Python3，手写一个堆及其简易功能，并实现优先队列，最小堆任务调度等

最新推荐文章于 2025-05-16 02:15:00 发布

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#python #数据结构 #堆排序

大家可以查看我这篇文章中对堆和堆排序的描述：

python实现10大排序算法详细介绍及排序思想介绍！
这是官方文档
堆是一种特殊的树结构，能够快速定位最大值或最小值，是实现堆排序， 优先队列的关键，同时优先队列主要应用在 事件处理 和 任务调度 等场景。

下面是简单实现的堆

实现了四种方法：
（1）heapify：将数组调整为堆
（2）heappop: 删除堆顶元素
（3）heappush：向堆中添加元素
（4）heapSort: 堆排序
（5）另外我实现的是大根堆，官网是小根堆，且下标都是从0开始。

大根堆代码展示：

class Heapq:
    """
        生成大根堆
    """

    def __HeapAdjust(self, nums: list, start: int, end: int) -> None:
        """
            筛选法调整堆：
            堆是以列表进行表示的, 假设 [start + 1, end] 已经是堆了，要把[start, end] 变为堆
        """
        i = start
        # 记录一下堆顶元素（这是要调整到堆里的元素）
        rc = nums[i]
        # 判断不能超过堆长度（也就是此刻数组的长度）
        while i * 2 + 1 <= end:
            # 左子节点
            j = i * 2 + 1
            # 判断左右子节点哪个大, nums[j] < end 说明存在右子节点
            if j < end and nums[j] < nums[j + 1]: j += 1
            # 将 rc 与 最大的子节点比较, 如果大于等于当前子节点，说明该插入到这
            if rc >= nums[j]: break
            # 否则，子节点上移
            nums[i] = nums[j]
            i = j
        
        # 最后不管是找到插入位置，还是执行到最后到了叶子结点，都是插入位置
        nums[i] = rc

    
    def __heapify(self, nums: list) -> None:
        """
            将数组变为堆， 由完全二叉树的性质可知，（下标从1开始）所有下标大于 n // 2 的节点都是叶子结点，
            而 叶子结点都是以自己为 根的堆。 我们只需要 将 前 0 - n // 2的 节点进行 调整堆，就可以把整个列表调整为堆
        """
        n = len(nums)
        for i in range((n + 1) // 2 - 1, -1, -1):
            # 调用调整堆函数
            self.__HeapAdjust(nums, i ,n - 1)
    
    
    def __pop(self, nums: list) -> int:
        """
            删除堆中最大的元素，堆顶元素
        """
        n = len(nums)
        nums[0], nums[-1] = nums[-