优先队列:

    物理结构: 顺序表(典型的是数组){python用到list}

    逻辑结构:似完全二叉树

使用的特点是:动态的排序。。排序的元素会增加,减少#和快速排序对比 快速一次排完 增加元素要重排(或许是插入)

                        随插随排

                        每次拿一个最大(最大(优先队列/堆))或最小

关键注意点:

    A.length:元素个数 #python 我将用len(A) - 1  #第一位将用-1舍弃

    A.heap_size : 在堆中元素的个数  不一定等于 A.length{这个不好理解,可以看看堆排序的最后一步}

 

'''
最大优先队列 '''
def PARENT(i):
return i//2 def LEFT(i):
return i*2 def RIGHT(i):
return i*2 + 1 class Mylist(list):
def __init__(self):
self.heap_size = 0
super().__init__() def MAX_HEAPIFY(A,i):
l = LEFT(i)
r = RIGHT(i) #找出最大的结点 #i的左孩子是否大于i
#A.heap_size 写一个继承了list类 类中加上这个参数(Mylist)
#或者选择A[0] 位放heap_size ??
#或者设计全局变量
if l <= A.heap_size and A[l] > A[i]:
largest = l
else:
largest = i
#和右孩子比
if r <= A.heap_size and A[r] > A[largest]:
largest = r
if largest != i: #如果A[i]不是最大的 就要调堆了
A[i],A[largest] = A[largest],A[i] #交换
MAX_HEAPIFY(A,largest) #递归调largest def BUILD_MAX_HEAP(A):
A.heap_size = len(A)-1
#print(len(A))
for i in range(A.heap_size//2,0,-1): #从n//2开始到1
#print(i)
MAX_HEAPIFY(A,i) def HEAP_MAXMUM(A):
return A[1] #同堆第一位最后大 def HEAP_EXTRACT_MAX(A): #去除最大元素 同堆排序中HEAPSORT(A)中的一步
if A.heap_size < 1:
raise OverflowError("heap underflow")
max = A[1]
A[1] = A[A.heap_size]
A.heap_size -= 1
MAX_HEAPIFY(A,1)#调堆
return max def HEAP_INCREASE_KEY(A,i,key):#增加关键字权值
if key < A[i]:
print("new key is smaller than current key")
return
A[i] = key
while i > 1 and A[PARENT(i)] < A[i]: #调堆
A[i],A[PARENT(i)] = A[PARENT(i)],A[i]
i = PARENT(i) def MAX_HEAP_INSERT(A,key):#插入
A.heap_size += 1
A.append(-10000)
#A[A.heap_size] = -10000#- -!
HEAP_INCREASE_KEY(A,A.heap_size,key) if __name__ == '__main__':
A = Mylist()
for i in[-1,4,1,3,2,16,9,10,14,8,7]: #A = [,...] A会变成list
A.append(i)
BUILD_MAX_HEAP(A)
print("建成的堆:",A)
MAX_HEAP_INSERT(A,20)
MAX_HEAP_INSERT(A,5)
print("插入后的堆:",A)
print("取最大关键字: ",end='')
print(HEAP_EXTRACT_MAX(A))
print("堆变成 ",A)
print("取最大关键字: ",end='')
print(HEAP_EXTRACT_MAX(A))
print("堆变成 ",A) '''
============ RESTART: F:/python/algorithms/6_5_priority_queue.py ============
建成的堆: [-1, 16, 14, 10, 8, 7, 9, 3, 2, 4, 1]
插入后的堆: [-1, 20, 16, 10, 8, 14, 9, 3, 2, 4, 1, 7, 5]
取最大关键字: 20
堆变成 [-1, 16, 14, 10, 8, 7, 9, 3, 2, 4, 1, 5, 5] #注意在末尾的不包括在A.heap_size 中
取最大关键字: 16
堆变成 [-1, 14, 8, 10, 5, 7, 9, 3, 2, 4, 1, 5, 5] 环境win7 + python3.5.1
'''

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