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python - 什么是 Python 的 heapq 模块？

coder 2023-05-21 原文

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Python Module of the Week在2.2 Sorting段下写着

If you need to maintain a sorted list as you add and remove values, check out heapq. By using the functions in heapq to add or remove items from a list, you can maintain the sort order of the list with low overhead.

这是我所做的和得到的。

import heapq
heap = []

for i in range(10):
    heap.append(i)

heap
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

heapq.heapify(heap)    
heapq.heappush(heap, 10)    
heap
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

heapq.heappop(heap)
0    
heap
[1, 3, 2, 7, 4, 5, 6, 10, 8, 9] <<< Why the list does not remain sorted?

heapq.heappushpop(heap, 11)
1
heap
[2, 3, 5, 7, 4, 11, 6, 10, 8, 9] <<< Why is 11 put between 4 and 6?

因此，正如您所见，“堆”列表根本没有排序，事实上，您添加和删除的项目越多，它就会变得越困惑。推送的值处于无法解释的位置。 到底是怎么回事？

最佳答案

heapq模块维护堆不变量，这与维护排序顺序的实际列表对象不同。

引自 heapq documentation :

Heaps are binary trees for which every parent node has a value less than or equal to any of its children. This implementation uses arrays for which heap[k] <= heap[2*k+1] and heap[k] <= heap[2*k+2] for all k, counting elements from zero. For the sake of comparison, non-existing elements are considered to be infinite. The interesting property of a heap is that its smallest element is always the root, heap[0].

这意味着找到最小元素非常有效(只需取 heap[0] )，这对于优先级队列来说非常有用。之后，接下来的 2 个值将大于(或等于)第一个，之后的 4 个值将大于它们的“父”节点，然后接下来的 8 个值更大，等等。

您可以在 Theory section of the documentation 中阅读有关数据结构背后理论的更多信息。 .也可以观看this lecture from the MIT OpenCourseWare Introduction to Algorithms course ，它概括地解释了算法。

堆可以非常有效地转回排序列表:

def heapsort(heap):
    return [heapq.heappop(heap) for _ in range(len(heap))]

只需从堆中弹出下一个元素。使用 sorted(heap)然而，应该更快，因为 Python 排序使用的 TimSort 算法将利用堆中已经存在的部分排序。

如果您只对最小值或第一个 n 感兴趣，则可以使用堆。最小的值，特别是如果您对这些值持续感兴趣；添加新项目并删除最小的项目确实非常有效，比每次添加值时都重新排列列表更有效。

关于python - 什么是 Python 的 heapq 模块？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/19979518/

pythoncodeheapheapqdata-structurespython-module

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