Python heapq使用詳解及實例代碼
更新時間：2017年01月25日 08:54:02 作者：純臻
這篇文章主要介紹了Python heapq使用詳解及實例代碼的相關資料,需要的朋友可以參考下
Python heapq 詳解
Python有一個內(nèi)置的模塊，heapq標準的封裝了最小堆的算法實現(xiàn)。下面看兩個不錯的應用。
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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