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。...下面给出实现代码： # -*- coding: UTF-8 -*- import random class MaxHeap(object): def _..._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.
堆和栈是计算机程序设计中非常重要的数据结构，操作系统和数据库均有非常广泛的应用，掌握好这两种数据结构可以高效地解决很多工程问题。今天分享一下在极客专栏学到的堆的实现和工程应用，希望对你有所启发。...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。 ?...[] 堆还要实现的功能有： 插入一个元素。...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。...如何实现一个优先级队列呢？方法有很多，但是用堆来实现是最直接、最高效的。这是因为，堆和优先级队列非常相似。一个堆就可以看作一个优先级队列。很多时候，它们只是概念上的区分而已。
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。...该操作比两个单独操作效率高（实现上先弹出元素后添加元素）,过程中size 不变，适合尺寸固定的堆。 由于先弹出后添加，因此返回的值可能大于添加的项目。
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/
1 NULL的节点的零路径长为-1，只有一个子节点或没有子节点的节点零路径长为0 左式堆 左式堆是特殊的优先堆，除了有序性（每个节点的数据小于其子节点）以外，还有具有与零路径长相关的性质：对于左式堆，要求任一节点的左子节点零路径长大于等于右子节点的零路径长...操作 合并操作 左式堆的基本操作是合并，合并的递归描述如下： 当输入的两个堆都是空的，输出空堆；当有一个堆是空的，则返回非空的堆 当两个堆非空时，比较两个根节点的大小，返回为： 堆根节点为原较小的根节点...左子树为原较小的跟节点的左子树 右子树为根节点较大的堆和跟节点较小堆右子树合并的结果 如下图所示： ?...merge_op.png 对于最终结果，可能在根节点上出现不符合左式堆的性质的情况，出现这种情况时，交换左右子节点即可： ?...merge_change.png 其他操作 有了核心操作合并，优先堆的其他操作可由合并实现： 插入：通过合并单个节点和现有堆实现 弹出：将根节点返回，并合并左右子堆 代码实现 节点数据结构体 type
在Leetcode刷题的时候，有些题目需要自己实现一个堆的结构，在此记录一下。例如Leetcode-23：合并k个升序链表。1....首先实现一个链表节点的小顶堆的结构，按照值排序大小// 实现小顶堆, Len, Less, Swap, Push, Pop 五方法type NodeHeap []*ListNodefunc (nh NodeHeap...然后将各个节点调用heap.Push(nh, node)推入堆中，并自行堆化。...然后从小顶堆中弹出最小值也就是堆顶元素的时候使用heap.Pop(nh)，这里要使用类型断言，因为heap.Pop弹出的元素类型是空接口类型。...在一次周赛中遇到了一种新的堆的写法，在此补充一下：Leetcode-2462题，雇佣K位工人。
python下实现二叉堆以及堆排序 堆是一种特殊的树形结构, 堆中的数据存储满足一定的堆序。堆排序是一种选择排序, 其算法复杂度, 时间复杂度相对于其他的排序算法都有很大的优势。...堆分为大头堆和小头堆, 正如其名, 大头堆的第一个元素是最大的, 每个有子结点的父结点, 其数据值都比其子结点的值要大。小头堆则相反。...当然, 我只是大概说了下实现, 在此过程中, 还需要考虑结点不存在的情况。...我这里实现大顶堆， 即第一个元素是最大的，父结点的数据值大于子结点)的第一个元素放到堆尾，随后就是将剩下的结点再重新构成二叉堆(依旧是大顶堆)，因此只要递归原二叉堆实现过程就行。...python封装了一个堆模块, 我们使用该模块可以很高效的实现一个优先队列: import heapq class Item: def __init__(self, name):
以升序排序为例，堆排首先是从最后一个非叶子节点开始往左往上构建最大堆，目的是减少重复性工作， 因为如果自顶向下构建最大堆的话难度大，而自底向上构建最大堆的话在对第x层的某个节点构建最大堆的...随着排序的进行，堆顶元素(根节点)会逐个被删除， 导致树中元素不断减少 """ temp = data[cur_idx]...for i in range((len(data) >> 1) - 1, -1, -1): adjustHeap(i, len(data)) # 从构建好的最大堆取出堆顶元素
self.heap[max_index], self.heap[i] i = max_index else: break在这个实现中...，MinMaxHeap类代表一个min-max堆，包含一个list堆，用于存放堆中的元素。...get_min 方法返回堆中的最小元素，get_max 方法返回堆中的最大元素。 insert 方法将一个元素插入到堆中并维护堆属性。 extract_min 方法从堆中移除最小元素并保持堆属性。...extract_max 方法从堆中移除最大元素并保持堆属性。..._heapify_up 在向堆中插入元素后调用，以确保元素位于正确的位置。
图1] 堆的存储 一般都用数组来表示堆，i结点的父结点下标就为(i–1)/2。...堆的操作：小根堆插入元素 插入一个元素：新元素被加入到heap的末尾，然后更新树以恢复堆的次序。 每次插入都是将新数据放在数组最后。...[图3] 堆的操作：删除小根堆堆的最小元素 按定义，堆中每次都删除第0个数据。为了便于重建堆，实际的操作是将最后一个数据的值赋给根结点，堆的元素个数-1，然后再从根结点开始进行一次从上向下的调整。...这样堆中第0个数据又是堆中最大的数据，重复上述步骤直至堆中只有一个数据时，数组元素就已经有序。...小根堆的实现 #include using namespace std; const int DefaultSize = 50; template class
参考文章： 漫谈经典排序算法:一、从简单选择排序到堆排序的深度解析 http://blog.csdn.net/touch_2011/article/details/6767673 其中实现了如下功能：...创建一个节点数为nodes的堆； 2. 往堆中put一个int值，替换堆顶的元素，也即堆中最小的值； 3. 对堆进行排序； 4....获取堆数据数组；调用sort后，获取的就是排序后的数组； 代码如下： import java.util.Arrays; import java.util.Random; public class MinFixHeap
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。...min_heap, 7) # 获取最小值 min_value = heapq.heappop(min_heap) print(min_value) # 输出: 2 创建最大堆 创建最大堆时，可以使用一些技巧来实现...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。
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。...堆最有趣的特性在于最小的元素总是在根结点：heap[0] 。 这个API与教材中堆算法的实现不太一样，在于两方面：（a）我们使用了基于零开始的索引。...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！...如果需要重复使用这些函数，请考虑将可迭代对象转为真正的堆。 基本示例 堆排序 可以通过将所有值推入堆中然后每次弹出一个最小值项来实现。
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]
堆 堆分为大顶堆和小顶堆 大顶堆 每个节点的值都大于或等于其左右孩子节点的值 小顶堆 每个节点的值都小于或等于其左右孩子节点的值 堆排序 堆排序是选择排序的一种，最好最坏平均时间复杂度均为 O(nlogn...)，不稳定排序 如何实现大顶堆 比如数组： [4,6,8,5,9] 1. ?...大顶堆排序代码实现 /** * @author shengjk1 * @date 2020/5/31 */ public class HeapSort { public static void...根据升序降序需求选择大顶堆或者小顶堆 for (int i = arr.length / 2 - 1; i >= 0; i--) { adJustHeap(arr, i, arr.length...); } /* 2.将堆顶元素与末尾元素交换，将最大元素沉到数组末端 3.重新调整结构，使其满足堆定义，然后继续交换堆顶元素与当前数组的末尾元素 反复执行 调整交换，直到整个序列有序
Python 算法基础篇：堆和优先队列的实现与应用 引言 堆和优先队列是常用的数据结构，它们在算法和程序设计中有着广泛的应用。本篇博客将重点介绍堆和优先队列的原理、实现以及它们在不同场景下的应用。...我们将使用 Python 来演示堆和优先队列的实现，并通过实例展示每一行代码的运行过程。 ❤️ ❤️ ❤️ 1....堆的实现与应用 2.1 堆的实现 下面是最小堆的 Python 实现： class MinHeap: def __init__(self): self.heap = []...优先队列的实现与应用 4.1 优先队列的实现 下面是优先队列的 Python 实现： import heapq class PriorityQueue: def __init__(self):...我们通过 Python 代码演示了堆和优先队列的实现，并展示了它们在不同场景下的应用。希望本篇博客能够帮助你理解堆和优先队列的基本概念、实现和应用，以及它们在算法和程序设计中的重要性。
前言 在上一篇关于树和二叉树的博客中，最后提到了堆。有小根堆和大根堆。 左边的结构是我们想象出来的，右边才是实际存储的结构。 这次来实现堆。 2....堆的实现 用数组来实现，这里以实现小堆为例子，它的特点是父节点小于子节点。 先定义一个堆的结构体：为了方便扩容，加了size。...2.2.2 插入代码实现 先判断空间是否足够，不够就扩容，够就直接插入x，再将php->size++。...2.3.1 分析 这时删除堆顶的数据，那么堆顶就是次小的值。 这里要保持删除之后还是小堆。 如果使用挪动数据覆盖，删除根，此时整棵树的父子关系全乱了，大小关系也乱了，这样是不可行的。...2.3.2 删除代码实现 首尾交换删除，然后将php->size--，最后向下调整。
堆 堆是完全二叉树的数组形式，由于堆没有指针指向，所以可以利用下标来模拟指向，假设 i 为父节点，那么 2i+1 为左孩子，2i+2 为右孩子。...假设 i 为当前节点，那么 (i - 1) / 2 为父节点 根据大小排序可分为小根堆和大根堆，小根堆即元素越小越在上方，大根堆则相反。...堆的应用： 堆排序 优先级队列 快速找最值 2....小根堆实现 内部操作有： 上浮：将小的元素往上移动、当插入元素时，将元素插入末尾，这样上移即可调整位置 下沉：将大的元素向下移动、当删除元素时，将首位交换，弹出尾部，首部下移即可调整位置 插入：添加元素...// 实际存放元素个数 // 这里是个坑，debug了好久，起因：下标 = 实际大小-1 private int size; // 数组存储元素 // 可以实现简单扩容
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