python中heapq的使用

最新推荐文章于 2025-06-09 09:59:41 发布

own_monkey

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文章标签： python 数据结构

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/own_monkey/article/details/128521397

本文介绍了Python的heapq模块，包括heapify、heappush、heappop、nlargest、nsmallest、heapreplace和heappushpop等函数的使用，展示了如何在列表上构建和操作最小堆，以及如何找到列表中最大或最小的元素。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

heapq库中的堆默认为最小堆，即heap[0]为最小的对象

堆采用的是先序遍历方式变成list类型

1.heapq.heapify(list)

作用：将list用最小堆的方式重新排序。

import heapq

lst1 = [3,2,3,4]
heapq.heapify(lst1)
print(lst1,type(lst1))

结果：

[2, 3, 3, 4] <class 'list'>
2.heapq.heappush(heap,item)

作用：将item添加到heap堆中。

lst1 = [3,2,3,4,5,6,7]
heapq.heappush(lst1,2)
print(lst1,type(lst1))

结果：

[3, 2, 3, 2, 5, 6, 7, 4] <class 'list'>

作用：将heap堆中输出第一项，也就是输出最小项。

lst1 = [3,2,3,4,5,6,7]
a = heapq.heappop(lst1)
print(a)
print(lst1,type(lst1))

结果：

[2, 4, 3, 7, 5, 6] <class 'list'>

作用：返回值是个list类型，list是从heap中从大到小查找n个放入列表的。

lst1 = [3,2,3,4,5,6,7]
print(heapq.nlargest(3,lst1))

结果：

[7, 6, 5]

作用：返回值是个list类型，list是从heap中从小到大查找n个放入列表的。

lst1 = [3,2,3,4,5,6,7]
print(heapq.nsmallest(3,lst1))

结果：

[2, 3, 3]

作用：item去替代heap中的第一个元素，被替代的元素作为返回值，heap按最小堆排序。

lst1 = [3,2,3,4,5,6,7]
b = heapq.heapreplace(lst1,1)
print(b)
print(lst1,type(lst1))

结果：

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] <class 'list'>

作用：先将item添加到heap中，再将添加后的heap堆中的第一个元素返回并删除。

lst1 = [3,2,3,4,5,6,7]
a = heapq.heappushpop(lst1,5)
print(a,lst1)
b = heapq.heappushpop(lst1,1)
print(b,lst1)

结果：

3 [2, 4, 3, 5, 5, 6, 7]

1 [2, 4, 3, 5, 5, 6, 7]