heapq库算是一个黑科技,他在原理上并不复杂,事实上就是一个小顶堆结构,即将其转换为一个二叉树结构,则对于每一棵树而言,永远都有叶子节点的值大于根节点的值。
元素需要自底向上方法建堆,底层堆建完后可以固定下来不需要根据上层堆的调整而进行调整。过程为从最后一个元素 index 向前,首先需要找到其父亲元素(index - 1) // 2 ,如果其前一个元素的父亲(index - 2) // 2是同一个节点(或者该元素是偶数下标,下标从0 开始),则他俩是兄弟,查找此三个元素中最小值,替换到父亲的位置,即完成了当前局部堆的构建,这样一路调整到数组起始位置,就完成了堆构建,时间复杂度 O(n)。
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
堆是一种树形数据结构,其中子节点与父节点之间是一种有序关系。最大堆中父节点大于或等于两个子节点,最小堆父节点小于或等于两个子节点。Python的heapq模块实现了一个最小堆。
文档使用了heapq模块来实现了一个优先级队列,我们由简到繁。来慢慢分析。 这里先定义一个一会要按优先级排序的 Item。然后用它的2个对象进行比较,发现是会报错的。因为不支持比较。
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。
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的全写是heap queue,是堆队列的意思。这里的堆和队列都是数据结构,在后序的文章当中我们会详细介绍,今天只介绍heapq的用法,如果不了解heap和queue原理的同学可以忽略,我们并不会深入太多,会在之后的文章里详细阐述。
那假如要查找这个列表或者集合里的最大的2个元素或者是最小的2个元素,此时应该怎么做呢
本文记录 Python 内置实现的小顶堆模块。 堆 堆是一种特殊的树,它每个结点都有一个值,堆的特点是根结点的值最小(或最大),且根结点的两个子树也是一个堆。就类似一堆东西一样,按照由大到小(或由小到大)“堆”起来。 📷 此种数据结构适用于在经常变化、更新的序列中,需要时刻维护最小 / 最大值的情况 插入新元素或 pop 堆顶元素后重新维护堆结构的时间复杂度为 O(logn) Python 内置 heapq 官方文档: https://docs.python.org/3/library/heapq.
对数据进行排序是一个很常见的需求,但有时候我们并不需要对完整的数据进行排序,只需要排前几的数据,也就是经典的 Top-K 问题。
理解和掌握堆(Heap)数据结构对于解决各种问题非常重要。堆是一种特殊的树形数据结构,常用于高效地维护一组元素中的最大值或最小值。本文将详细介绍Python中堆数据结构的使用,包括最小堆和最大堆,以及它们的应用场景。
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
Top N问题在搜索引擎、推荐系统领域应用很广, 如果用我们较为常见的语言,如C、C++、Java等,代码量至少也得五行,但是用Python的话,只用一个函数就能搞定,只需引入heapq(堆队列)这个数据结构即可。今天偶然看到这个库,特意记下之。 先看一个例子: 1 >>> import heapq 2 >>> nums = [1,8,2,23,7,-4,18,23,42,37,2] 3 >>> print heapq.nlargest(3, nums) 4 [42, 37, 23] 5 >>> 6 >>
~list tuple dict set 1、collections.Counter collections.Counter 属于dict,计算出现几次
当元素 A[i] 比其孩子的的值都大时,调用 MAX-HEAPIFY(A, i) 会将 A[i] 与其孩子中的最小值进行交换,并将 A[i] 视为新的根节点。这个操作会使得以 A[i] 为根节点的子树满足最大堆的性质,即根节点比其左右孩子大。
堆是一种基于树结构的数据结构,具有高效的插入和删除操作。在本文中,我们将深入讲解Python中的堆,包括堆的基本概念、类型、实现方式、应用场景以及使用代码示例演示堆的操作。
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,
# 第一部分、创建堆 # 1,python自建堆: class PriorityQueueBase: """Abstract base class for a priority queue.""" class Item: """Lightweight composite to store priority queue items.""" __slots__ = '_key' , '_value' def __init__ (self,
import heapq nums = [1, 8, 2, 23, 7, -4, 18, 23, 42, 37, 2] print(heapq.nlargest(3, nums)) # Prints [42, 37, 23] print(heapq.nsmallest(3, nums)) # Prints [-4, 1, 2]
python队列、缺省字典、排序字典 import heapq class PriorityQueue: def __init__(self): self._queue = [] self._index = 0 def push(self, item, priority): heapq.heappush(self._queue, (-priority, self._index, item)) self._index += 1
既然来了,何不认真读完此文呢?每天多花20分钟,做一些别人不愿做的事,坚持下去,会有一个结果的。废话少说,通过此文,你将会学到如下知识:
我们知道,在Python里面,可以使用 max和 min获得一个列表的最大、最小的元素:
一道简单的题,可以让你如醉如痴,更是因为这一道题,你才会学会很多,不要小看简单,简单中蕴含深意。
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 。
>>> 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':'TEN','shares':231,'price':20} ... ,{'na
295. 数据流的中位数 思路:维护一个大顶堆和一个小顶堆; import heapq class MedianFinder(object): def __init__(self): """ initialize your data structure here. """ self.len = 0 self.minheap = [] self.maxheap = [] def addNum(se
如今,我们的硬盘空间远远大于内存。所以很容易出现硬盘中放得下的数据,在内存中放不下的情况。
堆(heap)数据结构是一种优先队列。优先队列让你能够以任意顺序添加对象,并随时(可能是在两次添加对象之间)找出(并删除)最小的元素。相比于列表方法min,这样做的效率要高得多。
list、tuple和 collections.deque 这些序列能存放不同类型的数据。
找出最大或最下的K个元素,可以使用Python库中的heapq模块,该模块提供两个函数nlargest()求最大K个和nsmallest()求最小K个。
使用 heapq 模块,首先对列表建堆,默认建立小根堆,调用len(nums) 次heappop:
摘自官方文档:https://docs.python.org/zh-cn/3.7/library/heapq.html
具体原因见我的另一篇博客:python3 调用heapq库 时遭遇 “TypeError: unorderable types”
http://linux.xidian.edu.cn/bbs/thread-70-1-1.html
近日实验中需要用到小顶堆,记录下来,便于日后参考. 123456789101112131415161718192021 import heapq# 定义一个小顶堆class MinHeap(object): # 允许传入tuple,按照第二个元素比较 def __init__(self, initial=None, key=lambda x:x[1]): self.key = key if initial: self._data = [(key
void addNum(int num) - 从数据流中添加一个整数到数据结构中。 double findMedian() - 返回目前所有元素的中位数。 示例:
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/u014688145/article/details/79120018
Python Tutor- VISUALIZE CODE AND GET LIVE HELP
「 我的手机里,最初是有网抑云的,上学时,不开心,会听应景的歌,偶尔看评论,虽不会唱,有种被感同身受。后来,手机存储不够,清理,提示卸载不常用的软件就卸载了,恍惚,好久不听歌了,想起在哪看到,有些人二十岁就死了,等到八十岁才被埋。------山河已无恙」
with open('sorted_file_1', 'rt') as file1, open('sorted_file_2', 'rt') as file2, open('merged_file', 'wt') as outf:
# 1,找硬币: def minCoins(V): available = [1, 2, 5, 10, 20, 50, 100, 500, 1000] result = [] for i in available[::-1]: while (V >= i): V -= i result.append(i) return result if __name__ == '__main__': V =
一般情况下,求前 k 个元素的题目可以使用堆求解。但是如果先进行堆排序(O(n*logn)),再输出前 k 个元素,这样时间复杂度和普通排序方法 sorted() 没有区别。
别名:maps, hashmaps, lookup tables, associative arrays
Given a non-empty array of integers, return the k most frequent elements.
返回的答案应该按单词出现频率由高到低排序。如果不同的单词有相同出现频率,按字母顺序排序。
python cookbook 一书非常经典,作者David Beazley,拥有超过20年的Python使用经验,再加上他很强的写作技能,所以值得一看。
class PriorityQueue: def init(self): self._queue = [] self._index = 0
合并两个排序数组 def mergeList(A, B): s1 = len(A) s2 = len(B) i,j = 0,0 res = [] while i < s1 and j < s2: if A[i] <= B[j]: res.append(A[i]) i += 1 else: res.append(B[j]) j += 1
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云