本文始发于个人公众号:TechFlow, 原创不易,求个关注 今天的文章来介绍Python当中一个蛮有用的库--heapq. heapq的全写是heap queue,是堆队列的意思.这里的堆和队列都是数据结构,在后序的文章当中我们会详细介绍,今天只介绍heapq的用法,如果不了解heap和queue原理的同学可以忽略,我们并不会深入太多,会在之后的文章里详细阐述. 在介绍用法之前,我们需要先知道优先队列的定义.队列大家应该都不陌生,也是非常基础简单的数据结构.我们可以想象成队列里的所有元素排成一

对英文文本的字母进行huffman编码,heapq优先队列构建huffman树 python huffman.py source.txt result.txt import sys import heapq import collections class Node(object): def __init__(self,value = None,count = 1,left = None,right = None, code = ''): self.value = value self.coun

heapq模块, 优先队列,小顶堆,最少值放在顶部,值越小,优先级越高 heapq.heappop(heap) 从堆中弹出最小的元素,并重新调整 heapq.heappush(heap, item)新增元素添加到堆中,不会调整 heapq.heapify(x) 在线性时间内将列表x就地转换为堆heapq.nlargest(n, iterable[, key]) 返回一个包含n个最大元素的列表,iterable是一个可迭代对象heapq.nsmallest(n, iterable[, key])返

Python -- 堆数据结构 heapq - I love this game! - 博客频道 - CSDN.NET Python -- 堆数据结构 heapq 分类: Python 2012-09-17 14:56 458人阅读 评论(0) 收藏 举报 python数据结构arraysalgorithmlistencoding import heapq help(heapq) heapq 是一个最小堆,堆顶元素 a[0] 永远是最小的. 和 Java 中的优先队列类似. ----------

可以把Condiftion理解为一把高级的琐,它提供了比Lock, RLock更高级的功能,允许我们能够控制复杂的线程同步问题.threadiong.Condition在内部维护一个琐对象(默认是RLock),可以在创建Condigtion对象的时候把琐对象作为参数传入.Condition也提供了acquire, release方法,其含义与琐的acquire, release方法一致,其实它只是简单的调用内部琐对象的对应的方法而已.基于此同步原语, 我实现了一个基本简单的线程安全的优先队列:

event 事件是个很不错的线程同步,以及线程通信的机制,在python的许多源代码中都基于event实现了很多的线程安全,支持并发,线程通信的库 对于优先队列的堆实现,请看<python下实现二叉堆以及堆排序>, python的event请看<python lock, semaphore, event实现线程同步>, 其实主要注意event几个方法的用法, 以及多线程访问下的程序的逻辑顺序, 在相关代码段放好event的几个方法就好了.自己去理解下, 不难.看下源码吧: impo

这是鄙人的第一篇技术博客,作为算法小菜鸟外加轻度写作障碍者,写技术博客也算是对自己的一种挑战和鞭策吧~ 言归正传,什么是dijkstra算法呢? -dijkstra算法是一种解决最短路径问题的简单有效的方法~也算是一种非常naive&effcient的最优化算法吧~ 最短路径问题 如上图,从点A->点F,最短路径为A->C->D->F,Min=3+3+3=9 假设用暴力深度搜索遍历所有路径的话,时间复杂度O将会是指数级的(NP-hard Problem)~ dijkstra

用headp找到最大最小的N个值 import heapq nums = [1, 8, 2, 23, 7, -4, 18, 23, 42, 37, 2] print(heapq.nlargest(3, nums)) print(heapq.nsmallest(3, nums)) [42, 37, 23] [-4, 1, 2] 数据结构复杂时 可以用key这个参数,传入一个lambda表达式 portfolio = [ {'name': 'IBM', 'shares': 100, 'price':

Python标准库模块之heapq – 堆构造 读前福利:几百本经典书籍https://www.johngo689.com/2158/ 原文链接:https://www.johngo689.com/2264/ 堆作为优先队列的常用方法,而且在数据结构和算法方面,经常使用大顶堆和小顶堆进行问题的解决. 使用 Python 提供的标准库heapq: import heapq 注意:默认的堆结构是小顶堆 一.构造堆 & 获取最小值 方法一:创建空列表,然后手动加入元素 heapq.heappush()

1. 预备知识 (1) 基本概念     如图,(二叉)堆是一个数组,它可以被看成一个近似的完全二叉树.树中的每一个结点对应数组中的一个元素.除了最底层外,该树是完全充满的,而且从左向右填充.堆的数组A包括两个属性:A.length给出了数组的长度:A.heap-size表示有多少个堆元素保存在该数组中(因为A中可能只有部分位置存放的是堆的有效元素).     由于堆的这种特殊的结构,我们可以很容易根据一个结点的下标i计算出它的父节点.左孩子.右孩子的下标.计算公式如下: parent(i) =

#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- #Author: Minion-Xu #list实现优先队列 class ListPriQueueValueError(ValueError): pass class List_Pri_Queue(object): def __init__(self, elems = []): self._elems = list(elems) #从大到小排序,末尾值最小,但优先级最高,方便弹出且效率为O(1) self.

打印列表的疑问 class Node: def __str__(self): return "haha" print([Node(),Node()]) print(Node()) 输出为 [<__main__.Node object at 0x000000000311A208>, <__main__.Node object at 0x000000000311A358>] haha 打印列表调用的不是每个元素str吗?看来不是,那调用的是什么. 一个简单的实例 在

山治的婚约 Description 我们知道,山治原来是地下有名的杀人家族文斯莫克家族的三子,目前山治的弟弟已经出现,叫做四治,大哥二哥就叫汪(One)治跟突(Two)治好了(跟本剧情无关) .山治知道自己跟夏洛特家族有婚约之时,决定参加大妈的茶会,跟父亲做个了断.然而夏洛特公主早已看穿了一切,她给山治出了个难题,如果山治能够解决难题,夏洛特公主就帮助山治解除婚约.公主安排了 N 只拿着蛋糕的猴子,排成一列,每只猴子都有自己的初始位置 Pi 和行动量 Di,山治从前往后夺取猴子的蛋糕,因为光谱踢

怎么从一个集合中获取最大或最小的N个元素列表? heapq模块有两个函数:nlargest() 和 nsmallest() 可以完美解决这个问题. In [39]: import heapq In [40]: nums = [2, 5, 3, 4] In [41]: heapq.nlargest(2,nums) Out[41]: [5, 4] In [42]: heapq.nsmallest(2,nums) Out[42]: [2, 3] 两个函数都能接受一个关键字参数,用于更复杂的数据结构中:

按照Java api的说法: java.util.PriorityQueue.PriorityQueue() Creates a PriorityQueue with the default initial capacity (11) that orders its elements according to their natural ordering. 优先队列PriorityQueue的默认排序方式为其中元素的自然顺序.下面利用这一特点,把它当成个小顶堆来求出数组中的前k大元素 packa

首先把所有的字符加入到优先队列,然后每次弹出两个结点,用这两个结点作为左右孩子,构造一个子树,子树的跟结点的权值为左右孩子的权值的和,然后将子树插入到优先队列,重复这个步骤,直到优先队列中只有一个结点为止,这个结点就是最终哈夫曼树的根结点. 在定义指针类型的优先队列priority_queue<node*>的时候,需要注意,指针类型默认在比较的时候是直接比较指针的值,也就是地址的大小,要实现比较权值,有两种方法. 一.另外定义一个结构体PNode,结构体中只有一个成员变量: node* p;然

题意:初始时有个首都1,有n个操作 +V表示有一个新的城市连接到了V号城市 -V表示V号城市断开了连接,同时V的子城市也会断开连接 每次输出在每次操作后到首都1距离最远的城市编号,多个距离相同输出编号最小的城市 输入数据保证正确,每次添加与删除的城市一定是与首都相连的 题解:每次都只需要知道最远且编号最小的城市,所以直接使用优先队列存储 如果是+V就使用并查集(不能路径压缩)添加上然后加入优先队列,接着直接弹出首元素就是结果 如果是-V则把V指向0,接着弹出优先队列的第一个元素 如果他与1相连就

/* Dijkstra算法用优先队列来实现,实现了每一条边最多遍历一次. 要知道,我们从队列头部找到的都是到 已经"建好树"的最短距离以及该节点编号, 并由该节点去更新 树根 到其他点(被更新的节点可以在队列中 ,也可以是非队列中的节点)的距离 . ////如果v节点的到更新,则直接放入队列中(pair<d[v], v>)不会重复放入到队列中 如果某个节点从队列中出来的时候,如果cur.first != dist[cur.second] 就是 cur.second这个节点一

ギリギリ eye Description A.D.1999,由坠落地球的“谜之战舰”带来的 Over Technology,揭示了人类历史和远古文明之间的丝丝联系, 促使人类终止彼此间的战争,一方面面对强大的异星人势力 ,用“文化的力量”寻找生存之道,一方面向着银河系进行移民而寻求新天地.西历 2067 年,银河系边境行星的中心.失去自我而狂暴化的“Bajura”症候群扩大化.眼见事态严重,星间复合企业体为控制症状,以少女们的“战术音乐组合 walküre”与共同作战的“Valkyrie 部队”

这里之所以扩充一个 有限队列 是因为,生活使用中队列通常会附加优先级,比如排队买票,一般老人和军人等会有优先权限. 实现:继承上篇的 普通队列实现.这里用一种方法,入队的时候,进行排序插入到指定位置,输出不变. 优先队列类 //继承自 Queue function PriorityQueue(){ Queue.call(this); } 继承原型方法 function base(p, c){ var h = {}, P = p.prototype, C = c.prototype; for(va