Python数据结构常用模块:collections、heapq、operator、itertools

heapq

  堆是一种特殊的树形结构,通常我们所说的堆的数据结构指的是完全二叉树,并且根节点的值小于等于该节点所有子节点的值

                                                       

常用方法

heappush(heap,item) 往堆中插入一条新的值
heappop(heap) 从堆中弹出最小值
heapreplace(heap,item) 从堆中弹出最小值,并往堆中插入item
heappushpop(heap,item) Python3中的heappushpop更高级
heapify(x) 以线性时间将一个列表转化为堆
merge(*iterables,key=None,reverse=False) 合并对个堆,然后输出
nlargest(n,iterable,key=None) 返回可枚举对象中的n个最大值并返回一个结果集list
nsmallest(n,iterable,key=None) 返回可枚举对象中的n个最小值并返回一个结果集list

常用方法示例 

#coding=utf-8

import heapq
import random def test():
li = list(random.sample(range(100),6))
print (li) n = len(li)
#nlargest
print ("nlargest:",heapq.nlargest(n, li))
#nsmallest
print ("nsmallest:", heapq.nsmallest(n, li))
#heapify
print('original list is', li)
heapq.heapify(li)
print('heapify list is', li)
# heappush & heappop
heapq.heappush(li, 105)
print('pushed heap is', li)
heapq.heappop(li)
print('popped heap is', li)
# heappushpop & heapreplace
heapq.heappushpop(li, 130) # heappush -> heappop
print('heappushpop', li)
heapq.heapreplace(li, 2) # heappop -> heappush
print('heapreplace', li)

  >>> [15, 2, 50, 34, 37, 55]
  >>> nlargest: [55, 50, 37, 34, 15, 2]
  >>> nsmallest: [2, 15, 34, 37, 50, 55]
  >>> original list is [15, 2, 50, 34, 37, 55]
  >>> heapify  list is [2, 15, 50, 34, 37, 55]
  >>> pushed heap is [2, 15, 50, 34, 37, 55, 105]
  >>> popped heap is [15, 34, 50, 105, 37, 55]
  >>> heappushpop [34, 37, 50, 105, 130, 55]
  >>> heapreplace [2, 37, 50, 105, 130, 55]

堆排序示例 

  heapq模块中有几张方法进行排序:

  方法一:

#coding=utf-8

import heapq

def heapsort(iterable):
heap = []
for i in iterable:
heapq.heappush(heap, i) return [heapq.heappop(heap) for j in range(len(heap))] if __name__ == "__main__":
li = [30,40,60,10,20,50]
print(heapsort(li))

  >>>> [10, 20, 30, 40, 50, 60]

  方法二(使用nlargest或nsmallest):

li = [30,40,60,10,20,50]
#nlargest
n = len(li)
print ("nlargest:",heapq.nlargest(n, li))
#nsmallest
print ("nsmallest:", heapq.nsmallest(n, li))

  >>> nlargest: [60, 50, 40, 30, 20, 10]
  >>> nsmallest: [10, 20, 30, 40, 50, 60]

  方法三(使用heapify):

def heapsort(list):
heapq.heapify(list)
heap = [] while(list):
heap.append(heapq.heappop(list)) li[:] = heap
print (li) if __name__ == "__main__":
li = [30,40,60,10,20,50]
heapsort(li)

  >>> [10, 20, 30, 40, 50, 60]

堆在优先级队列中的应用

  需求:实现任务的添加,删除(相当于任务的执行),修改任务优先级

pq = []                         # list of entries arranged in a heap
entry_finder = {} # mapping of tasks to entries
REMOVED = '<removed-task>' # placeholder for a removed task
counter = itertools.count() # unique sequence count def add_task(task, priority=0):
'Add a new task or update the priority of an existing task'
if task in entry_finder:
remove_task(task)
count = next(counter)
entry = [priority, count, task]
entry_finder[task] = entry
heappush(pq, entry) def remove_task(task):
'Mark an existing task as REMOVED. Raise KeyError if not found.'
entry = entry_finder.pop(task)
entry[-1] = REMOVED def pop_task():
'Remove and return the lowest priority task. Raise KeyError if empty.'
while pq:
priority, count, task = heappop(pq)
if task is not REMOVED:
del entry_finder[task]
return task
raise KeyError('pop from an empty priority queue')

  

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