# -*- coding: utf-8 -*-
class Heap(object):
@classmethod
def parent(cls, i):
"""父结点下标"""
return int((i - 1) >> 1);
@classmethod
def left(cls, i):
"""左儿子下标"""
return (i
@classmethod
def right(cls, i):
"""右儿子下标"""
return (i
class MinPriorityQueue(list, Heap):
@classmethod
def min_heapify(cls, A, i, heap_size):
"""最小堆化A[i]为根的子树"""
l, r = cls.left(i), cls.right(i)
if l least = l
else:
least = i
if r least = r
if least != i:
A[i], A[least] = A[least], A[i]
cls.min_heapify(A, least, heap_size)
def minimum(self):
"""返回最小元素,伪码如下:
HEAP-MINIMUM(A)
1 return A[1]
T(n) = O(1)
"""
return self[0]
def extract_min(self):
"""去除并返回最小元素,伪码如下:
HEAP-EXTRACT-MIN(A)
1 if heap-size[A] 2 then error "heap underflow"
3 min ← A[1]
4 A[1] ← A[heap-size[A]] // 尾元素放到第一位
5 heap-size[A] ← heap-size[A] - 1 // 减小heap-size[A]
6 MIN-HEAPIFY(A, 1) // 保持最小堆性质
7 return min
T(n) = θ(lgn)
"""
heap_size = len(self)
assert heap_size > 0, "heap underflow"
val = self[0]
tail = heap_size - 1
self[0] = self[tail]
self.min_heapify(self, 0, tail)
self.pop(tail)
return val
def decrease_key(self, i, key):
"""将i处的值减少到key,伪码如下:
HEAP-DECREASE-KEY(A, i, key)
1 if key > A[i]
2 then error "new key is larger than current key"
3 A[i] ← key
4 while i > 1 and A[PARENT(i)] > A[i] // 不是根结点且父结点更大时
5 do exchange A[i] ↔ A[PARENT(i)] // 交换两元素
6 i ← PARENT(i) // 指向父结点位置
T(n) = θ(lgn)
“""
val = self[i]
キーをアサート self [i] = key
parent = self.parent
while i > 0 and self[parent(i)] > self[i]:
self[i], self[parent(i) ] = self[parent(i)], self[i]
i =parent(i)
def insert(self, key):
"""キーを A に挿入します。疑似コードは次のとおりです:
MIN-HEAP-INSERT(A, key)
1 heap-size[ A] ← heap-size[A] + 1 // 要素数を増やす
2 A[heap-size[A]] ← +∞ // 新しく追加される最初の要素は +∞
3 HEAP- DECREASE-KEY( A, heap-size[A], key) // 新しい要素を key
T(n) = θ(lgn)
"""
self.append(float('inf'))
self.decrease_key(len(self) - 1, key)
if __name__ == '__main__':
ランダムにインポート
キー = range(10)
ランダム.シャッフル(キー)
プリント(キー)
queue = MinPriorityQueue() # キーの i に
を挿入して最小ヒープを作成します:
queue.insert(i)
print(queue)
print('*' * 30)
for i in range(len(queue)):
val = i % 3
if val == 0:
val = queue.extract_min() # 最小の要素を削除して返します
elif val == 1:
val = queue.minimum() # 最小要素を返します
else:
val = queue[1] - 10
queue.decrease_key(1, val) # queue[ 1] Reduce 10

inpython、youappendelementStoalistusingtheappend()method.1)useappend()forsingleelements:my_list.append(4).2)useextend()or = formultipleElements:my_list.extend(another_list)ormy_list = [4,5,6] .3)forspecificpositions:my_list.insert(1,5).beaware

シェバンの問題をデバッグする方法には次のものがあります。1。シバン行をチェックして、それがスクリプトの最初の行であり、接頭辞スペースがないことを確認します。 2.通訳パスが正しいかどうかを確認します。 3.通訳を直接呼び出してスクリプトを実行して、シェバンの問題を分離します。 4. StraceまたはTrustsを使用して、システムコールを追跡します。 5.シバンに対する環境変数の影響を確認してください。

pythonlistscanbemanipulatedsingseveralmethodstoremoveElements:1)theremove()methodremovesthefirstoccurrenceofaspecifiedValue.2)thepop()methop()methodremovessanelementatagivenindex.3)thedelstatementementementementementementementementementemoritemoricedex.4)

Integers、strings、floats、booleans、otherlists、anddictionaryを含むpythonlistscanstoreanydatype

PythonListsSupportNumersoperations:1)AddingElementSwithAppend()、Extend()、Andinert()

Numpyを使用して多次元配列を作成すると、次の手順を通じて実現できます。1)numpy.array()関数を使用して、np.array([[1,2,3]、[4,5,6]])などの配列を作成して2D配列を作成します。 2)np.zeros()、np.ones()、np.random.random()およびその他の関数を使用して、特定の値で満たされた配列を作成します。 3)アレイの形状とサイズの特性を理解して、サブアレイの長さが一貫していることを確認し、エラーを回避します。 4)np.reshape()関数を使用して、配列の形状を変更します。 5)コードが明確で効率的であることを確認するために、メモリの使用に注意してください。

BroadcastinginNumPyisamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentshapesbyautomaticallyaligningthem.Itsimplifiescode,enhancesreadability,andboostsperformance.Here'showitworks:1)Smallerarraysarepaddedwithonestomatchdimensions.2)Compatibledimensionsare

Forpythondatastorage、chooseLists forfficability withmixeddatypes、array.arrayformemory-efficienthogeneousnumericaldata、およびnumpyArrays foradvancednumericalcomputing.listSareversatilebuteficient efficient forlargeNumericaldatates;


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