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python优先队列heapq
https://blog.csdn.net/weixin_39702559/article/details/110971925 #coding:gbk import heapq # 使用heapq实现优先队列 #定义一个可比较对象 class CompareAble: def __init__(self,priority,jobname): self.priority = priority self.jobname = jobname查找最大或最小的N个函数
1. heapq模块的nlargest()和nsmallest()两个函数可以获取列表中最大和最小的N个值。 import heapq nums = [2,445,4,65,76,8,9,9,8,5,5,4,5,4,5,64,56,4] print(heapq.nlargest(4,nums)) ##[445, 76, 65, 64] print(heapq.nsmallest(4,nums)) ##[2, 4, 4, 4] - 这两个函数还能接leetcode(18)python基本操作
数据结构 整型 正无穷： a = float('inf') 负无穷： b = float('-inf') 向下取整： mid = (l + r) // 2 防止溢出： mid = left + (right - left) // 2 字符型 反转字符串 ans = ans[::-1] 列表list 向列表中添加列表： result.append(path[:]) path[:]和 path.copy()才是等价的 python是动heapq模块通过nlargest()和nsmallest()找到最大或最小的N个元素
问题 我们想在某个集合中找出最大或最小的N个元素 解决方案 heapq模块中有两个函数nlargest()和nsmallest() import heapq nums = [1,8,2,23,7,-4,18,23,42,37,2] print(heapq.nlargest(3,nums)) # [42,37,23] print(heapq.nsmallest(3,nums)) # [-4,1,2] 这两个函数都可以接收heapq.merge()高效合并有序序列
import heapq import random # 针对较大的数据集，采用heapq中的merge()方法 # merge()不是对整个合并后的序列排序，而是使用一个堆一次一个元素的生成一个新序列，利用固定大小的内存确定下一个元素 random.seed(2016) data = [] for i in range(4): new_data = list(random.samp牛客华为机试HJ58
原题传送门 1. 问题描述 2. Solution 1、思路分析 堆或优先队列。 2、代码实现 import heapq import sys if sys.platform != "linux": sys.stdin = open("input/HJ58.txt") def solve(n, k, nums): nums.sort() [print(x, end=" ") for x in nums[:k]] heapq.nsmallest(n, iterable, key=None) 从 iterable 所定义的数据集中返回前 n 个最小元素组成的列表。 如果提供了 key 则其应指定一个单参数的函数，用于从 iterable 的每个元素中提取比较键 (例如 key=str.lower)。 等价于: sorted(iterable, key=key)[:n] nums = [-4,-2,1,4python中heapq小顶堆的使用
一、1.1a = [2,4,1,3,6,1,4]heapq.heappush(a,3)print(a)heapq.heappush(a,5)print(a)heapq.heappush(a,1)如果原列表有值，那么新增加的值不能自动与原列表的值构成小顶堆。result: [2, 4, 1, 3, 6, 1, 4, 3][2, 4, 1, 3, 6, 1, 4, 3, 5] 1.2 import heapqa = []heapq.heappu70-Heap--LC692前K个高频单词
通常在问题中看到 前 K 大，前 KK小 或者 第 K 个， K 个最 等等类似字样,一般情况下我们都可以用堆来做。 class Solution(object): def topKFrequent(self, words, k): """ :type words: List[str] :type k: int :rtype: List[str]heapq-堆队列算法
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LeetCode 786. 第 K 个最小的素数分数
题目链接： 力扣https://leetcode-cn.com/problems/k-th-smallest-prime-fraction/aaa 【方法一 自定义排序】一看数据量n<=1000，组合起来也只有n^2，再排序的话O(n^2log(n^2))也不会超时。 class Solution: def kthSmallestPrimeFraction(self, arr, k: int): n = len编程小记录——Leetcode 215
Leetcode 215：寻找数组中的第 K 个大元素 基于Python的堆库 heapq 除了使用sorted函数进行排序外，对于一个可迭代变量nums和一个常数k，可以使用heapq找到前K个最大值： import heapq return heapq.nlargest(k, nums)[-1] 同理可以找到第K个最小值： import heapq return heapq.python-堆-heapd
python-heapd 目录python-heapdheapq堆的常用方法堆类型的最大和最小值heapq.nlargest(n,heap)heapq.nsmallest(n,heap)heapq.heapify(list)heapq.heappop(heap)heapq.heappush(heap, item)heapq.heapreplace(heap.item)heapq.heappushpop(list, item)heapq.merge（…）使用heapq编写407. 接雨水 II
给你一个 m x n 的矩阵，其中的值均为非负整数，代表二维高度图每个单元的高度，请计算图中形状最多能接多少体积的雨水。 输入: heightMap = [[1,4,3,1,3,2],[3,2,1,3,2,4],[2,3,3,2,3,1]] 输出: 4 解释: 下雨后，雨水将会被上图蓝色的方块中。总的接雨水量为1+2+1=4。 class Soluti阿良的python算法之路（dirjkstra单源最短路径）
目录 【模板】单源最短路径 参考题解 【蓝桥真题】单源最短路径 参考题解： 【模板】单源最短路径 亲，题目链接请戳这里 参考题解 import heapq # 输入 n, m, start = map(int, input().split()) # 初始化 inf = 2 ** 31 - 1 MAX_SIZE = n + 10 # 建图 graph = {x: [] for xpython基础1-3：heapq 模块的nlargest() 和 nsmallest()
python cookbook第一章第4节 1.4 查找最大或最小的 N 个元素 问题：怎样从一个集合中获得最大或者最小的 N 个元素列表？ 解决方案：heapq 模块有两个函数：nlargest() 和 nsmallest() 可以完美解决这个问题。 import heapq nums = [1, 8, 2, 23, 7, -4, 18, 23, 42, 37, 2] print(he【栈与队列】leecode347.前k个高频元素
题目： 给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ，请你返回其中出现频率前 k 高的元素。你可以按 任意顺序 返回答案。 思路： 优先级队列，即堆 题目未要求按序输出，但我们这里的解答是按频率由高到低输出元素的。 按频率建立大小为k的小根堆，最终堆中将留下频率最高的k个元素。 （小根堆Lintcode 1872 · Minimum Cost to Connect Sticks [Python]
题目在下方。读题目，有点儿费解，但是基本思路就是每次选择最小的棍子和第二小的棍子，加起来，丢回棍子堆里，然后继续重复，直到只剩下一个整的棍子。很容易想到用堆。 import heapq class Solution: """ @param sticks: the length of sticks @return: Minimum Cost to Cpython 那些年没用过的库方法
1、heapq模块中的两个函数——nlargest()和nsmallest() 这两个函数可以帮助我们在某个集合中找出最大或最小的N个元素。例如： >>> import heapq >>> nums=[1,8,2,23,7,-4,18,23,42,37,2] >>> print(heapq.nlargest(3,nums)) [42, 37, 23] >>> print(heapq.nsmallest(3,nums)) [-4,数据结构8 堆（Heap）
堆：一种二叉树的结构–完全二叉树，且每个节点的值都≥或≤孩子节点。最大堆：每个节点的值都≥孩子节点（堆顶元素是最大值）最小堆：每个节点的值都≤孩子节点（堆顶元素是最小值）复杂度 访问（acess）：无搜索：O(1) (堆顶)添加：O（logN）删除：O(logN） 一般是堆顶 Python常用操作 import heapq //创建堆heapq — Heap queue algorithm（堆队列，优先队列）
该模块提供了堆队列算法的实现，也称为优先队列算法。 堆是二叉树，其每个父节点的值都小于或等于其任何子节点，堆的特性是它的最小元素总是根。 主要用法 heapq.heappush(heap, item) 将itme的值推送到堆上，保持堆不变。 heapq.heappop(heap) 弹出并返回堆中最小的项，保持堆不变[LeetCode] 253. Meeting Rooms II_Medium tag: Heap
Given an array of meeting time intervals intervals where intervals[i] = [starti, endi], return the minimum number of conference rooms required. Example 1: Input: intervals = [[0,30],[5,10],[15,20]] Output: 2 Example 2: Input: intervals = [[7,10],[2,4]264. 丑数 II
264. 丑数 II 给你一个整数 n ，请你找出并返回第 n 个 丑数 。 丑数 就是只包含质因数 2、3 和/或 5 的正整数。 示例 1： 输入：n = 10 输出：12 解释：[1, 2, 3, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 12] 是由前 10 个丑数组成的序列。 示例 2： 输入：n = 1 输出：1 解释：1 通常被视为丑数。 提示： 1 <= n[LeetCode] 347. Top K Frequent Elements_Medium tag: Array, Heap
Given an integer array nums and an integer k, return the k most frequent elements. You may return the answer in any order. Example 1: Input: nums = [1,1,1,2,2,3], k = 2 Output: [1,2] Example 2: Input: nums = [1], k = 1 Output: [1] Constraints:6.25_打开转盘锁_heapq(python)_HashMap(java)_char**(c的赋值)
6.25_打开转盘锁: 你有一个带有四个圆形拨轮的转盘锁。每个拨轮都有10个数字： '0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9' 。每个拨轮可以自由旋转：例如把 '9' 变为 '0'，'0' 变为