python實現(xiàn)最大優(yōu)先隊列
更新時間:2019年08月29日 10:04:20 作者:愛橙子的OK繃
這篇文章主要為大家詳細介紹了python實現(xiàn)最大優(yōu)先隊列,具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們可以參考一下
本文實例為大家分享了python實現(xiàn)最大優(yōu)先隊列的具體代碼,供大家參考,具體內容如下
說明:為了增強可復用性,設計了兩個類,Heap類和PriorityQ類,其中PriorityQ類繼承Heap類,從而達到基于最大堆實現(xiàn)最大優(yōu)先隊列。
#! /usr/bin/env python
#coding=utf-8
class Heap(object):
#求給定下標i的父節(jié)點下標
def Parent(self, i):
if i%2==0:
return i/2 - 1
else:
return i/2
#求給定下標i的左孩子下標
def Left(self, i):
return 2*i+1
#求給定下標i的右孩子下標
def Right(self, i):
return 2*i+2
#維護堆的性質:遵循最大堆
def MaxHeapify(self, a, i, heap_size):
l=self.Left(i)
r=self.Right(i)
largest = i
if l<heap_size and a[l]>a[largest]:#下標從0~heap_size-1
largest=l
if r<heap_size and a[r]>a[largest]:
largest=r
if largest!=i:#若當前節(jié)點不是最大的,下移
a[i], a[largest] = a[largest], a[i]#交換a[i]和a[largest]
self.MaxHeapify(a, largest, heap_size)#追蹤下移的節(jié)點
#建堆
def BuildMaxHeap(self, a):
heap_size=len(a)
for i in range(heap_size/2 - 1, -1, -1):#從最后一個非葉節(jié)點開始調整
#a[heap_size/2 - 1]~a[0]都是非葉節(jié)點,其他的是葉子節(jié)點
self.MaxHeapify(a, i, heap_size)
#堆排序算法
def HeapSort(self, a):
heap_size=len(a)
'''step1:初始化堆,將a[0...n-1]構造為堆(堆頂a[0]為最大元素)'''
self.BuildMaxHeap(a)
for i in range(len(a)-1, 0, -1):
#print a
'''step2:將當前無序區(qū)的堆頂元素a[0]與該區(qū)間最后一個記錄交換
得到新的無序區(qū)a[0...n-2]和新的有序區(qū)a[n-1],有序區(qū)的范圍從
后往前不斷擴大,直到有n個'''
a[0], a[i] = a[i], a[0]#每次將剩余元素中的最大者放到最后面a[i]處
heap_size -= 1
'''step3:為避免交換后新的堆頂違反堆的性質,因此將新的無序區(qū)調整為新
的堆'''
self.MaxHeapify(a, 0, heap_size)
#最大優(yōu)先隊列的實現(xiàn)
class PriorityQ(Heap):
#返回具有最大鍵字的元素
def HeapMaximum(self, a):
return a[0]
#去掉并返回具有最大鍵字的元素
def HeapExtractMax(self, a):
heap_size=len(a)
#if heap_size<0:
# error "heap underflow"
if heap_size>0:
max=a[0]
a[0]=a[heap_size-1]
#heap_size -= 1 #該處不對,并沒有真正實現(xiàn)數(shù)組長度減一
del a[heap_size-1]#!!!!!!
self.MaxHeapify(a, 0, len(a))
return max
#將a[i]處的關鍵字增加到key
def HeapIncreaseKey(self, a, i, key):
if key<a[i]:
print "new key is smaller than current one"
else:
a[i]=key
'''當前元素不斷與其父節(jié)點進行比較,如果當前元素關鍵字較大,則與其
父節(jié)點進行交換。不斷重復此過程'''
while i>0 and a[self.Parent(i)]<a[i]:
a[i], a[self.Parent(i)] = a[self.Parent(i)], a[i]
i=self.Parent(i)
#增加元素
def MaxHeapInsert(self, a, key):
#heap_size=len(a)
#heap_size += 1
#a[heap_size-1]=-65535
a.append(-65535)#在a的末尾增加一個關鍵字為負無窮的葉節(jié)點擴展最大堆
heap_size=len(a)
self.HeapIncreaseKey(a, heap_size-1, key)
if __name__ == '__main__':
H = Heap()
P = PriorityQ()
x = [0, 2, 6, 98, 34, -5, 23, 11, 89, 100, 4]
#x1= [3,9,8,4,5,2,10,18]
#H.HeapSort(x)
#H.HeapSort(x1)
#print x
#print x1
H.BuildMaxHeap(x)#首先建立大頂堆
print '%s %r' % ('BigHeap1:', x) # %r是萬能輸出格式
print '%s %d' % ('Maximun:', P.HeapMaximum(x))
print '%s %d' % ('ExtractMax:', P.HeapExtractMax(x))
print '%s %r' % ('BigHeap2:', x)
#P.MaxHeapInsert(x, 100)
#print x
P.HeapIncreaseKey(x, 2, 20)
print x
P.HeapIncreaseKey(x, 2, 30)
print x
P.MaxHeapInsert(x, 100)
print x
測試結果:
BigHeap1: [100, 98, 23, 89, 34, -5, 6, 11, 0, 2, 4] Maximun: 100 ExtractMax: 100 BigHeap2: [98, 89, 23, 11, 34, -5, 6, 4, 0, 2] new key is smaller than current one [98, 89, 23, 11, 34, -5, 6, 4, 0, 2] [98, 89, 30, 11, 34, -5, 6, 4, 0, 2] [100, 98, 30, 11, 89, -5, 6, 4, 0, 2, 34]
以上就是本文的全部內容,希望對大家的學習有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。
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