthLargest1(nums, k): return heapq.nlargest(k,...= 0 and pqCap[0][0] <= W: heapq.heappush(pqPro, -heapq.heappop(pqCap)[1])...(current, -future.pop()[1]) if current: W -= heapq.heappop(current) return W

4162 0

Python中的堆排序与优先队列

Python 中有两个标准库可以原生的支持堆排序(优先队列)，分别是heapq和PriorityQueue(queue)。...heapq heapq标准库提供了一些工具函数用来对list对象实现二叉堆的各种操作（就地修改list对象）。...简单的用法如下：建堆 import heapq # 可以用过random.shuffle函数创造乱序数组 arr = [4, 0, 3, 1, 6, 5, 9, 7, 8, 2] heapq.heapify...-- more --> 插入新元素 heapq.heappush(arr, 11) assert arr == [1, 2, 3, 4, 6, 5, 9, 7, 8, 11] heapq也提供了直接获取...queue.PriorityQueue则是 Python 原生的优先队列实现，相比heapq有着更直观易用的接口。

1K0 0

python 堆和优先队列的使用

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...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...heapq.heappush(heap,(10,'ten')) heapq.heappush(heap,(1,'one')) heapq.heappush(heap,(10/2

1.3K2 0

Python 堆

https://docs.python.org/3/library/heapq.html#module-heapq 该模块提供了堆队列算法的实现，也称为优先队列算法。...使用方法创建堆 heapq.heapify(x) 堆是在已经存在的列表基础上创建的，需要先创建列表 x，采用 heapq.heapify(x) 将列表转化为堆 import heapq a = [9,3,5..., 8, 2, 13, 7, 1, 2, 24] heapq.heapify(a) print(a) --> [1, 2, 5, 2, 9, 13, 7, 8, 3, 24] 添加元素 heapq.heappush...添加-弹出元素 heapq.heappushpop(heap, item) 添加元素的同时弹出堆顶元素，合并操作比两个单独操作效率高（实现上先添加元素后弹出元素）。...参考资料 https://docs.python.org/3/library/heapq.html#module-heapq https://blog.csdn.net/lifei128/article

7521 0

Python数据结构——堆

创建最小堆以下是如何创建和操作最小堆的示例： import heapq # 创建一个空的最小堆 min_heap = [] # 添加元素到最小堆 heapq.heappush(min_heap,...4) heapq.heappush(min_heap, 2) heapq.heappush(min_heap, 7) # 获取最小值 min_value = heapq.heappop(min_heap...通常，可以将元素的值取反，以便使用 heapq 模块来模拟最大堆： import heapq # 创建一个空的最大堆 max_heap = [] # 添加元素到最大堆（使用负数表示） heapq.heappush...(max_heap, -4) heapq.heappush(max_heap, -2) heapq.heappush(max_heap, -7) # 获取最大值（取负数） max_value = -heapq.heappop...Python的 heapq 模块提供了堆操作的支持，使得堆的使用变得非常便捷。了解堆数据结构及其应用场景将有助于你更好地处理和解决各种编程问题。

1931 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

python heapq

Python 堆 heapq

python堆排序heapq

Python heapq priority queue

Python堆排序之heapq

python堆队列算法heapq

Python笔记：heapq库简介

Python heapq库的用法介绍

Python应用——优先队列与heapq

python: 堆操作 (heapq库)

python 排序序列融合heapq.merge

python小技巧--linecache和heapq模块学习

Python常用数据结构之heapq模块建议收藏

python3 调用heapq库时遭遇 TypeError: unorderable types

Python学习记录05-实现一个优先级队列

Data Structures and Algorithms Basics（010）：Heap

Python中的堆排序与优先队列

python 堆和优先队列的使用

Python 堆

Python数据结构——堆

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐