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Python heapq使用详解及实例代码

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[开发(python) 所属分类 开发(python) | 发布者 店小二05 | 时间 | 作者 红领巾 ] 0人收藏点击收藏

 python heapq 详解

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 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]

大顶堆(求BtmK小)

这次的需求变得更加的困难了:给出N长的序列,求出BtmK小的元素,即使用大顶堆。

算法实现的核心思路是:将push(e)改为push(-e)、pop(e)改为-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])

 感谢阅读,希望能帮助到大家,谢谢大家对本站的支持!

本文开发(python)相关术语:python基础教程 python多线程 web开发工程师 软件开发工程师 软件开发流程

主题: 算法Python需求数据求是谢大
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