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) 4 Replies 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. view source print? 01 import heapq 02 import random 03   04 class TopkHeap(object): 05     def __init__(self, k): 06  

[Python] heapq简介 « Lonely Coder [Python] heapq简介 judezhan 发布于 2012 年 8 月 8 日 暂无评论 发表评论 假设你需要维护一个列表,这个列表不断有新的元素加入,你需要在任何时候很方便的得到列表中的最大(小)值,因此要求列表始终处于排序完毕状态,.你会怎么做? 一个最简单的方法就是每次插入新的数据时,调用一次sort方法,这样可以保证列表的顺序.在数据量很小的情况下,这种方法可行,但如果数据量很大呢?要知道,Python中列表的so

Python heapq 模块的实现 - A Geek's Page Python heapq 模块的实现

#include<iostream>#include<vector>#include<math.h>#include<string>#include<algorithm>using namespace std;#include<map>#include<stack>#include<unordered_set>#include<string.h>#include<queue>struct

Top N问题在搜索引擎.推荐系统领域应用很广, 如果用我们较为常见的语言,如C.C++.Java等,代码量至少也得五行,但是用Python的话,只用一个函数就能搞定,只需引入heapq(堆队列)这个数据结构即可.今天偶然看到这个库,特意记下之. 先看一个例子: >>> import heapq >>> nums = [1,8,2,23,7,-4,18,23,42,37,2] >>> print heapq.nlargest(3, nums) [42,

Python内置的heapq模块 Python3.4版本中heapq包含了几个有用的方法: heapq.heappush(heap,item):将item,推入heap >>> items = [1,2,9,7,3]    >>> heapq.heappush(items,10)    >>> items    [1, 2, 9, 7, 3, 10]    >>> heapq.heappop(heap):将heap的最小值pop出he

这个模块(build-in)实现了一个堆的数据结构,完美的解决了Top-K问题,以后解决Top-K问题的时候,直接把这个模块拿来用就可以了 注意,默认的heap是一个小顶堆! heapq模块提供了如下几个函数: heapq.heappush(heap, item) 把item添加到heap中(heap是一个列表) heapq.heappop(heap) 把堆顶元素弹出,返回的就是堆顶 heapq.heappushpop(heap, item) 先把item加入到堆中,然后再pop,比heappu

注意,默认的heap是一个小顶堆! heapq模块提供了如下几个函数: heapq.heappush(heap, item) 把item添加到heap中(heap是一个列表) heapq.heappop(heap) 把堆顶元素弹出,返回的就是堆顶 heapq.heappushpop(heap, item) 先把item加入到堆中,然后再pop,比heappush()再heappop()要快得多 heapq.heapreplace(heap, item) 先pop,然后再把item加入到堆中,比h

原文发表在我的博客主页,转载请注明出处 前言 不论是小算法或者大系统,堆一直是某种场景下程序员比较亲睐的数据结构,而在python中,由于数据结构的极其灵活性,list,tuple, dict在很多情况下可以模拟其他数据结构,Queue库提供了栈和队列,甚至优先队列(和最小堆类似),heapq提供了最小堆,树,链表的指针在python中可以当作最普通的变量,所以python大法好...使用python确实可以把程序员从复杂的数据结构中解放开来,重点关注算法.好了言归正传. 题目 前几天看到了一个

堆是一个二叉树,其中每个父节点的值都小于或等于其所有子节点的值.整个堆的最小元素总是位于二叉树的根节点.python的heapq模块提供了对堆的支持. 堆数据结构最重要的特征是heap[0]永远是最小的元素 1. heap为定义堆,item增加的元素 heapq.heappush(heap,item) >>> import heapq >>> h = [] >>> heapq.heappush(h,2) >>> h [2] 2. 将列

在上一篇博客Python基本语法,python入门到精通[二]已经为大家简单介绍了一下python的基本语法,上一篇博客的基本语法只是一个预览版的,目的是让大家对python的基本语法有个大概的了解.之所以将python的基本语法分为两部分,是因为园子里大部分人都是有编程基础的,所以在学习Python的时候可以先出个预览版的,预览版都是根据Python的语法与其他语言(java/C#/php)比较类似又不完全一样的地方,便于大家对Python有个基本理解.在大家差不多有个了解以后,我们再深入讲讲

写在前面 python你不去认识它,可能没什么,一旦你认识了它,你就会爱上它 回到顶部 v正文开始:Python基本语法 1.定义常量: 之所以上篇博客介绍了定义变量没有一起介绍定义常量,是因为Python的常量相对其他语言,可能略显麻烦.不仅仅只是单靠const就可以完成常量定义的.在Python中定义常量需要用对象的方法来创建. 我们需要在Lib的目录下创建一个const.py的文件,lib目录下主要是放一些模块的东西 代码正文: class _const(object): class Co

[译]The Python Tutorial#Brief Tour of the Standard Library - Part II 第二部分介绍更多满足专业编程需求的高级模块,这些模块在小型脚本中很少用到. 11.1 Output Formatting reprlib模块为大型或者深度嵌套的容器提供了一个定制版本的repr()函数: >>> import reprlib >>> reprlib.repr(set('supercalifragilisticexpial

Given a data stream input of non-negative integers a1, a2, ..., an, ..., summarize the numbers seen so far as a list of disjoint intervals. For example, suppose the integers from the data stream are 1, 3, 7, 2, 6, ..., then the summary will be: [1, 1

常用函数name = '{wh}my \t name is {name},age is {age}.' print(name.capitalize()) # 字符串的开头字母大写 print(name.center(100, "+")) # 在字符串两边增加'+'号,使整个字符串的个数为50位置 print(name.endswith(".")) # 判断是否以X结尾,返回布尔值 print(name.expandtabs(30)) # 补充\t的次数\t按一个空格

Python 标识符 略 Python保留字符 一大堆,说了未必记得住,编码过程中慢慢去记住. 行和缩进 这个要说一下,学习Python与其他语言最大的区别就是,Python的代码块不使用大括号({})来控制类,函数以及其他逻辑判断.python最具特色的就是用缩进来写模块. 缩进的空白数量是可变的,但是所有代码块语句必须包含相同的缩进空白数量,这个必须严格执行.给个图再说明下: 大方框中,这就是整个一个类,没有大括号,但是你看缩进,很容易看出来,类中有倆方法,圆圈里是类的构造函数,小方框里是自

作为一个Objective-C的coder,我总能听到一部分人在这门语言上抱怨有很多问题.他们总在想快速学习这门语言来写一个App出来,但他们也总是联想到Objective-C看上去实在太难了或者在想这些语法符号都是神马玩意?不错,他们问得非常好,所以本人也解释一下为什么很多程序员相比较学习Ruby或者Java很容易,但在决定开发iOS或者OS X应用时会那么犹豫. 语法: 首先我们谈谈神马叫做编程语言,编程语言是一种让人们能读懂并且能够展现程序的执行行为的语言,包括语法(正确的表达式以及状态机

---恢复内容开始--- 线程同步有两种实现方式: 基于用户模式实现和用内核对象实现.前者偏于轻量级,性能也更好,但是只能用于同一进程间的线程同步,后者重量级,性能消耗更大,跨进程. 研读了一下windows核心编程的线程同步以及C#并行编程高级教程的ThreadPool部分,对线程的理解更深了.线程同步一般来讲有两种实现: 基于用户模式和基于内核对象,不同在于性能,FCL提供的线程并发类库就是采用第一种基于用户模式的实现.ThreadPool的QueueUserWorkItem类为了保证线程池

第二部分提供了更高级的模块用来支持专业编程的需要.这些模块很少出现在小型的脚本里. 1. 输出格式化reprlib 模块提供了一个用来缩写显示大型或深层嵌套容器的 定制版repr() . >>> import reprlib >>> reprlib.repr(set('supercalifragilisticexpialidocious')) "{'a', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', ...}" pprint模块为 打印对解释器

第二部分包含了支持专业编程工作所需的更高级的模块,这些模块很少出现在小脚本中. 11.1. 输出格式 reprlib 模块为大型的或深度嵌套的容器缩写显示提供了 :repr() 函数的一个定制版本: >>> import reprlib >>> reprlib.repr(set('supercalifragilisticexpialidocious')) "set(['a', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', ...])" pprin

转自:http://mobile.51cto.com/hot-322261.htm   2012-03-07 13:43 junwong 开源中国社区 字号:T | T 作为一个Objective-C的coder,我总能听到一部分人在这门语言上抱怨有很多问题.他们总在想快速学习这门语言来写一个App出来,但他们也总是联想到Objective-C看上去实在太难了或者在想这些语法符号都是神马玩意?不错,他们问得非常好,所以本人也解释一下为什么很多程序员相比较学习Ruby或者Java很容易,但在决定开