我试过"heapq"并得出结论，我的期望与我在屏幕上看到的不同。我需要有人解释它是如何工作的以及它在哪里有用。摘自本书PythonModuleoftheWeek在2.2Sorting段下写着Ifyouneedtomaintainasortedlistasyouaddandremovevalues,checkoutheapq.Byusingthefunctionsinheapqtoaddorremoveitemsfromalist,youcanmaintainthesortorderofthelistwithlowoverhead.这是我所做的和得到的。importheapqheap=[

我正在尝试使用自定义排序谓词构建堆。由于进入它的值是“用户定义”类型，我无法修改它们的内置比较谓词。有没有办法做类似的事情:h=heapq.heapify([...],key=my_lt_pred)h=heapq.heappush(h,key=my_lt_pred)或者更好的是，我可以将heapq函数包装在自己的容器中，这样我就不需要继续传递谓词了。 最佳答案 根据heapqdocumentation，自定义堆顺序的方法是让堆上的每个元素成为一个元组，第一个元组元素是一个接受普通Python比较的元素。heapq模块中的函数有点麻烦

我正在尝试使用自定义排序谓词构建堆。由于进入它的值是“用户定义”类型，我无法修改它们的内置比较谓词。有没有办法做类似的事情:h=heapq.heapify([...],key=my_lt_pred)h=heapq.heappush(h,key=my_lt_pred)或者更好的是，我可以将heapq函数包装在自己的容器中，这样我就不需要继续传递谓词了。 最佳答案 根据heapqdocumentation，自定义堆顺序的方法是让堆上的每个元素成为一个元组，第一个元组元素是一个接受普通Python比较的元素。heapq模块中的函数有点麻烦

如果我有一个heapq，其中包含一些元素，例如:importheapqclassElement(object):def__init__(self,name,val):self.name=nameself.val=valif__name__=="__main__":heap=[]e1=Element('A',1)e2=Element('B',65)e3=Element('C',53)e4=Element('D',67)...heapq.heappush(heap,e1)heapq.heappush(heap,e2)heapq.heappush(heap,e3)heapq.heappush

正在关注M.O'Neill'sgreatpaper，我尝试在Python中实现埃拉托色尼筛法的一些懒惰的、无限的版本。我惊讶地发现论文声称应该运行得更快的基于堆的版本实际上对我来说慢了两倍多。这篇论文包含两个示例，一个基于字典，我已经(从Haskell)翻译了它:fromitertoolsimportcountdefdict_sieve():yield2yield3candidates=count(5,2)composites={9:{3}}#mapcompositestotheirprimefactorsforcandidateincandidates:try:factors=com

我是python的新手(使用v3.x语法)，希望得到有关heapq与排序的复杂性和性能的说明。我已经为贪婪的“找到最佳工作安排”算法实现了基于heapq的解决方案。但后来我了解了将“排序”与operator.itemgetter()和reverse=True一起使用的可能性。遗憾的是，我找不到任何关于“已排序”与heapq的预期复杂性和/或性能的解释。 最佳答案 如果你使用二叉堆按顺序弹出所有元素，你做的事情基本上是heapsort.它比sortedfunction中的排序算法慢除了它的实现是纯python。heapq比sorted

我知道可以在O(logn)中实现减少键功能，但我不知道如何？ 最佳答案 要有效地实现“减少键”，您需要访问“减少此元素并与子元素交换此元素，直到堆条件恢复”的功能。在heapq.py，这称为_siftdown(类似地_siftup用于增量)。所以好消息是这些函数就在那里......坏消息是它们的名称以下划线开头，表明它们被认为是“内部实现细节”，不应由应用程序代码直接访问(下一个版本的标准库可能会使用此类“内部”来改变和破坏代码)。由您决定是否要忽略警告前导-_，使用O(N)heapify而不是O(logN)筛选，或者重新实现hea