类别:Python / 日期:2019-12-02 / 浏览:75 / 评论:0

堆(英语:heap)是计算机科学中一类特别的数据结构的统称;

堆的定义:n个元素的序列{k1,k2,ki,…,kn}当且仅当满足下关联时,称之为堆。(引荐进修:Python视频教程)

"ki<=k2i,ki<=k2i+1;或ki>=k2i,ki>=k2i+1.(i=1,2,…,[n/2])"

这是规范的堆的定义,然则python 中并没有自力的堆范例,只是包括一些堆操纵函数的模块(heapq =heap+queue首字母),实在堆在python中属于一种特别的列表;

简朴的引见一下heapq中的要领

import heapq
1.heapq.heappush(heap,item)  #heap为定义堆,item 增添的元素;
eg.
  heap=[]
  heapq.heappush(heap, 2)
2.heapq.heapify(list)        #将列表转换为堆
eg.
   list=[5,8,0,3,6,7,9,1,4,2]
   heapq.heapify(list) 
3.heapq.heappop(heap)        #删除最小的值
eg.
  heap=[2, 4, 3, 5, 7, 8, 9, 6]
  heapq.heappop(heap) ---->heap=[3, 4, 5, 7, 9, 6, 8]
4.heapq.heapreplace(heap, item)     #删除最小元素值,增加新的元素值
eg.
  heap=[2, 4, 3, 5, 7, 8, 9, 6]
  heapq.heapreplace(heap, 11) ------>heap=[2, 3, 4, 6, 8, 5, 7, 9, 11]
5.heapq.heappushpop(heap, item)     #首推断增加元素值与堆的第一个元素值对照,假如大于则删除最小元素,然后增加新的元素值,否则不变动堆
eg.
   前提:item >heap[0]
   heap=[2, 4, 3, 5, 7, 8, 9, 6]
   heapq.heappushpop(heap, 9)---->heap=[3, 4, 5, 6, 8, 9, 9, 7]
   前提:item
   heap=[2, 4, 3, 5, 7, 8, 9, 6]
   heapq.heappushpop(heap, 9)---->heap=[2, 4, 3, 5, 7, 8, 9, 6]
6.heapq.merge(...)             #将多个堆兼并
7.heapq.nlargest (n, heap)     #查询堆中的最大元素,n示意查询元素个数
eg.
  heap=[2, 3, 5, 6, 4, 8, 7, 9]
  heapq.nlargest (1, heap)--->[9]
8.heapq.nsmallest(n, heap)     #查询堆中的最小元素,n示意查询元素个数
eg.
 heap=[2, 3, 5, 6, 4, 8, 7, 9]
 heapq.nlargest (1, heap)--->[2]

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