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heapq-堆队列算法

作者:互联网

这个模块提供了堆队列算法的实现,也称为优先队列算法。

堆是一个二叉树,它的每个父节点的值都只会小于或等于所有孩子节点(的值)。 它使用了数组来实现:从零开始计数,对于所有的 k ,都有 heap[k] <= heap[2*k+1] 和 heap[k] <= heap[2*k+2]。 为了便于比较,不存在的元素被认为是无限大。 堆最有趣的特性在于最小的元素总是在根结点:heap[0]

这个API与教材的堆算法实现有所不同,具体区别有两方面:(a)我们使用了从零开始的索引。这使得节点和其孩子节点索引之间的关系不太直观但更加适合,因为 Python 使用从零开始的索引。 (b)我们的 pop 方法返回最小的项而不是最大的项(这在教材中称为“最小堆”;而“最大堆”在教材中更为常见,因为它更适用于原地排序)。

基于这两方面,把堆看作原生的Python list也没什么奇怪的: heap[0] 表示最小的元素,同时 heap.sort() 维护了堆的不变性!

要创建一个堆,可以使用list来初始化为 [] ,或者你可以通过一个函数 heapify() ,来把一个list转换成堆。

定义了以下函数:

heapq.heappush(heapitem)

将 item 的值加入 heap 中,保持堆的不变性。

heapq.heappop(heap)

弹出并返回 heap 的最小的元素,保持堆的不变性。如果堆为空,抛出 IndexError 。使用 heap[0] ,可以只访问最小的元素而不弹出它。

heapq.heappushpop(heapitem)

将 item 放入堆中,然后弹出并返回 heap 的最小元素。该组合操作比先调用 heappush() 再调用 heappop() 运行起来更有效率。

heapq.heapify(x)

将list x 转换成堆,原地,线性时间内。

heapq.heapreplace(heapitem)

弹出并返回 heap 中最小的一项,同时推入新的 item。 堆的大小不变。 如果堆为空则引发 IndexError

这个单步骤操作比 heappop() 加 heappush() 更高效,并且在使用固定大小的堆时更为适宜。 pop/push 组合总是会从堆中返回一个元素并将其替换为 item

返回的值可能会比添加的 item 更大。 如果不希望如此,可考虑改用 heappushpop()。 它的 push/pop 组合会返回两个值中较小的一个,将较大的值留在堆中。

用法:

题目:给定整数数组 nums 和整数 k,请返回数组中第 k 个最大的元素。

# leetcode submit region begin(Prohibit modification and deletion)
class Solution:
    def findKthLargest(self, nums: List[int], k: int) -> int:
        res = []
        for each in nums:
            heapq.heappush(res, each)
            if len(res)>k:
                heapq.heappop(res)
        return res[0] if res else None
# leetcode submit region end(Prohibit modification and deletion)

 

标签:heapq,队列,res,元素,最小,item,算法,heap
来源: https://www.cnblogs.com/demo-deng/p/15746890.html