Python heapq使用详解及实例代码

Python  /  管理员 发布于 7年前   329

 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 heapqimport randomclass 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])

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