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python--基础知识点--heapq_python heappush

python heappush

一种著名的数据结构是堆(heap),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。
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6个函数,其中前4个与堆操作直接相关。必须使用列表来表示堆对象本身。

模块heapq中一些重要的函数

函 数描 述
heappush(heap, x)将x压入堆中
heappop(heap)从堆中弹出最小的元素
heapify(heap)让列表具备堆特征
heapreplace(heap, x)弹出最小的元素,并将x压入堆中
heappushpop(heap, x)将x压入栈中,并弹出最小的元素
nlargest(n, iter, key)返回iter中n个最大的元素
nsmallest(n, iter, key)返回iter中n个最小的元素
heapq.merge(*heap)将多个列表合并,并进行堆调整,返回的是合并后的列表的迭代器

函数heappush用于在堆中添加一个元素。请注意,不能将它用于普通列表,而只能用于使用各种堆函数创建的列表。原因是元素的顺序很重要(虽然元素的排列顺序看起来有点随意,并没有严格地排序)。

>>> from heapq import * 
>>> from random import shuffle 
>>> data = list(range(10)) 
>>> shuffle(data) 
>>> heap = [] 
>>> for n in data: 
... heappush(heap, n) 
... 
>>> heap 
[0, 1, 3, 6, 2, 8, 4, 7, 9, 5] 
>>> heappush(heap, 0.5) 
>>> heap 
[0, 0.5, 3, 6, 1, 8, 4, 7, 9, 5, 2]
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元素的排列顺序并不像看起来那么随意。它们虽然不是严格排序的,但必须保证一点:位置i处的元素总是大于位置i // 2处的元素(反过来说就是小于位置2 * i和2 * i + 1处的元素)。这是底层堆算法的基础,称为堆特征(heap property)。
函数heappop弹出最小的元素(总是位于索引0处),并确保剩余元素中最小的那个位于索引0处(保持堆特征)。虽然弹出列表中第一个元素的效率通常不是很高,但这不是问题,因为heappop会在幕后做些巧妙的移位操作。

>>> heappop(heap) 
0 
>>> heappop(heap) 
0.5 
>>> heappop(heap) 
1 
>>> heap 
[2, 5, 3, 6, 9, 8, 4, 7] 
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  • 4
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  • 6
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函数heapify通过执行尽可能少的移位操作将列表变成合法的堆(即具备堆特征)。如果你的堆并不是使用heappush创建的,应在使用heappush和heappop之前使用这个函数。

>>> heap = [5, 8, 0, 3, 6, 7, 9, 1, 4, 2] 
>>> heapify(heap) 
>>> heap 
[0, 1, 5, 3, 2, 7, 9, 8, 4, 6] 
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4

函数heapreplace用得没有其他函数那么多。它从堆中弹出最小的元素,再压入一个新元素。相比于依次执行函数heappop和heappush,这个函数的效率更高。

>>> heapreplace(heap, 0.5) 
0 
>>> heap 
[0.5, 1, 5, 3, 2, 7, 9, 8, 4, 6] 
>>> heapreplace(heap, 10) 
0.5 
>>> heap 
[1, 2, 5, 3, 6, 7, 9, 8, 4, 10] 
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nlargest(n, iter)nsmallest(n, iter),:分别用于找出可迭代对象iter中最大和最小的n个元素。这种任务也可通过先排序(如使用函数sorted)再切片来完成,但堆算法的速度更快,使用的内存更少(而且使用起来也更容易)。

无key
在这里插入图片描述输出结果:
在这里插入图片描述
有key

在这里插入图片描述
输出结果:
在这里插入图片描述

merge(*heap):用于将多个已排序的可迭代对象(例如列表、元组等)合并成一个排序后的迭代器。

这个函数主要用于合并两个或多个已排序的序列,而不需要事先将它们合并成一个大的序列,从而节省了内存空间。它通过一个堆数据结构来实现,在每次迭代中选择最小的元素,并将其从堆中取出,然后再选择下一个最小的元素。这种方法保证了合并后的结果是有序的。

import heapq

# 定义几个已排序的列表
list1 = [1, 3, 5, 7]
list2 = [2, 4, 6, 8]
list3 = [0, 9, 10, 11]

# 使用 heapq.merge 合并这些列表
merged = heapq.merge(list1, list2, list3)

# 遍历合并后的结果
for num in merged:
    print(num, end=" ")
# 输出:0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
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在这个示例中,我们通过 heapq.merge 合并了三个已排序的列表 list1、list2 和 list3,并将结果迭代输出。可以看到,合并后的结果是一个按升序排列的迭代器。

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