Heap (englisch: heap) ist die Sammelbezeichnung für eine spezielle Art von Datenstruktur in der Informatik
Definition von Heap: Folge von n Elementen { k1,k2,ki,…,kn} Genau dann, wenn die folgende Beziehung erfüllt ist, spricht man von einem Heap. (Empfohlenes Lernen: Python-Video-Tutorial)
"ki=k2i,ki>=k2i+1.(i=1,2,…,[n/2])"
Dies ist die Standarddefinition von Heap, aber es gibt keinen unabhängigen Heap-Typ in Python, es ist nur ein Modul, das einige enthält Heap-Operationsfunktionen (Heapq = der erste Buchstabe von Heap + Warteschlange). Tatsächlich ist Heap eine spezielle Art von Liste in Python.
Eine kurze Einführung in die Methoden in Heapq
import heapq 1.heapq.heappush(heap,item) #heap为定义堆,item 增加的元素; eg. heap=[] heapq.heappush(heap, 2) 2.heapq.heapify(list) #将列表转换为堆 eg. list=[5,8,0,3,6,7,9,1,4,2] heapq.heapify(list) 3.heapq.heappop(heap) #删除最小的值 eg. heap=[2, 4, 3, 5, 7, 8, 9, 6] heapq.heappop(heap) ---->heap=[3, 4, 5, 7, 9, 6, 8] 4.heapq.heapreplace(heap, item) #删除最小元素值,添加新的元素值 eg. heap=[2, 4, 3, 5, 7, 8, 9, 6] heapq.heapreplace(heap, 11) ------>heap=[2, 3, 4, 6, 8, 5, 7, 9, 11] 5.heapq.heappushpop(heap, item) #首判断添加元素值与堆的第一个元素值对比,如果大于则删除最小元素,然后添加新的元素值,否则不更改堆 eg. 条件:item >heap[0] heap=[2, 4, 3, 5, 7, 8, 9, 6] heapq.heappushpop(heap, 9)---->heap=[3, 4, 5, 6, 8, 9, 9, 7] 条件:item heap=[2, 4, 3, 5, 7, 8, 9, 6] heapq.heappushpop(heap, 9)---->heap=[2, 4, 3, 5, 7, 8, 9, 6] 6.heapq.merge(...) #将多个堆合并 7.heapq.nlargest (n, heap) #查询堆中的最大元素,n表示查询元素个数 eg. heap=[2, 3, 5, 6, 4, 8, 7, 9] heapq.nlargest (1, heap)--->[9] 8.heapq.nsmallest(n, heap) #查询堆中的最小元素,n表示查询元素个数 eg. heap=[2, 3, 5, 6, 4, 8, 7, 9] heapq.nlargest (1, heap)--->[2]
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Das obige ist der detaillierte Inhalt vonGibt es einen Heap in Python?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

ForHandlinglargedatasetsinpython, Usenumpyarraysforbetterperformance.1) Numpyarraysarememory-Effiction und FasterFornumericaloperations.2) meidenunnötiger Anbieter.3) HebelVectorisationFecedTimeComplexity.4) ManagemememoryusageSageWithEffizienceDeffictureWitheseffizienz

Inpython, listEUSUutsynamicMemoryAllocationWithover-Accocation, whilenumpyarraysalcodeFixedMemory.1) ListSallocatemoremoryThanneded intellig, vereitelte, dass die sterbliche Größe von Zeitpunkte, OfferingPredictableSageStoageStloseflexeflexibilität.

Inpython, youcansspecthedatatypeyFelemeremodelerernspant.1) Usenpynernrump.1) Usenpynerp.dloatp.Ploatm64, Formor -Präzise -Preciscontrolatatypen.

NumpyisessentialfornumericalComputingInpythonduetoitsSpeed, GedächtnisEffizienz und kompetentiertemaMatematical-Funktionen.1) ITSFACTBECAUSPERFORMATIONSOPERATIONS.2) NumpyarraysSaremoremory-Effecthonpythonlists.3) iTofferSAgyarraysAremoremory-Effizieren

ContInuuousMemoryAllocationScrucialforAraysBecauseAltoLowsFofficy und Fastelement Access.1) iTenablesconstantTimeAccess, O (1), Duetodirectaddresscalculation.2) itimProvesefficienceByallowing -MultipleTeLementFetchesperCacheline.3) Es wird gestellt

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Numpyallowsforvariousoperationssonarrays: 1) BasicarithmeticliKeaddition, Subtraktion, Multiplikation und Division; 2) AdvancedoperationssuchasmatrixMultiplication;

Arraysinpython, insbesondere ThroughNumpyandpandas, areessentialfordataanalyse, öfterspeedandeffizienz.1) numpyarraysenableAnalysHandlingoflargedatasets und CompompexoperationslikemovingAverages.2) Pandasextendsnumpy'ScapaBilitiesWithDaTataforsForstruc


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