heap in python

最新推荐文章于 2022-07-06 21:37:21 发布
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分类专栏： python技术
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/butiloveu/article/details/16949631
本文详细介绍了堆排序算法原理及Python实现步骤，包括使用heapq模块进行高效操作。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

 
from heapq import heappop,heappush
a = [1,3,5,7,2,34,0,2]
heap = []
for i in a:
    heappush(heap,i)
for x in range(len(a)):
    print heappop(heap)

heap python_数据结构-堆(Heap) Python实现
weixin_29299807的博客
02-23 850
堆(Heap)可以看成近似完全二叉树的数组，树中每个节点对应数组中一个元素。除了最底层之外，该树是完全充满的，最底层是从左到右填充的。堆包括最大堆和最小堆：最大堆的每一个节点(除了根结点)的值不大于其父节点；最小堆的每一个节点(除了根结点)的值不小于其父节点。本文以最大堆为例，先直观感受一下堆的样子：图片来源最大堆树中节点内的值表示存储的值，节点旁边的值表示该节点在数组中的下标。观察上图不难发现，...
python 实现heap sort堆排序算法
luthane的博客
08-16 387
堆排序（Heap Sort）是一种基于比较的排序算法，利用堆这种数据结构所设计。堆是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子节点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。堆排序算法可以分为两个主要的过程：建堆（Heapify）：将无序序列构造成一个堆，根据升序或降序需求选择最大堆或最小堆。排序：将堆顶元素（最大或最小值）与堆的最后一个元素交换，然后将剩余的n-1个序列重新构造成一个堆，这样会得到n个元素的次小值。如此反复执行，便能得到一个有序序列了。堆排序的步骤。
Python——heap
u010480899的博客
10-19 4948
通过优先队列可以构造堆，堆是一种实用的数据结构。尽管Python中没有独立的堆类型，但是包含了一些对操作函数的模块，这个模块叫heapq，主要的操作包含如下几个： heappush(heap,x):x元素插入堆 heappop(heap):弹出对中最小元素 heapify(heap):将heap属性强制应用到任意一个列表 hrapreplace(heap,x):将heap中最小
Heap and HashHeap
weixin_30567471的博客
12-06 139
Heap 堆（英语：Heap）是计算机科学中一类特殊的数据结构的统称。堆通常是一个可以被看做一棵树的数组对象。在队列中，调度程序反复提取队列中第一个作业并运行，因为实际情况中某些时间较短的任务将等待很长时间才能结束，或者某些不短小，但具有重要性的作业，同样应当具有优先权。堆即为解决此类问题设计的一种数据结构。 逻辑定义 n个元素序列{k1,k2...ki...kn},当且仅当满足下列关系时称...
【Python】堆（heap）的基本操作
a529975125的博客
10-23 1万+
#Python-堆(heap)的基本操作 import heapq #载入heap库，heap指的是最小堆 使数组转化为堆 heapq.heapify(list) heap = [1,3,4,2,6,8,9] heapq.heapify(heap) # heap = [1,2,4,3,6,8,9] 为heap增加元素 heapq.heappush(heap,item) heap =...
数据结构-堆(heap)与堆的Python实现
热门推荐
西檬饭
09-17 1万+
1.什么是堆 数据结构-树介绍了什么是树，以及二叉树的实现。还记得树的三种特殊结构吗？完美二叉树，满二叉树和完全二叉树。这里介绍的堆结构就是一种完全二叉树。堆可分为最大堆和最小堆，区别就是父节点是否大于所有子节点。最大堆的父节点大于它的子节点，而最小堆中子节点大于父节点。看图有个清晰的认识： 2. 堆的表示 堆可以使用list实现，就是按照层序遍历顺序将每个节点上的值存放在数组中...
Priority Queue and Heap in Python
UniversityGrass的博客
12-16 165
Two kinds of priority queue implementation: from queue import PriorityQueue import heapq Heapq Visit for details: https://docs.python.org/3/library/heapq.html Heapq functions are directly applied to list. You can create a normal list, can convey it int.
Python heap
qq_37312720的博客
11-19 1832
原文：https://blog.youkuaiyun.com/dta0502/article/details/80834787  堆是一类特殊的树，堆的通用特点就是父节点会大于或小于所有子节点（儿子不分左右）。一个最小堆（min-heap）就是其中的每一个节点都小于或等于其两个子节点的一个二叉树。一个最大堆（max-heap）将最大的节点放置到最靠近根节点的位置。 注意：不能把这种类型的堆和计算机用于...
Python Heap堆的实现
weixin_44360866的博客
07-06 764
1.是一个有序数据类型，分为大根堆与小根堆 2.抽象数据类型：总是一颗完全二叉树，父子节点有序。需要实现的基本功能：获取最大/最小元素；插入节点 3. 具体存储结构：一般使用顺序存储结构/数组 4. python实现：set类型：从0创建堆；插入节点；删除根节点；从现有数据直接创建堆。get类型：获取最大/最小元素 5. 根堆插入节点：自下而上，percup()辅助函数。 6. 删除根节点：将最后一个叶子节点替换根节点，然后自上而下，percdown()辅助函数。 7. 以上两种自上而下 or 自下而上
Max-Heap：用Python制作的Max Heap类
02-14
在Python中创建Max-Heap类，我们可以利用对象和类的概念来封装堆的操作。 首先，我们需要定义一个Heap类，它将包含节点值和指向子节点的引用。类的属性可能包括`heap_array`，用于存储堆元素，以及`size`，表示堆中...
Data Structures and Algorithms in Python_Datastructure_python_al
09-29
《Data Structures and Algorithms in Python》是一本专注于Python编程语言中的数据结构和算法的书籍，由Michael T. Goodrich、Roberto Tamassia和Michael H. Goldwasser合著。这本书详细介绍了如何在Python环境中...
pyTree(tree structure in python )
But I Love U的专栏
10-31 1894
https://github.com/caesar0301/pyTree
python 新建文件夹
But I Love U的专栏
10-31 1225
import os pathname = r'G:\work\2.purchaseInterest\data' if not os.path.isdir(pathname): os.mkdir(pathname) for i in range(10): subname = pathname+'\\'+"u%d"%i if not os.path.isdir(subname
python文件读写总结
But I Love U的专栏
11-14 990
0. python 读取excel __author__ = 'HM' #Use the excellent xlrd package, which works on any platform. That means you can read Excel files from Python in Linux! Example usage: #Open the workbook import
pyCharm 中有用的tip
But I Love U的专栏
11-29 923
1. 改变量的名字：
gunplot
But I Love U的专栏
10-30 837
http://gnuplot-py.sourceforge.net/
decison tree
But I Love U的专栏
11-29 802
__author__ = 'HM' from treelib import * class innerNode(Node): def __init__(self,attribute,parent_node_assert,identifier=None, expanded=True): self.parent_node_assert = parent_node_assert
naive bayesian classifier
But I Love U的专栏
11-30 774
__author__ = 'HM' f = open('data.txt','r') first_line = f.readline().split() attributes = first_line[:-1] attr_len = len(attributes) classname = first_line[-1] data_set_raw = [] class_label_pool = se
python heap
最新发布
03-29
<think>好的，用户想了解Python中与堆相关的概念或用法，特别是堆的使用或实现。首先，我需要回忆Python中堆相关的标准库模块。记得有一个heapq模块，它提供了堆队列算法的实现，也就是优先队列。根据引用[3]，标准库中的模块是官方支持的，所以heapq应该属于标准库，用户可以直接使用。 接下来，用户可能想知道heapq的基本用法，比如如何创建堆、添加元素、弹出堆顶等。需要解释堆在Python中是最小堆，堆顶始终是最小元素。可以举例子，比如使用heapify将列表转换为堆，heappush添加元素，heappop弹出元素。 另外，用户提到的引用[1]中提到了nlargest函数，这也是heapq模块中的一个方法，用于获取最大的n个元素。需要提到这个函数的用法，以及它的实现原理可能基于堆，效率比排序更高，尤其是当n远小于总元素数量时。 关于堆的实现，Python的heapq模块是建立在列表的基础上的，所以需要说明列表如何表示堆结构，比如父节点和子节点的索引关系。可能需要给出索引计算的公式，比如父节点索引是(i-1)//2，左子节点是2*i+1，右子节点是2*i+2。 用户可能还关心堆的应用场景，比如优先队列、Top K问题、堆排序等。可以结合引用[1]中的nlargest例子，说明堆在处理这类问题时的优势。 另外，关于堆的性能，比如插入和弹出的时间复杂度是O(log n)，而heapify的时间复杂度是O(n)，这些需要提及。可能还需要比较与排序的区别，比如当动态添加元素时，堆更高效。 最后，根据用户提供的引用[2]，虽然讲的是Rust的堆分析，但可能用户对内存使用感兴趣，不过Python的堆是数据结构，而非内存堆，需要明确区分这两个概念，避免混淆。需要指出Python中的堆模块heapq与内存管理中的堆不同，后者是动态分配内存的区域。 可能还需要生成相关问题，比如堆的应用、如何实现最大堆、时间复杂度分析等，确保覆盖用户可能感兴趣的扩展内容。</think>Python中与堆（heap）相关的实现主要通过标准库模块$heapq$实现，它提供了基于列表的最小堆操作[^3]。 ### 一、堆的基本用法 1. **堆化列表** 使用$heapq.heapify()$可将普通列表转换为堆结构： ```python import heapq data = [3,1,4,1,5,9] heapq.heapify(data) # 转换为堆，时间复杂度O(n) print(data) # 输出堆结构：[1, 1, 4, 3, 5, 9] ``` 2. **元素操作** - 添加元素：$heappush(heap, item)$，时间复杂度$O(\log n)$ - 弹出最小元素：$heappop(heap)$，时间复杂度$O(\log n)$ ```python heapq.heappush(data, 2) print(heapq.heappop(data)) # 输出当前最小值1 ``` ### 二、堆的特性与应用 1. **最小堆性质** 堆顶元素始终是当前堆内最小值，满足公式： $$ \text{heap}[k] \leq \text{heap}[2k+1] \ \text{且} \ \text{heap}[k] \leq \text{heap}[2k+2] $$ 2. **高效获取极值** $heapq.nlargest(n, iterable)$和$heapq.nsmallest(n, iterable)$可快速获取前N个最大/最小元素，其实现基于堆结构，当$n \ll N$时性能优于完整排序[^1]。 ### 三、实现原理 Python的堆通过列表实现，索引关系满足： - 父节点索引：$(i-1)//2$ - 左子节点索引：$2i+1$ - 右子节点索引：$2i+2$ 例如最大堆可通过元素取反实现： ```python max_heap = [] for num in [3,1,4]: heapq.heappush(max_heap, -num) print(-max_heap[0]) # 输出最大值4 ```
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