用Python刷LeetCode必备知识点1 - 优先级队列

最新推荐文章于 2022-05-03 10:10:59 发布

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分类专栏： Python学习笔记文章标签： leetcode python 数组结构优先级队列最大堆和最小堆

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本文介绍了如何在Python中使用heapq模块创建最小堆和最大堆，重点讲解了如何通过重写__lt__()函数来处理自定义类型的优先级队列。并列举了两个例子，展示了优先级队列在LeetCode题目692. Top K Frequent Words和23. Merge k Sorted Lists中的应用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

LeetCode里有很多道题都会用到一个数据结构叫优先级队列Priority Queue (min heap 或max heap)。优先级队列是用堆heap来实现的，最小值在队列顶部top的是最小堆（min heap），最大值在队列顶部的是最大堆（max heap）。

在python3，最小堆和最大堆是通过heapq模块和特殊函数__lt__()来实现的。heapq模块是用数组来实现堆的。对含有系统自带(build-in)的数据类型(int, float等)的数组list，可以用heapq成员函数heapify()直接把数组转换成成一个最小堆min heap。而对于用户自定义类型（如ListNode）的数组，则需要通过在自定义类型的类里重写__lt__()来实现最大堆或最小堆的。

最小堆或最大堆实现后，可以用heapq模块提供的两个函数实现压入和弹出的操作：heappush()和heappop()。

以下用两个实例来说明最小堆和最大堆的实现和应用：

最小堆，即永远是最小值在顶部的优先级队列：：

import heapq

class FreqWord:
    def __init__(self, w, f):
        self.freq = f
        self.word = w
    #最小堆，每次弹出频率最小的单词
    def __lt__(self, other):
        return self.freq < other.freq

def main():
    word1 = FreqWord("i", 2)
    word2 = FreqWord("love", 3)
    word3 = FreqWord("leetcode",

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