Pythonにヒープはありますか?

ヒープ (英語: heap) は、コンピュータ サイエンスにおける特殊なタイプのデータ構造の総称です。

ヒープの定義: 一連のn 要素 { k1,k2,ki,…,kn} 次の関係が満たされる場合に限り、それはヒープと呼ばれます。 (推奨される学習: Python ビデオ チュートリアル )

"ki<=k2i,ki<=k2i+1;或ki>=k2i,ki>=k2i+1.（i=1,2,…,[n/2])"

これは標準のヒープ定義です。ただし、Python には独立したヒープ タイプはなく、いくつかのヒープを含む単なるモジュールです。操作関数 (heapq = ヒープ キューの最初の文字)、実際、ヒープは Python の特別なリストです;

heapq のメソッドを簡単に紹介します

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]

その他の Python 関連テクノロジーの記事については、Python チュートリアル 列にアクセスして学習してください。

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