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。...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.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。...Python 内置的堆将数据放在下标从0开始的序列中，并且使用小顶堆结构，因此 heap[0] 是最小的值，同时 heap.sort() 不会改变堆。...参考资料 https://docs.python.org/3/library/heapq.html#module-heapq https://blog.csdn.net/lifei128/article
本文介绍堆和在Python内置库的实现。 简介 该模块提供了堆队列算法的实现，也称为优先级队列算法。 堆是二叉树，其中每个父节点的值小于或等于其任何子节点的值。...，同时保持堆的不变性。...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。...参考资料 https://docs.python.org/3/library/heapq.html https://blog.csdn.net/qq_52154068/article/details/124197895...文章链接： https://www.zywvvd.com/notes/coding/python/python-heapq/python-heapq/
自学VS第一天 （目标用vs做个不low的简历） 学习视频 https://www.bilibili.com/video/av48489320/?p=1 代码 ...
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。...这使得节点和其孩子节点之间的索引关系不太直观，但是由于Python使用了从零开始的索引，所以这样做更加合适。...基于这两方面，把堆看作原生的Python list也没什么奇怪的： heap[0] 表示最小的元素，同时 heap.sort() 维护了堆的不变性！...堆的大小不变。 如果堆为空则引发 IndexError。 这个单步骤操作比 heappop() 加 heappush() 更高效，并且在使用固定大小的堆时更为适宜。...堆元素可以为元组。
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。 什么是堆？ 堆是一种树形数据结构，其中每个节点的值满足堆属性，通常是最大堆或最小堆。...Python中的堆 Python内置模块 heapq 提供了堆操作的支持。Python中的堆通常是二叉树，它们可以用列表来表示，列表的第一个元素是根节点。...堆数据结构在许多算法和问题中有广泛的应用，以下是一些常见的应用场景： 优先队列：堆可用于实现优先队列，确保最高优先级的元素首先出队。...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。
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
python的内置栈 其实python内置的列表和栈有着相似之处，例如只能从一端（右端）进行数据的增删；因此列表适合在末尾进行操作，否则性能会稍差，需要移动元素。...另外在头部插入和删除元素需要移动大量的元素，时间复杂度为O(n). python的双向队列（栈） collections.deque是python内置的双向队列，可以选择从两边进行操作，由于其基于双向链表实现...堆的特性 堆中某个结点的值总是不小于其父结点的值； 堆总是一棵完全二叉树。 堆的特性判断 如下有几个堆，判断是否是堆？...小顶堆 当一个堆，根节点均小于两个子节点的值，则称此堆为最小堆,如下： 由于根节点都小于子节点，因此最上层的根节点将是最小值。...堆的元素的表示 此处以如下堆为示例，表示方法为从上到下、从左到右，此处的表示为[6, 4, 5, 1, 2, 3] 堆中元素的添加与删除 添加元素 如图，需要将4添加至堆中： 1.首先将4添加至堆的末尾
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,...# 堆 本身依然是 list assert type(h) == list # 每 pop 一次，该小顶堆就会重新 堆排序 一次 assert h == [0, 2, 1, 3, 4, 6, 5]
最大堆是指最大的元素在堆顶的堆。 Python自带的heapq模块实现的是最小堆，没有提供最大堆的实现。...虽然有些文章通过把元素取反再放入堆，出堆时再取反，把问题转换为最小堆问题也能间接实现最大堆，但是这样的实现只适合数值型的元素，不适合自定义类型。..._count == 0 def add(self, item): # 插入元素入堆 self._data.append(item) self...._count-1) def pop(self): # 出堆 if self._count > 0: ret = self...._data[j]: # 堆的索引位置已经大于两个子节点，不需要交换了 break self.
每次打开的时候就会出现错误。这个要小心。 参考：http://tieba.baidu.com/p/5378909869 保持更新，转载请注明出处。
但是对Python解释器而言，每行代码前的缩进都有语法和逻辑上的意义。Python的这个特性，也经常在Python使用者和非Python使用者中引起争论。...Python的代码缩进之起源，有人说事继承于ABC（没听过但感觉很古老的语言），有人说是避免花括号，我猜可能是python发明者一时心血来潮的决定，大概也只有他能解释这个问题。...代码缩进十分严格，如果不按规律办事，不小心的话就会出现语法错误，比如unexpected indent之类的。甚至有时也会出现逻辑错误。...在实际情况中，由于代码缩进而出现语法错误或逻辑错误，在我看来有这两种主要情况，一是混用tab和空格缩进，二是编辑器对缩进的处理各异。...处理好代码缩进的问题，应该算是python的基本功吧。
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...def heapq_int(): heap = [] #以堆的形式插入堆 heapq.heappush(heap,10) heapq.heappush(heap,1)...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...version < 3.0 except ImportError: import queue as Q #python3.* def PriorityQueue_int(): que
哪些是堆 上图中，1 和 2 是大顶堆，3 是小顶堆，4 不是堆。 堆的实现 堆是一颗完全二叉树，完全二叉树使用数据存储最节省内存，因为不需要保存左右子节点的指针。 ?...删除堆顶元素。 插入一个元素 先来实现插入一个元素，插入元素的过程中确保堆的两点，一个是确保它是完全二叉树，二是确保它符合大顶堆（小顶堆），本例以大顶堆为例。...堆的应用 1、堆排序。 分两个过程：建堆和排序，建堆的过程就是堆插入元素的过程，我们可以对初始数组原地建堆，然后再依次输出堆顶元素即可达到排序的目的。...当 n 为偶数时，我们维护两个堆，将有序数据中的前面 n/2 个元素维护成大顶堆，后面 n/2 的维护成小顶堆，小顶堆中的元素都大于大顶堆中的元素，大顶堆的堆顶元素和小顶堆的堆顶元素就是中位数。...如果这个新插入的数据比大顶堆的堆顶数据小，那就插入大顶堆；如果这个新插入的数据比小顶堆的堆顶数据大，那就插入小顶堆。
在python运行过程中出现如下错误： python错误：ImportError: No module named setuptools 这句错误提示的表面意思是：没有setuptools的模块，说明python...缺少这个模块，那我们只要安装这个模块即可解决此问题，下面我们来安装一下： 在命令行下： 下载setuptools包 shell# wgethttp://pypi.python.org/packages/...setuptools包 shell# tar zxvf setuptools-0.6c11.tar.gz shell# cd setuptools-0.6c11 编译setuptools shell# python...setup.py build 开始执行setuptools安装 shell# python setup.py install 安装完成
Python 程序中最常见的错误原因是某个语句不符合规定的用法。这种错误称为语法错误。Python 解释器会立即报告它，通常会附上原因。...Copy 在 Python 3.x 中，print 是一个内置函数，需要括号。上面的语句违反了这种用法，因此会显示语法错误。 但是很多时候，程序在运行后会导致错误，即使它没有任何语法错误。...这种错误是运行时错误，称为异常。Python 库中定义了许多内置的异常。让我们看看一些常见的错误类型。 下表列出了 Python 中重要的内置异常。...例外 描述 断言错误 assert 语句失败时引发。 属性错误 对属性赋值或引用引发的。 欧费罗 当 input()函数达到文件结束条件时引发。 浮动指针错误 浮点运算失败时引发。...存储器错误 当操作耗尽内存时引发。 名称错误 当在局部或全局范围内找不到变量时引发。 notimplemontederror 由抽象方法引发。 操作系统错误 当系统操作导致系统相关错误时引发。
StopIteration 迭代器没有更多的值 SyntaxError Python的语法错误 IndentationError 缩进错误 TabError Tab和空格混合使用...SystemError Python编译器系统错误 SystemExit Python编译器进程被关闭 TypeError 不同类型间的无效操作 UnboundLocalError...编码时的错误（UnicodeError的子类） UnicodeDecodeError Unicode解码时的错误（UnicodeError的子类） UnicodeTranslateError ...Unicode转换时的错误（UnicodeError的子类） ValueError 传入无效的参数 ZeroDivisionError 除数为零 以下是 Python 内置异常类的层次结构... 的相悖 Python: 一个问题只有一个解决办法 Perl: 一个问题不可能只有一个解决办法
Python 常见错误： 单元素的元组： (1)并不是元组，实际上是在多处重载了小括号，比如在表达式里，小括号的作用是分组，(1,)这个才是单元素的元组。...Python有导入模块和加载模块之分，一个模块可以被导入多次，但只会被加载一次，当python碰到一个已经被加载模块又被导入时，他会跳过加载过程，所以无需担心额外消耗内存的问题。...Package: Package是Python在文件系统上发布一组模块的一种方式，使用常见的点分方式来访问子模块，每个目录下都有一个__init__.py文件，这告诉python解释器这些目录下的文件应该被当作是一个子...可改变性： “传引用”或“传值”通常不适用于Python，取而代之的是对象是可变的还是不可变的 。可改变性指的是一个对象的值是否改变。...构造函数VS 初始化程序： python和传统OOP语言的一个区别是它没有显式的构造函数的概念，python里没有new关键字因为我们并没有真的实例化你的类。
浅堆的大小只与对象的结构有关，与对象的实际内容无关。也就是说，无论字符串的长度有多少，内容是什么，浅堆的大小始终是24字节。...如上图A的保留集应为AC，B的保留集为DE 深堆（Retained Heap） 深堆是指对象的保留集中所有的对象的浅堆大小之和。 注意：浅堆指对象本身占用的内存，不包括其内部引用对象的大小。...一个对象的深堆指只能通过该对象访问到的（直接或间接）所有对象的浅堆之和，即对象被回收后，可以释放的真实空间。 ...A的深堆大小即为AC浅堆大小之和 对象的实际大小 这里，对象的实际大小定义为一个对象所能触及的所有对象的浅堆大小之和，也就是通常意义上我们说的对象大小。...那么对象A的浅堆大小只是A本身，不含C和D，而A的实际大小为A、C、D三者之和。而A的深堆大小为A与D之和，由于对象C还可以通过对象B访问到，因此不在对象A的深堆范围内。
前言 堆，顾名思义，是长得像个草堆一样的数据结构。但在计算机存储里面，堆一般使用数组来表示。 按照堆的性质区分，可分为大顶堆，小顶堆。 大顶堆：所有的parent节点值都要大于其child节点。...对于某个节点，如果不满足堆的性质，需要堆这个节点加一调整。...建立大顶堆后，将大顶堆的堆顶元素与堆末尾元素进行交换，然后再调整交换后的堆顶，不过此时堆的大小减一，最后位置元素不可参与堆调整范围里。如此反复。...make_heap() 用给定的数据建立一个堆，默认大顶堆，小顶堆要设置比较函数，保证最大值在所给范围的最前面，其他值的位置不确定 push_heap() 往堆中压入一个元素 pop_heap() 排出堆顶元素...用原数组建成一个小顶堆，之后取堆顶最小的两个元素，相加后再加入到堆中，一直到这个小顶堆的堆顶大于给定的K。
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