heapq_从heapq中删除元素_heapq如何解析相等的值？ - 腾讯云开发者社区

>>> import heapq >>> nums = [ -1,-300,2,-99,22,232,-9999,0] >>> heapq.nlargest(3,nums) [232, 22, 2] >...>> heapq.nsmallest(3,nums) [-9999, -300, -99] >>> portfolio=[{'name':'IBM','shares':100,'price':32.1}...,{'name':'FUN','shares':12,'price':58}] >>> cheap = heapq.nsmallest(3,portfolio,key=lambda s:s['price...price': 32.1, 'name': 'IBM', 'shares': 100}, {'price': 58, 'name': 'FUN', 'shares': 12}] >>> expensive=heapq.nlargest

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Python 堆 heapq

方法 heapify heapq.heapify(x) 将列表 x 转换为线性时间内的就地堆。...67, 'asdf'], [7, 'asdf']] heapq.heapify(a) heapq.heappush(a, [1, 'etrfg']) b = heapq.heappop(a) -->...67, 'asdf'], [7, 'asdf']] heapq.heapify(a) b = heapq.heappushpop(a, [9, 'etrfg']) --> b [4, 'asdf']...'], [45, 'asdf'], [67, 'asdf'], [7, 'asdf']] heapq.heapify(a) b = heapq.nlargest(3, a) --> [[67, 'asdf...文章链接： https://www.zywvvd.com/notes/coding/python/python-heapq/python-heapq/

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python堆排序heapq

import heapq data = [1,5,3,2,8,5] heap = [] for n in data: heapq.heappush(heap, n) 如果数据已经存在于内存中...import heapq data = [1,5,3,2,8,5] heapq.heapify(data) 上述两种方法得到的堆是一样的。...import heapq data = [1,5,3,2,8,5] heapq.heapify(data) print heapq.heappop(data) # print 1 如果希望在一个操作中删除现有最小元素并替换成新值...import heapq data = [1,5,3,2,8,5] heapq.heapify(data) heapq.heapreplace(data,10) 堆的数据极值 heapq还包括两个检查可迭代对象的函数...import heapq data = [1,5,3,2,8,5] print heapq.nlargest(3, data) print heapq.nsmallest(3, data) 输出结果如下

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Python堆排序之heapq

Python中的堆排序 heapq模块实现了Python中的堆排序，并提供了有关方法。让用Python实现排序算法有了简单快捷的方式。...heapq的官方文档和源码：Heap queue algorithm 下面通过举例的方式说明heapq的应用方法实现堆排序 from heapq import * def heap_sort(iterable...heapq.nlargest(n, iterable[, key]),heapq.nsmallest(n, iterable[, key]) 获取列表中最大、最小的几个值。...heapq.heapify(nums) return heapq.nlargest(k, nums)[-1] 看到有人用 return sorted(nums)[-...同九年汝独秀参考 https://github.com/qiwsir/algorithm/blob/master/heapq.md

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Python heapq priority queue

参考链接： Python中的堆队列(Heap queue或heapq) 项目地址： https://git.io/pytips Python 中内置的 heapq 库和 queue 分别提供了堆和优先队列结构...，其中优先队列 queue.PriorityQueue 本身也是基于 heapq 实现的，因此我们这次重点看一下 heapq 。 ...heapq 提供了下面这些方法： import heapqprint(heapq....heapreplace', 'merge', 'nlargest', 'nsmallest', 'heappushpop'] 由于 Heap 是通过列表实现的，我们可以直接用列表创建： from heapq...heap)print(heappop(heap))print(heappop(heap))print(heappop(heap)) 优先队列 queue.PriorityQueue 实际上只是对 heapq

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Python heapq库的用法介绍

一、heapq库简介 heapq 库是Python标准库之一，提供了构建小顶堆的方法和一些对小顶堆的基本操作方法(如入堆，出堆等)，可以用于实现堆排序算法。...在heapq库中，heapq使用的数据类型是Python的基本数据类型 list ，要满足堆积的性质，则在这个列表中，索引 k 的值要小于等于索引 2*k+1 的值和索引 2*k+2 的值(在完全二叉树中...在heapq库的源码中也有介绍，可以读一下heapq的源码，代码不多。...使用Python实现堆排序可以参考：Python实现堆排序完全二叉树的特性可以参考：二叉树简介二、使用heapq创建堆 # coding=utf-8 import heapq array = [...heapq.heappush(heap, num) print(heap[0]) # print(heapq.heappop(heap)) heap_sort = [heapq.heappop(heap

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Python应用——优先队列与heapq

今天的文章来介绍Python当中一个蛮有用的库——heapq。 heapq的全写是heap queue，是堆队列的意思。...我们一起来看一个例子： import heapq nums = [14, 20, 5, 28, 1, 21, 16, 22, 17, 28] heapq.nlargest(3, nums) # [28...，heapq返回的正是传入的数组当中的前K大或者是前K小。...那么heapq并不知道应该依据对象当中的哪个参数来作为排序的衡量标准，所以这个时候，需要我们自己定义一个获取关键字的函数，传递给heapq，这样才可以完成排序。...当然我们也可以从零开始，直接通过调用heapq的push和pop来维护这个堆。接下来，我们就通过heapq来自己动手实现一个优先队列，代码非常的简单，我想大家应该可以瞬间学会。

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python堆队列算法heapq

摘自官方文档：https://docs.python.org/zh-cn/3.7/library/heapq.html 这个模块提供了堆队列算法的实现，也称为优先队列算法。...定义了以下函数： heapq.heappush(heap,item) 将 item 的值加入 heap 中，保持堆的不变性。...heapq.heappushpop(heap,item) 将 item 放入堆中，然后弹出并返回 heap 的最小元素。...heapq.heapify(x) 将list x 转换成堆，原地，线性时间内。 heapq.heapreplace(heap,item) 弹出并返回 heap 中最小的一项，同时推入新的 item。...heapq.nlargest(n,iterable,key=None) 从 iterable 所定义的数据集中返回前 n 个最大的元素。

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Python笔记：heapq库简介

给出我们自己的代码实现如下： def heappush(heapq, item): n = len(heapq) heapq.append(item) while n !...= 0: flag = (n-1) // 2 if heapq[n] < heapq[flag]: heapq[flag], heapq[n] =...n or heapq[2*flag+1] < heapq[2*flag+2]: heapq[flag] = heapq[2*flag+1] flag =...# 对最后一个元素进行补位后重新维护一下 heapq[flag] = heapq[-1] while flag !...= 0: if heapq[flag] < heapq[(flag-1) // 2]: heapq[flag], heapq[(flag-1) // 2] = heapq

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python: 堆操作 (heapq库)

API Op API Annotations Returns heappush heapq.heappush(heap, item) 将单元素压入小顶堆有 heappop heapq.heappop...(heap) 弹出堆顶元素有 heapify heapq.heapify(x) 将list转换为堆存储的list 无 Test # coding=utf-8 origin_list = [1..., 3, 5, 2, 4, 6, 0] sorted_list = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6] import heapq # 注意是小顶堆噢～ # heapify接口等于循环把...list中的元素 push入堆 import copy h = copy.copy(origin_list) heapq.heapify(h) assert h == [0, 2, 1, 3, 4,...= sorted_list h = [heapq.heappop(h) for _ in xrange(len(h))] assert h == sorted_list ---- ----

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python 排序序列融合heapq.merge

import heapq a = [1, 4, 7, 10] b = [2, 5, 6, 11] for c in heapq.merge(a, b): ......as file1, open('sorted_file_2', 'rt') as file2, open('merged_file', 'wt') as outf: for line in heapq.merge

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python小技巧--linecache和heapq模块学习

对于排序，其实python也给了我们现成的模块-heapq from heapq import * def heasort(initi):# 排序 h=[] for value in initi

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Python常用数据结构之heapq模块建议收藏

heapq 　　堆是一种特殊的树形结构，通常我们所说的堆的数据结构指的是完全二叉树，并且根节点的值小于等于该节点所有子节点的值常用方法 heappush(heap,item) 往堆中插入一条新的值...list is', li) heapq.heapify(li) print('heapify list is', li) # heappush & heappop...heapq.heappush(li, 105) print('pushed heap is', li) heapq.heappop(li) print('popped...print('heappushpop', li) heapq.heapreplace(li, 2) # heappop -> heappush print('...: heapq.heappush(heap, i) return [heapq.heappop(heap) for j in range(len(heap))]

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python3 调用heapq库时遭遇 TypeError: unorderable types

Summary 简而言之就是，heapq库的堆内排序比较方法在 3.x之后由 __cmp__ 改成了 __lt__ ，但是在 3.6之后可能又改回来了。

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Python学习记录05-实现一个优先级队列

heap = [] heapq.heappush(heap,(1,'111')) heapq.heappush(heap,(0,'222')) heapq.heappush(heap...'), (2, '444')] print(heapq.heappop(heap)[-1]) #222 # print(heapq.heappop(heap)) # [(0, '222...') # print(heapq.heappop(heap)) # (1, '111') # print(heapq.heappop(heap)) #(2, '444') #...heap = [] heapq.heappush(heap,(-1,'111')) heapq.heappush(heap,(0,'222')) heapq.heappush(heap..., '111'), (0, '222')] print(heapq.heappop(heap)) #(-3, '333') print(heapq.heappop(heap)) #

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Data Structures and Algorithms Basics（010）：Heap

(l) print("The 3 largest numbers in list are : ",end="") print(heapq.nlargest(3, l)) while l:...(heap, num) if len(heap) > k: heapq.heappop(heap) return heapq.heappop(heap...) # O(k+(n-k)lgk) time, min-heap def findKthLargest1(nums, k): return heapq.nlargest(k,...= 0 and pqCap[0][0] <= W: heapq.heappush(pqPro, -heapq.heappop(pqCap)[1])...(current, -future.pop()[1]) if current: W -= heapq.heappop(current) return W

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Python中的堆排序与优先队列

Python 中有两个标准库可以原生的支持堆排序(优先队列)，分别是heapq和PriorityQueue(queue)。...heapq heapq标准库提供了一些工具函数用来对list对象实现二叉堆的各种操作（就地修改list对象）。...简单的用法如下：建堆 import heapq # 可以用过random.shuffle函数创造乱序数组 arr = [4, 0, 3, 1, 6, 5, 9, 7, 8, 2] heapq.heapify...-- more --> 插入新元素 heapq.heappush(arr, 11) assert arr == [1, 2, 3, 4, 6, 5, 9, 7, 8, 11] heapq也提供了直接获取...queue.PriorityQueue则是 Python 原生的优先队列实现，相比heapq有着更直观易用的接口。

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python 堆和优先队列的使用

python堆的部分API，其他API查阅文档python_heap_API和 heapq的源代码 import heapq #向堆中插入元素，heapq会维护列表heap中的元素保持堆的性质 heapq.heappush...(heap, item) #heapq把列表x转换成堆 heapq.heapify(x) #从可迭代的迭代器中返回最大的n个数，可以指定比较的key heapq.nlargest(n, iterable...def heapq_int(): heap = [] #以堆的形式插入堆 heapq.heappush(heap,10) heapq.heappush(heap,1)...heapq.heappush(heap,10/2) [heapq.heappush(heap,i) for i in range(10)] [heapq.heappush(heap,10...heapq.heappush(heap,(10,'ten')) heapq.heappush(heap,(1,'one')) heapq.heappush(heap,(10/2

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python 标准库数据结构

二叉树堆 heapq内置模块位于....heapq.py中提供的函数方法 heapq.heappush(heap, item) heapq.heappop(heap)：返回 root 节点，即 heap 中最小的元素。...heapq.heapify(x)：Transform list into a heap, in-place, in O(len(x)) time heapq.merge(*iterables, key...heapq.nsmallest(n, iterable, key=None)：同上相反 heapq....heapq._heapify_max(x)：Transform list into a maxheap, in-place, in O(len(x)) time heapq.

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Python 堆

https://docs.python.org/3/library/heapq.html#module-heapq 该模块提供了堆队列算法的实现，也称为优先队列算法。...使用方法创建堆 heapq.heapify(x) 堆是在已经存在的列表基础上创建的，需要先创建列表 x，采用 heapq.heapify(x) 将列表转化为堆 import heapq a = [9,3,5..., 8, 2, 13, 7, 1, 2, 24] heapq.heapify(a) print(a) --> [1, 2, 5, 2, 9, 13, 7, 8, 3, 24] 添加元素 heapq.heappush...添加-弹出元素 heapq.heappushpop(heap, item) 添加元素的同时弹出堆顶元素，合并操作比两个单独操作效率高（实现上先添加元素后弹出元素）。...参考资料 https://docs.python.org/3/library/heapq.html#module-heapq https://blog.csdn.net/lifei128/article

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