张小猪的家

该模块提供了堆队列算法的实现，也称为优先队列算法。 堆是二叉树，其每个父节点的值都小于或等于其任何子节点，堆的特性是它的最小元素总是根。 主要用法 heapq.heappush(heap, item) 将itme的值推送到堆上，保持堆不变。 heapq.heappop(heap) 弹出并返回堆中最小的项，保持堆不变。如果堆为空，则引发IndexError。要访问最小的项而不弹出它，请使用heap[0]。 简单例子 >>> h = [] >>> heappush

二叉树的遍历是在面试使比较常见的项目了。对于二叉树的前中后层序遍历，每种遍历都可以递归和循环两种实现方法，且每种遍历的递归实现都比循环实现要简洁。下面做一个小结。 一、中序遍历 前中后序三种遍历方法对于左右结点的遍历顺序都是一样的（先左后右），唯一不同的就是根节点的出现位置。对于中序遍历来说，根结点的遍历位置在中间。 所以中序遍历的顺序：左中右 1.1 递归实现 每次递归，只需要判断结点是不是None，否则按照左中右的顺序打印出结点value值。 class Solution: def inorde

递归快速幂 快速幂是一个二分的思路。我们很自然地可以得到一个递归方程： 计算a的n次方，如果n是偶数（不为0），那么就先计算a的n/2次方，然后平方；如果n是奇数，那么就先计算a的n-1次方，再乘上a；递归出口是a的0次方为1。 递归快速幂的思路非常自然，代码也很简单（直接把递归方程翻译成代码即可）： def qpow(a, n): if n == 0: return 1 elif n % 2 == 1: return qpow(a, n - 1) * a else:

Python位运算符 按位运算符是把数字看作二进制来进行计算的。Python中的按位运算法则如下： 下表中变量 a 为 60，b 为 13，二进制格式如下： a = 0011 1100 b = 0000 1101 ----------------- a&b = 0000 1100 a|b = 0011 1101 a^b = 0011 0001 ~a = 1100 0011 运算符 描述 实例 & 按位与运算符：参与运算的两个值,如果两个相应位都为1,则该位的结