Webheapify () 前面两篇文章介绍了什么是堆以及堆的两个基本操作，但其实呢，堆还有一个大名鼎鼎的非常重要的操作，就是 heapify () 了，它是一个很神奇的操作， 可以用 O (n) 的 … Web9 de oct. de 2024 · heapq.heappop (heap)函数只有一个位置参数heap, 位置参数heap的数据类型只能是一个列表. 比如 heap = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] heap的元素之间必须可以进行比较运算 ⌗ 每次调用heappop (heap), heappop都会通过小于号

heapq — 堆队列算法 — Python 文档 - 菜鸟教程

Web14 de abr. de 2024 · 1.heapq.heappush (heap,item) 注：heap为定义堆，item增加的元素 2.heapq.heapify (list) 将列表转换为堆 3.heapq.heappop (heap) 函数heappop弹出最小的元素（总是位于索引0处）， 并确保剩余元素中最小的那个位于索引0处 （保持堆特征）。 虽然弹出列表中第一个元素的效率通常不是很高，但这不是问题，因为heappop会在幕后做 … Web20 de mar. de 2016 · 假如遇到面试官问怎么heapify怎么办？ 下面我们就对上面代码进行少许改动，变为0-based，可以直接对数组进行max - heapify。 heapify()方法: 可以看出 … mary yates orthodontist

在Python语言中，heapq.heapify不像排序那样将cmp或键函数 ...

Webimport heapq def top_k(numbers, k): heap = [ (n, i) for i, n in enumerate(numbers)] heapq.heapify(heap) return list(map(lambda x: heapq.heappop(heap) [1], range(k))) if __name__ == '__main__': print(top_k( [5, 4, 3, 2, 1], 3)) # [4, 3, 2] 实现自定义比较器 当放入堆中的是自定义类时，可以通过实现 __lt__ 方法来比较元素大小。 Web更优化 (但仍为 O (n log k))的算法是: # create array of first `k` items heap = heapify (array) for remaining nums if (num > heap.peek ()) heap.replace (num) return heap.pop () 你也可以在整个数组上调用 heapify ，然后弹出前 n-k 个元素，然后取顶部: heapify (nums) for i = 0 to n-k heapq.heappop (nums) return heapq.heappop (nums) 这更简单。 不确定它是否 … Webdef __init__(self, heap= []): """if 'heap' is not empty, make sure it's heapified""" heapq. heapify (heap) self.heap = heap self.entry_finder = dict ( {i [-1]: i for i in heap}) … mary yeager