heapq-堆排序算法 heapq实现了一个适合与Python的列表一起使用的最小堆排序算法. 二叉树 树中每个节点至多有两个子节点 满二叉树 树中除了叶子节点,每个节点都有两个子节点 什么是完全二叉树 在满足满二叉树的性质后,最后一层的叶子节点均需在最左边 什么是堆? 堆是一种数据结构,它是一颗完全二叉树.最小堆则是在堆的基础增加了新的规则,它的根结点的值是最小的,而且它的任意结点的父结点的值都小于或者等于其左右结点的值.因为二进制堆可以使用有组织的列表或数组来表示,所以元素N的子元素位于位置

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

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

1. heapq堆排序算法 堆(heap)是一个树形数据结构,其中子节点与父节点有一种有序关系.二叉堆(binary heap)可以使用一个有组织的列表或数组表示,其中元素N的子元素位于2*N+1和2*N+2(索引从0开始).这种布局允许原地重新组织堆,从而不必再添加或删除元素时重新分配大量内存. 最大堆(max-heap)确保父节点大于或等于其两个子节点.最小堆(min-heap)要求父节点小于或等于其子节点.Python的heapq模块实现了一个最小堆. 1.1 创建堆 创建堆有两种基本方式

  2.线程篇¶ 在线预览:https://github.lesschina.com/python/base/concurrency/3.并发编程-线程篇.html 示例代码:https://github.com/lotapp/BaseCode/tree/master/python/5.concurrent/Thread 终于说道线程了,心酸啊,进程还有点东西下次接着聊,这周4天外出,所以注定发文少了+_+ 用过Java或者Net的重点都在线程这块,Python的重点其实在上篇,但线程自有其独到

1.CPU运行原理 我们都知道CPU的根本任务就是执行指令,对计算机来说最终都是一串由“0”和“1”组成的序列.CPU从逻辑上可以划分成3个模块,分别是控制单元.运算单元和存储单元,这三部分由CPU内部总线连接起来: 控制单元:控制单元是整个CPU的指挥控制中心,由指令寄存器IR(Instruction Register).指令译码器ID(Instruction Decoder)和操作控制器OC(Operation Controller)等,对协调整个电脑有序工作极为重要.它根据用户预先编好的程

(一)enum:枚举类型 import enum ''' enum模块定义了一个提供迭代和比较功能的枚举类型.可以用这个为值创建明确定义的符号,而不是使用字面量整数或字符串 ''' 1.创建枚举 import enum ''' 可以使用定义一个类,继承自Enum,来实现枚举 ''' class Color(enum.Enum): red = 1 green = 2 yellow = 3 cyan = 4 purple = 5 # 此时我们可以直接通过类名来调用里面的元素,里面的元素有两个属性,一

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

参考资料: 1.算法导论,第6章,堆排序 堆排序学习笔记及堆排序算法的python实现 - 51CTO博客 堆排序 Heap Sort - cnblogs 小根堆实现优先队列:Python实现 -cnblogs 大(小)根堆:是完全二叉树,也是大(小)根树. 大小根堆的差异,主要表现在 比较函数的差异上. 大根堆的操作: 插入(nlog(n)): 概述:把新元素val作为新节点,沿着新节点到根节点的路径,执行一趟冒泡排序. 即:将新元素与父节点的元素进行比较交换,直到父节点不小于子节点为止. 删

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. ----------

在Python2.x中,交互输入有input和raw_input两种方法 input-----------tmd是个坑,就别用 raw_input------把输入无论是Int或str都当做是str处理,加入要取到数字,需要强制类型转化 在Python3.x中,只有input方法,但是效果跟Python2.x的raw_input一样一样的. #python2.x >>> s = int(raw_input('input:')) input:a >>> type(s) &

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

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

python3.5.6 官方文档  https://docs.python.org/3.5/library/index.html 1.介绍 2.内置函数 3.内置常量 3.1常数添加的 site模块 4.内置类型 4.1. 真值测试  4.2.布尔运算——and,or,not  4.3.比较 4.4.数值类型——int,float,complex 4.5.迭代器 4.6.序列——list,tuple,range 4.7.文本序列类型——str 4.8.二进制序列类型——bytes,bytearr

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

一.下载安装 1.1Python下载 Python官网:https://www.python.org/ 1.2Python安装 1.2.1 Linux 平台安装 以下为在Unix & Linux 平台上安装 Python 的简单步骤: 打开WEB浏览器访问https://www.python.org/downloads/source/ 选择适用于Unix/Linux的源码压缩包. 下载及解压压缩包. 如果你需要自定义一些选项修改Modules/Setup 执行 ./configure 脚本 ma

python基础系列教程——Python3.x标准模块库目录 文本 string:通用字符串操作 re:正则表达式操作 difflib:差异计算工具 textwrap:文本填充 unicodedata:Unicode字符数据库 stringprep:互联网字符串准备工具 readline:GNU按行读取接口 rlcompleter:GNU按行读取的实现函数 二进制数据 struct:将字节解析为打包的二进制数据 codecs:注册表与基类的编解码器 数据类型 datetime:基于日期与时间工具

(一)functools:管理函数的工具 import functools ''' functools模块提供了一些工具来管理或扩展和其他callable对象,从而不必完全重写 ''' 1.修饰符 from functools import partial ''' functools模块提供的主要工具就是partial类,可以用来包装一个有默认参数的callable对象. 得到的对象本身就是callable,可以把它看作是原来的参数. ''' # 举个栗子 def foo(name, age,

Python3标准库 更详尽:http://blog.csdn.net/jurbo/article/details/52334345 文本 string:通用字符串操作 re:正则表达式操作 difflib:差异计算工具 textwrap:文本填充 unicodedata:Unicode字符数据库 stringprep:互联网字符串准备工具 readline:GNU按行读取接口 rlcompleter:GNU按行读取的实现函数 二进制数据 struct:将字节解析为打包的二进制数据 codecs