堆 python实现

最新推荐文章于 2025-11-03 02:14:53 发布
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堆可以表示成数组的形式。按照层次遍历
N个节点的层数为logN
索引为i的结点 的父节点为：（i - 1) // 2
索引为i的结点 的左节点为：2i + 1
索引为i的结点 的右节点为：左节点索引 + 1 或者2i + 2
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根节点的值最大
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最大值在根节点 MAX heap
或者做一个最小值在上面 MIN heap
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由于高度为log n
所以从最低层到根节点最多需要log n 的操作
所以插入一个节点的复杂度为logn
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上升的终止条件：
1、到了根节点
2、小于父节点
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堆的删除 只能删除最大的 删除后且保证还是一个堆
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数据结构-堆（python实现）
qq_35854617的博客
03-10 571
数据结构-堆（python实现） 用list来存储堆元素，表尾端加入元素，首段作为堆顶（借鉴裘老师数据结构与算法的书加上自己的理解） python3代码 # 堆：就是一个完全二叉树 class Heap(object): def __init__(self, elist): self._elems = list(elist) if elist: self.buildheap() def is_empty(self):
算法——python实现堆排序
m0_66925868的博客
10-15 1086
python有一个内置的推排序模块，（在构建堆的时候，构建的是小根堆）若有错误与不足请指出，关注DPT一起进步吧！构造堆：从最后一个非叶子节点开始调整。关于二叉树的操作，其实核心就是。
堆的python实现
朱晓海的博客
05-20 293
from binary_tree import Node class PerfectBinaryTree(Node): def is_empty(self): if not self.item: return True def add_one(self, data): if self.is_empty(): self.item = data return queue
聊聊 Python 的 heapq：你可能不知道的那些用法
最新发布
cxs4808的专栏
11-03 847
heapreplace()` 这个函数挺有意思的，它先把堆顶元素拿出来，然后把新元素放进去，一步到位。`heappush()` 用来添加元素，会自动维护堆的性质，时间复杂度 O(log n)。总的来说，`heapq` 是个非常实用的模块，特别是在刷题和做算法优化的时候。有时候只是想知道最小值是啥，不想真的取出来，直接用 `heap[0]` 就行，O(1) 操作，快得很。这个用得不多，但在某些场景下还是很有用的，比如在做滑动窗口的时候，需要频繁查看最小值但不想立马删除。这个在实现优先队列的时候是核心操作。
python堆_Python实现堆
weixin_39535349的博客
12-19 380
堆 (heap) 是一种经过排序的完全二叉树，其中任一非叶子节点的值均不大于(或不小于)其左孩子和右孩子节点的值。注：定义来自百度百科。堆，又被为优先队列(priority queue)。尽管名为优先队列，但堆并不是队列。其他概念解释最大堆根结点的键值是所有堆结点键值中最大者。最小堆根结点的键值是所有堆结点键值中最小者。最小堆最大堆基本功能介绍及实现在接下来的内容里，我们将逐步介绍堆的具体功能...
用python实现堆
不吃鱼的猫的博客
11-08 1564
堆是一种数据结构，它是一棵完全二叉树，且某个节点的值总是不大于或不小于其父节点的值；根节点最大的堆叫做最大堆或大根堆，根节点最小的堆叫做最小堆或小根堆。根据完全二叉树的性质，若将堆中的数据至顶向下，从左向右的存在一个一维数组里面，则父节点的位置索引总是该节点位置索引减1再除2取整的结果，如下图所示。  若直接将一组数如 [8,5,2,9,3,7,1,4,6] 放入上图所示的二叉树（如下图），...
python实现堆
your_answer的博客
03-11 1293
import random #用于测试 class Heap(object):#这是个最小值堆 def __init__(self,mylist=None): self.__size=0 self.__heaplist=[] #两种建堆方式，一种是一个一个插，另一种是直接载入一个列表 if type(mylist)==ty...
斐波那契堆python实现
06-23
斐波那契堆的python实现(优先队列)，实现内容：merge(H), insert(v), find_min() # extractMin(), coalesce_step(), updateMin() # decreaseKey(v,k), delete(v)
二项堆python实现——eager binomial heap
06-21
eager binomial heaps python实现。使用双向链表，make_heap, insert, merge, find_min, extractMin.
二叉堆 最小堆 Python 实现
03-01
个人实现的最小权重的二叉堆实现，效率很高，适合任意场合下的临时列表排序。 直接执行该文件会执行文件中的测试样例 使用时在头部如此声明 from binaryheap import BinaryHeap bh = BinaryHeap(heap_size) # heap_...
python 实现min_heap最小堆算法
luthane的博客
10-18 614
主要特性完全二叉树：最小堆是一棵完全二叉树，即除了最后一层外，每一层都被完全填满，并且所有节点都尽可能地向左对齐。堆属性：在最小堆中，每个节点的值都小于或等于其子节点的值。这意味着堆的根节点（位于数组的第一个位置，假设数组从0开始索引）包含堆中的最小值。数组表示：最小堆通常通过数组来实现，这样可以方便地通过索引来访问节点的父节点、左子节点和右子节点。例如，如果节点i的索引为k（基于0的索引），则其左子节点的索引为2k+1，右子节点的索引为2k+2，父节点的索引为(k-1)/2。主要操作。
python实现堆（简易版）
masteryi-0018的博客
04-27 1668
python实现堆（简易版）
Python语言的堆
2501_90990363的博客
03-07 956
堆是一种完全二叉树，满足堆的性质。具体来说：最大堆（Max Heap）：对于堆中的每个父节点，其值大于或等于其子节点的值。最小堆（Min Heap）：对于堆中的每个父节点，其值小于或等于其子节点的值。这种特性使得堆非常适合用于获取最大值或最小值的操作。尽管heapq模块提供了便利，但有时我们可能需要自定义堆的实现。下面是一个简单的堆的实现示例：```pythondefinit(self):= index:print("当前堆的最小元素:", min_heap.get_min())
python-堆
weixin_42038527的博客
07-30 3140
堆的概念 ● 堆：一种特殊的完全二叉树结构 ▶ 大根堆：一棵完全二叉树，满足任一节点都比其孩子节点大 ▶ 小根堆：一棵完全二叉树，满足任一节点都比其孩子节点小 堆的性质 堆的性质——向下调整： ▶ 假设根节点的左右孩子树都是堆，但根节点不满足堆的性质 ▶ 可以通过一次向下的调整来将其变成一个堆 堆排序过程——农村包围城市的策略 ▶（1）建堆 ▶（2）得到堆顶元素，为最大元素 ...
python heap_Python堆
weixin_39753747的博客
12-10 309
堆是一种特殊的树结构，其中每个父节点小于或等于其子节点。 然后它被称为最小堆(Min Heap)。 如果每个父节点大于或等于其子节点，则称它为最大堆(Max Heap)。 实施优先级队列是非常有用的，在该队列中，具有较高权重的队列项目在处理中具有更高的优先级。在本章中，我们将学习使用python实现堆数据结构。创建一个堆堆是通过使用python内建的名称为heapq的库创建的。 该库具有对堆数据结...
堆的python实现及其应用
weixin_33748818的博客
12-09 279
堆的概念 优先队列(priority queue)是一种特殊的队列，取出元素的顺序是按照元素的优先权(关键字)大小，而不是进入队列的顺序，堆就是一种优先队列的实现。堆一般是由数组实现的，逻辑上堆可以被看做一个完全二叉树(除底层元素外是完全充满的，且底层元素是从左到右排列的)。 堆分为最大堆和最小堆，最大堆是指每个根结点的值大于左右孩子的节点值，最小堆则是根结点的值小于左右孩子的值。 下面...
堆python_堆的python实现
weixin_39915367的博客
12-11 168
'''堆的常用用法：1.构建优先队列2.支持堆排序3.快速找出最大值或最小值'''importmathclassHeap:def __init__(self, A):self.A=A#维护最大堆的属性defMaxHeapify(self, i):#考虑到python列表元素索引以0开始, 每个元素的左子元素的索引为2i+1,右子元素的索引为2i+2left_child = 2 * i + 1rig...
python实现堆以及堆排序
NangoGreen的博客
06-02 1626
堆这种数据结构的应用场景非常多，其中最典型的便是堆排序，堆排序是一种原地的，时间复杂度为O(nlogn)的排序算法，在某些场景非常好用。
python实现堆排序
scp_6453的博客
04-09 989
堆排序 概念： 二叉堆，二叉堆本质上是一种完全二叉树，可以分为最大堆和最小堆两种。最大堆：任何一个父节点的值都大于等于其子节点的值；最小堆：任何一个父节点的值都小于等于其子节点的值。 二叉堆的根节点叫堆顶，二叉堆的特点决定了最大堆的堆顶是整个堆数据中的最大值，最小堆的堆顶是整个堆数据中的最小值。 堆的自我调整： 插入节点：首先将节点插入到堆尾，然后判断新插入的节点与其父节点是否满足最大/小堆的概念...
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