python里面的堆是通过在列表中维护堆的性质实现的。这一点与C++中heap一系列的算法类似,底层是通过堆vector的维护获取堆的性质。
python堆的部分API,其他API查阅文档python_heap_API和
heapq的源代码
import heapq
#向堆中插入元素,heapq会维护列表heap中的元素保持堆的性质
heapq.heappush(heap, item)
#heapq把列表x转换成堆
heapq.heapify(x)
#从可迭代的迭代器中返回最大的n个数,可以指定比较的key
heapq.nlargest(n, iterable[, key])
#从可迭代的迭代器中返回最小的n个数,可以指定比较的key
heapq.nsmallest(n, iterable[, key])
#从堆中删除元素,返回值是堆中最小或者最大的元素
heapq.heappop(heap)
从上述源代码可以看出来,heapq使用的内置的小于号,或者类的__lt__比较运算来进行比较。
def heapq_int():
heap = []
#以堆的形式插入堆
heapq.heappush(heap,10)
heapq.heappush(heap,1)
heapq.heappush(heap,10/2)
[heapq.heappush(heap,i) for i in range(10)]
[heapq.heappush(heap,10 - i) for i in range(10)]
#最大的10个元素
print heapq.nlargest(10,heap)
#输出所有元素
print [heapq.heappop(heap) for i in range(len(heap))]
元素会默认调用内置比较函数cmp
def heapq_tuple():
heap = []
#向推中插入元组
heapq.heappush(heap,(10,'ten'))
heapq.heappush(heap,(1,'one'))
heapq.heappush(heap,(10/2,'five'))
while heap:
print heapq.heappop(heap),
print
类类型,使用的是小于号_lt_,当然没有重写但是有其他的比较函数例如:_le_,_gt_,_cmp_,也是会调用的,和小于号等价的都可以调用(测试了gt),具体的这些操作之间的关系我也没有研究过。如果类里面没有重写_lt_,会调用其他的比较操作符,从源代码可以看出来,如果没有_lt_,那么会调用_ge_函数。
所以可以重写上述的那些函数:
class Skill(object):
def __init__(self,priority,description):
self.priority = priority
self.description = description
def __lt__(self,other):#operator <
return self.priority < other.priority
def __ge__(self,other):#oprator >=
return self.priority >= other.priority
def __le__(self,other):#oprator <=
return self.priority <= other.priority
def __cmp__(self,other):
#call global(builtin) function cmp for int
return cmp(self.priority,other.priority)
def __str__(self):
return '(' + str(self.priority)+',\'' + self.description + '\')'
def heapq_class():
heap = []
heapq.heappush(heap,Skill(5,'proficient'))
heapq.heappush(heap,Skill(10,'expert'))
heapq.heappush(heap,Skill(1,'novice'))
while heap:
print heapq.heappop(heap),
print
所以如果要用到自己定义的类型,可以重写上述函数,就可以使用heapq函数了。
PriorityQueue的python源代码PriorityQueue
从源代码可以看出来,PriorityQueue使用的就是heapq来实现的,所以可以认为两者算法本质上是一样的。当然PriorityQueue考虑到了线程安全的问题。
下面给出PriorityQueue的部分API和使用方法。
参考Queue
#向队列中添加元素
Queue.put(item[, block[, timeout]])
#从队列中获取元素
Queue.get([block[, timeout]])
#队列判空
Queue.empty()
#队列大小
Queue.qsize()
直接调用内置函数cmp进行比较
try:
import Queue as Q #python version < 3.0
except ImportError:
import queue as Q #python3.*
def PriorityQueue_int():
que = Q.PriorityQueue()
que.put(10)
que.put(1)
que.put(5)
while not que.empty():
print que.get(),
print
def PriorityQueue_tuple():
que = Q.PriorityQueue()
que.put((10,'ten'))
que.put((1,'one'))
que.put((10/2,'five'))
while not que.empty():
print que.get(),
print
class Skill(object):
def __init__(self,priority,description):
self.priority = priority
self.description = description
#下面两个方法重写一个就可以了
def __lt__(self,other):#operator <
return self.priority < other.priority
def __cmp__(self,other):
#call global(builtin) function cmp for int
return cmp(self.priority,other.priority)
def __str__(self):
return '(' + str(self.priority)+',\'' + self.description + '\')'
def PriorityQueue_class():
que = Q.PriorityQueue()
skill5 = Skill(5,'proficient')
skill6 = Skill(6,'proficient6')
que.put(skill6)
que.put(Skill(5,'proficient'))
que.put(Skill(10,'expert'))
que.put(Skill(1,'novice'))
while not que.empty():
print que.get(),
print
其他的一些方法的使用还是需要参考给出的文档的。
最后一点,让我比较奇怪的是(可能我并没有找到),没有提供像排序函数那样,指定比较方法函数,这点和c++有点区别。
这篇文档参考:参考文档