原文:Python 堆的实现 heapq PriorityQueue

系统实现 堆 heap ,一种数据结构,它是一种优先队列。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。 . heapq 实际上,Python没有独立的堆类型,而只有一个包含一些堆操作函数的模块。这个模块名为heapq 其中的q表示队列 ,它包含 个函数,其中前 个与堆操作直接相关。必须使用列表来表示堆 ...

2021-12-30 11:34 0 772 推荐指数:

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PriorityQueue实现大顶

在做一道算法时需要使用大顶,所以查了一下记录。 使用PriorityQueue实现大顶 PriorityQueue默认是一个小顶,然而可以通过传入自定义的Comparator函数来实现大顶。如下代码实现了一个初始大小为11的大顶。这里只是简单的传入一个自定义 ...

Tue Mar 26 04:35:00 CST 2019 0 1015
Python heapq 构造大顶

参考:https://blog.csdn.net/baidu_27643275/article/details/88878612 heapq模块可以接受元组对象,默认元组的第一个元素作为priority,即按照元组的第一个元素构成 小根,若第一个元素是原先的负数,则可以利用元组构造大顶,符合 ...

Tue Apr 05 00:07:00 CST 2022 0 791
pythonheapq的讲解

的定义: 是一种特殊的数据结构,它的通常的表示是它的根结点的值最大或者是最小。 pythonheapq的使用 列出一些常见的用法: heap = []#建立一个常见的 heappush(heap,item)#往中插入一条新的值 item = heappop(heap)#弹出 ...

Sun Mar 12 19:28:00 CST 2017 0 10372
Python使用heapq实现小顶(TopK大)、大顶(BtmK小)

Python使用heapq实现小顶(TopK大)、大顶(BtmK小) | 四号程序员 Python使用heapq实现小顶(TopK大)、大顶(BtmK小) 4 Replies 需1求:给出N长的序列,求出TopK大的元素,使用小顶heapq模块实现 ...

Tue Sep 17 03:44:00 CST 2013 0 3225
python】详解python数据结构heapq)库使用

数据结构(heap)是一种优先队列。使用优先队列能够以任意顺序增加对象,并且能在任意的时间(可能在增加对象的同时)找到(也可能移除)最小的元素,也就是说它比python的min方法更加有效率。 1、heappush(heap,n)数据堆入 In [1]: import heapq ...

Thu Dec 31 04:18:00 CST 2020 0 362
优先队列PriorityQueue实现大、小顶

注:要会手动创建大小顶,并实现堆排序!!见随笔排序算法篇。 转载: 1.https://baijiahao.baidu.com/s?id=1665383380422326763&wfr=spider&for=pc 2.https ...

Sun Apr 11 19:36:00 CST 2021 0 397
结构的优秀实现类----PriorityQueue优先队列

之前的文章中,我们有介绍过动态数组ArrayList,双向队列LinkedList,键值对集合HashMap,树集TreeMap。他们都各自有各自的优点,ArrayList动态扩容,数组实现查询非常快但要求连续内存空间,双向队列LinkedList不需要像ArrayList一样创建连续 ...

Mon Jun 05 20:58:00 CST 2017 2 2160
从一个集合中查找最大最小的N个元素——Python heapq 数据结构

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(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: 是不是很简洁 ...

Tue Sep 15 01:58:00 CST 2015 0 14025
 
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