Python编程：heapq模块堆排序
堆是一个二叉树，其中每个父节点的值都小于或等于其所有子节点的值。整个堆的最小元素总是位于二叉树的根节点。python的heapq模块提供了对堆的支持。堆数据结构最重要的特征是heap[0]永远是最小的元素代码示例import heapq # 添加元素，容器是list列表，元素存放顺序是小根堆的顺序 ...
Python编程：heapq模块堆排序
堆是一个二叉树，其中每个父节点的值都小于或等于其所有子节点的值。整个堆的最小元素总是位于二叉树的根节点。python的heapq模块提供了对堆的支持。堆数据结构最重要的特征是heap[0]永远是最小的元素代码示例import heapq # 添加元素，容器是list列表，元素存放顺序是小根堆的顺序 ...
每周一个 Python 模块 | heapq
heapq 实现了适用于 Python 列表的最小堆排序算法。堆是一个树状的数据结构，其中的子节点与父节点属于排序关系。可以使用列表或数组来表示二进制堆，使得元素 N 的子元素位于 2 * N + 1 和 2 * N + 2 的位置（对于从零开始的索引）。这种布局使得可以在适当的位置重新排列堆，因此...
python 排序模块 ———— heapq（学习笔记）
from heapq import * def heasort(initi):# 排序 h=[] for value in initi: heappush(h,value)#将每一个item进入heap中 return [heappop(h) for i in range(len(h))] def ...
Python 妙用heapq
小顶堆求TopK大 大顶堆求BtmK小 题外话 Python有一个内置的模块，heapq标准的封装了最小堆的算法实现。下面看两个不错的应用。 小顶堆（求TopK大） 话说需求是这样的： 定长的序列，求出TopK大的数据。 import heapq import random class TopkHe...
从一个集合中查找最大最小的N个元素——Python heapq 堆数据结构
Top N问题在搜索引擎、推荐系统领域应用很广， 如果用我们较为常见的语言，如C、C++、Java等，代码量至少也得五行，但是用Python的话，只用一个函数就能搞定，只需引入heapq(堆队列)这个数据结构即可。今天偶然看到这个库，特意记下之。 先看一个例子： 1 >&g...
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