python heapq

最新推荐文章于 2025-09-28 01:34:58 发布
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python heapq

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这个模块(build-in)实现了一个堆的数据结构，完美的解决了Top-K问题，以后解决Top-K问题的时候，直接把这个模块拿来用就可以了

注意，默认的heap是一个小顶堆！

 

heapq模块提供了如下几个函数：


heapq.heappush(heap, item) 把item添加到heap中（heap是一个列表）

heapq.heappop(heap) 把堆顶元素弹出，返回的就是堆顶

heapq.heappushpop(heap, item) 先把item加入到堆中，然后再pop，比heappush()再heappop()要快得多

heapq.heapreplace(heap, item) 先pop，然后再把item加入到堆中，比heappop()再heappush()要快得多

heapq.heapify(x) 将列表x进行堆调整，默认的是小顶堆

heapq.merge(*iterables) 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

heapq.nlargest(n, iterable, key=None) 返回最大的n个元素（Top-K问题）

heapq.nsmallest(n, iterable, key=None) 返回最小的n个元素（Top-K问题）
Python heapq模块详解：堆数据结构的实际应用技巧
AI 算法实战派
07-06 886
本文旨在全面介绍Python标准库中的heapq模块，帮助读者理解堆数据结构的基本原理，掌握heapq模块的使用方法，并学会在实际项目中应用堆来解决各种问题。文章范围涵盖从基础概念到高级应用的各个层面。文章首先介绍堆数据结构的基本概念，然后详细讲解heapq模块的各个功能，接着通过实际案例展示堆的应用场景，最后讨论堆的优化技巧和未来发展趋势。堆(Heap): 一种特殊的完全二叉树，满足堆属性（父节点的值总是大于或小于子节点的值）最小堆(Min-Heap): 父节点的值小于或等于子节点的值的堆。
Python中的heapq模块
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02-29 1777
我们可以将待排序的数据构建成一个小顶堆，每次从堆顶弹出数据，收集弹出的数据，这样我们就可以获得一个排完序的序列。，直接将可迭代的对象转换成小顶堆。有两种方法可以用于创建堆，第一种是直接使用方法。模块实现了堆队列的算法，即优先队列算法。方法返回的是当前堆中的最小元素。将元素手动放入指定的。
Python的heapq模块
sinat_31608641的博客
07-26 2564
模块是Python标准库中的一个模块，提供了对堆（heap）数据结构的支持。
heapq（堆队列）
最新发布
MoRanzhi1203的博客
09-28 1167
heapq 是 Python 标准库中的一个模块，提供了堆操作的相关函数。堆是一种特殊的数据结构，它是一个完全二叉树，其中每个节点的值都小于等于（或大于等于）其子节点的值。Python 的 heapq 模块提供了一些函数，可以通过堆来实现优先队列、排序等功能。
python中heapq模块（堆算法）
一个小菜鸟的博客
01-05 2169
目录 python中堆的特征 heapq模块 使用heappush创建堆 将列表转化为最小堆 将元素压入堆 从堆中弹出元素 使用heapplace弹出元素的同时压入新的元素 找出最大或最小的多个元素 python中堆的特征 堆（heap）是一种特殊的树形结构，通常以完全二叉树的形式进行组织，根节点的值小于等于该节点所有子节点的值。 注意：在python中的heapq默认是最小堆！ 特点： 1、可以以任意顺序添加对象 2、可以随时找出最小元素，并执行其他操作（删除等） .
python中的heapq
zhpf225的博客
09-12 1380
1.堆排序的应用 寻找k个数中的最小值 寻找n个数中的第k大的数 2.高级语言中提供封装好的堆这种结构 2.1 python中: import heapq heapq内置模块位于./Anaconda3/Lib/heapq.py，提供基于堆的优先排序算法. 2.2 什么是堆？ 堆的逻辑结构就是完全二叉树，并且二叉树中父节点的值小于等于该节点的所有子节点的值。这种实现可以使用 heap[k] &l...
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堆就是用数组实现的二叉树，所有它没有使用父指针或者子指针。堆根据“堆属性”来排序，“堆属性”决定了树中节点的位置。 堆的常用方法： 构建优先队列 支持堆排序 快速找出一个集合中的最小值（或者最大值） 在朋友面前装逼 堆属性 堆分为两种：最大堆和最小堆，两者的差别在于节点的排序方式。 在最大堆中，父节点的值比每一个子节点的值都要大。在最小堆中，父节点的值比每一个子节点的值都要小。这就是...
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【代码】Python中的模块heapq以及使用方法详解。
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进一步有进一步的欢喜~
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Python heapq 模块是一个处理堆数据结构的强大工具。堆这种数据结构，以其独特的二叉树特性，在众多算法和数据处理场景中扮演着关键角色。
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<think>我们被要求解释Python的heapq模块。根据引用，heapq模块提供了堆队列算法的实现，也称为优先队列算法。堆是一个二叉树，其中每个父节点的值都小于或等于其子节点的值（小根堆）。heapq模块默认实现小根堆，但可以通过取反元素来模拟大根堆。 重要函数： 1. heapify(heap): 将列表原地转换为堆结构，时间复杂度为O(n)。 2. heappush(heap, item): 将元素推入堆，保持堆不变。 3. heappop(heap): 弹出并返回堆中的最小元素（小根堆的根节点），保持堆不变。 4. heapreplace(heap, item): 弹出最小元素并推入新元素（比先heappop再heappush更高效）。 5. nlargest(n, iter): 返回可迭代对象中前n个最大的元素。 6. nsmallest(n, iter): 返回可迭代对象中前n个最小的元素。 注意：heapq模块中的堆是使用列表来表示的。列表的第一个元素（索引0）总是堆中最小的元素。 使用示例： 1. 创建堆：可以使用heapify将一个列表转换为堆，或者从一个空列表开始，使用heappush逐个添加元素。 2. 大根堆模拟：将元素取反后放入堆中，取出时再取反即可。 下面我们给出一些代码示例，并解释。</think>### Python `heapq` 模块详解 `heapq` 是 Python 的标准库模块，用于实现**堆队列算法**（优先队列）。它基于列表构建最小堆（min-heap），支持高效插入、删除和获取最小值操作，时间复杂度为 $O(\log n)$。以下是核心功能及使用示例： --- #### 📌 核心函数 | 函数 | 描述 | 时间复杂度 | |------|------|------------| | `heapify(heap)` | 将列表原地转为堆结构 | $O(n)$ | | `heappush(heap, item)` | 插入元素并维护堆属性 | $O(\log n)$ | | `heappop(heap)` | 弹出并返回最小元素 | $O(\log n)$ | | `heapreplace(heap, item)` | 弹出最小元素后插入新元素 | $O(\log n)$ | | `nlargest(n, iter)` | 返回可迭代对象中前 $n$ 个最大元素 | $O(k \log n)$ | | `nsmallest(n, iter)` | 返回可迭代对象中前 $n$ 个最小元素 | $O(k \log n)$ | --- #### 🔧 基础用法示例 **1. 创建最小堆** ```python import heapq data = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2] heapq.heapify(data) # 原地转换为堆 print(data) # [1, 1, 2, 3, 5, 9, 4] (堆结构) ``` **2. 插入与弹出** ```python heap = [] for num in [5, 2, 9]: heapq.heappush(heap, num) # 插入元素 print(heapq.heappop(heap)) # 弹出最小值: 2 print(heap) # [5, 9] (仍为堆结构) ``` **3. 堆替换操作** ```python heap = [1, 3, 5] heapq.heapreplace(heap, 2) # 弹出1，插入2 print(heap) # [2, 3, 5] ``` --- #### ⚙️ 进阶技巧 **1. 实现大根堆** 通过元素取反
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