Python heapq使用詳解及實(shí)例代碼
Python heapq 詳解
Python有一個(gè)內(nèi)置的模塊,heapq標(biāo)準(zhǔn)的封裝了最小堆的算法實(shí)現(xiàn)。下面看兩個(gè)不錯(cuò)的應(yīng)用。
小頂堆(求TopK大)
話說需求是這樣的: 定長的序列,求出TopK大的數(shù)據(jù)。
import heapq import random class TopkHeap(object): def __init__(self, k): self.k = k self.data = [] def Push(self, elem): if len(self.data) < self.k: heapq.heappush(self.data, elem) else: topk_small = self.data[0] if elem > topk_small: heapq.heapreplace(self.data, elem) def TopK(self): return [x for x in reversed([heapq.heappop(self.data) for x in xrange(len(self.data))])] if __name__ == "__main__": print "Hello" list_rand = random.sample(xrange(1000000), 100) th = TopkHeap(3) for i in list_rand: th.Push(i) print th.TopK() print sorted(list_rand, reverse=True)[0:3]
大頂堆(求BtmK?。?/strong>
這次的需求變得更加的困難了:給出N長的序列,求出BtmK小的元素,即使用大頂堆。
算法實(shí)現(xiàn)的核心思路是:將push(e)改為push(-e)、pop(e)改為-pop(e)。
class BtmkHeap(object): def __init__(self, k): self.k = k self.data = [] def Push(self, elem): # Reverse elem to convert to max-heap elem = -elem # Using heap algorighem if len(self.data) < self.k: heapq.heappush(self.data, elem) else: topk_small = self.data[0] if elem > topk_small: heapq.heapreplace(self.data, elem) def BtmK(self): return sorted([-x for x in self.data])
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