Python使用heapq实现小顶堆（TopK大）、大顶堆（BtmK小）

Python使用heapq实现小顶堆（TopK大）、大顶堆（BtmK小） | 四号程序员

Python使用heapq实现小顶堆（TopK大）、大顶堆（BtmK小）

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需1求：给出N长的序列，求出TopK大的元素，使用小顶堆，heapq模块实现。

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print?

01	import heapq

02	import random

03

04	class TopkHeap(object):

05	def __init__(self, k):

06	self.k = k

07	self.data = []

08

09	def Push(self, elem):

10	if len(self.data) < self.k:

11	heapq.heappush(self.data, elem)

12

else:

13	topk_small = self.data[0]

14	if elem > topk_small:

15	heapq.heapreplace(self.data, elem)

16

17	def TopK(self):

18	return [x for x in reversed([heapq.heappop(self.data) for x in xrange(len(self.data))])]

19

20	if __name__ == "__main__":

21	print "Hello"

22	list_rand = random.sample(xrange(1000000), 100)

23	th = TopkHeap(3)

24	for i in list_rand:

25	th.Push(i)

26	print th.TopK()

27	print sorted(list_rand, reverse=True)[0:3]

上面的用heapq就能轻松搞定。

变态的需求来了：给出N长的序列，求出BtmK小的元素，即使用大顶堆。

heapq在实现的时候，没有给出一个类似Java的Compartor函数接口或比较函数，开发者给出了原因见这里：http://code.activestate.com/lists/python-list/162387/

于是，人们想出了一些很NB的思路，见：http://stackoverflow.com/questions/14189540/python-topn-max-heap-use-heapq-or-self-implement

我来概括一种最简单的：

将push(e)改为push(-e)、pop(e)改为-pop(e)。

也就是说，在存入堆、从堆中取出的时候，都用相反数，而其他逻辑与TopK完全相同，看代码：

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print?

01	class BtmkHeap(object):

02	def __init__(self, k):

03	self.k = k

04	self.data = []

05

06	def Push(self, elem):

07	# Reverse elem to convert to max-heap

08	elem = -elem

09	# Using heap algorighem

10	if len(self.data) < self.k:

11	heapq.heappush(self.data, elem)

12

else:

13	topk_small = self.data[0]

14	if elem > topk_small:

15	heapq.heapreplace(self.data, elem)

16

17	def BtmK(self):

18	return sorted([-x for x in self.data])

经过测试，是完全没有问题的，这思路太Trick了……