Python常用数据结构之heapq模块
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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