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Python heapq库 Python heapq库案例详解

Yake1965   2021-09-10 我要评论
想了解Python heapq库案例详解的相关内容吗,Yake1965在本文为您仔细讲解Python heapq库的相关知识和一些Code实例,欢迎阅读和指正,我们先划重点:Python,heapq,Python,heapq库,下面大家一起来学习吧。

Python heapq

heapq 库是 Python 标准库之一,提供了构建小顶堆的方法和一些对小顶堆的基本操作方法(如入堆,出堆等),可以用于实现堆排序算法。

堆是一种基本的数据结构,堆的结构是一棵完全二叉树,并且满足堆积的性质:每个节点(叶节点除外)的值都大于等于(或都小于等于)它的子节点。

堆结构分为大顶堆和小顶堆,在 heapq 中使用的是小顶堆:

  1. 大顶堆:每个节点(叶节点除外)的值都大于等于其子节点的值,根节点的值是所有节点中最大的。
  2. 小顶堆:每个节点(叶节点除外)的值都小于等于其子节点的值,根节点的值是所有节点中最小的。

在 heapq 库中,heapq 使用的数据类型是 Python 的基本数据类型 list ,要满足堆积的性质,则在这个列表中,索引 k 的值要小于等于索引 2k+1 的值和索引 2k+2 的值(在完全二叉树中,将数据按广度优先插入,索引为k的节点的子节点索引分别为 2k+1 和 2k+2)。在 heapq 库的源码中也有介绍,可以读一下 heapq 的源码,代码不多。

使用Python实现堆排序可以参考:https:

完全二叉树的特性可以参考:https:

一、使用 heapq 创建堆

import heapq 
 
array = [10, 17, 50, 7, 30, 24, 27, 45, 15, 5, 36, 21]
heap = []
for num in array:
    heapq.heappush(heap, num)
print("array:", array)
print("heap: ", heap)
 
heapq.heapify(array)
print("array:", array)

运行结果:

array: [10, 17, 50, 7, 30, 24, 27, 45, 15, 5, 36, 21]
heap:  [5, 7, 21, 15, 10, 24, 27, 45, 17, 30, 36, 50]
array: [5, 7, 21, 10, 17, 24, 27, 45, 15, 30, 36, 50]

heapq 中创建堆的方法有两种:

heappush(heap, num),先创建一个空堆,然后将数据一个一个地添加到堆中。每添加一个数据后,heap 都满足小顶堆的特性。

heapify(array),直接将数据列表调整成一个小顶堆(调整的原理参考上面堆排序的文章,heapq库已经实现了)。

两种方法实现的结果会有差异,如上面的代码中,使用 heappush(heap, num) 得到的堆结构如下。

在这里插入图片描述

使用heapify(array)得到的堆结构如下。

在这里插入图片描述

不过,这两个结果都满足小顶堆的特性,不影响堆的使用(堆只会从堆顶开始取数据,取出数据后会重新调整结构)。

二、使用 heapq 实现堆排序

array = [10, 17, 50, 7, 30, 24, 27, 45, 15, 5, 36, 21]
heap = []
for num in array:
    heapq.heappush(heap, num)
print(heap[0])
# print(heapq.heappop(heap))
heap_sort = [heapq.heappop(heap) for _ in range(len(heap))]
print("heap sort result: ", heap_sort)

运行结果:

5
heap sort result:  [5, 7, 10, 15, 17, 21, 24, 27, 30, 36, 45, 50]

先将待排序列表中的数据添加到堆中,构造一个小顶堆,打印第一个数据,可以确认它是最小值。然后依次将堆顶的值取出,添加到一个新的列表中,直到堆中的数据取完,新列表就是排序后的列表。

heappop(heap),将堆顶的数据出堆,并将堆中剩余的数据构造成新的小顶堆。

三、获取堆中的最小值或最大值

array = [10, 17, 50, 7, 30, 24, 27, 45, 15, 5, 36, 21]
heapq.heapify(array)
print(heapq.nlargest(2, array))
print(heapq.nsmallest(3, array))

运行结果:

[50, 45]
[5, 7, 10]

nlargest(num, heap),从堆中取出 num 个数据,从最大的数据开始取,返回结果是一个列表(即使只取一个数据)。如果 num 大于等于堆中的数据数量,则从大到小取出堆中的所有数据,不会报错,相当于实现了降序排序。

nsmallest(num, heap),从堆中取出 num 个数据,从最小的数据开始取,返回结果是一个列表。

这两个方法除了可以用于堆,也可以直接用于列表,功能一样。

四、使用heapq合并两个有序列表

array_a = [10, 7, 15, 8]
array_b = [17, 3, 8, 20, 13]
array_merge = heapq.merge(sorted(array_a), sorted(array_b))
print("merge result:", list(array_merge))

运行结果:

merge result: [3, 7, 8, 8, 10, 13, 15, 17, 20]

merge(list1, list2),将两个有序的列表合并成一个新的有序列表,返回结果是一个迭代器。这个方法可以用于归并排序。

五、heapq 替换数据的方法

array_c = [10, 7, 15, 8]
heapq.heapify(array_c)
print("before:", array_c)
# 先 push 再 pop
item = heapq.heappushpop(array_c, 5)
print("after: ", array_c)
print(item)
 
array_d = [10, 7, 15, 8]
heapq.heapify(array_d)
print("before:", array_d)
# 先 pop 再 push
item = heapq.heapreplace(array_d, 5)
print("after: ", array_d)
print(item)

运行结果:

before: [7, 8, 15, 10]
after:  [7, 8, 15, 10]
5
before: [7, 8, 15, 10]
after:  [5, 8, 15, 10]
7

heappushpop(heap, num),先将 num 添加到堆中,然后将堆顶的数据出堆。
heapreplace(heap, num),先将堆顶的数据出堆,然后将 num 添加到堆中。

两个方法都是即入堆又出堆,只是顺序不一样,可以用于替换堆中的数据。具体的区别可以看代码中的例子。


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