Python标准库模块heapq_堆
目录
堆的概念
堆结题的基本技巧：
heapq堆的常用方法：
heapq.heapify(list)
heapq.heappush(heap, item)
heapq.heappop(heap)
heapq.heapreplace(heap.item)
heapq.heappushpop(heap, item)
heapq.merge(*iterables, key=None, reverse=False)
heapq.nlargest(n, iterable, key=None)
heapq.nsmallest(n,iterable, key=None)
堆的概念
堆是非线性的树形的数据结构，有两种堆,最大堆与最小堆。（ heapq库中的堆默认是最小堆）
最大堆，树种各个父节点的值总是大于或等于任何一个子节点的值。
最小堆，树种各个父节点的值总是小于或等于任何一个子节点的值。
我们一般使用二叉堆来实现优先级队列,它的内部调整算法复杂度为logN。
堆是一个二叉树，其中最小堆每个父节点的值都小于或等于其所有子节点的值。
整个最小堆的最小元素总是位于二叉树的根节点。
python的heapq模块提供了对堆的支持。 heapq堆数据结构最重要的特征是heap[0]永远是最小的元素
堆结题的基本技巧：
常用方法：nlargest(),nsmallest(),heapify(),heappop()
如果需要的个数较小，使用nlargest或者nsmallest比较好
如果需要的个数已经接近了序列长度，使用sorted()[:N]获取前N个数据比较好
如果只需要唯一一个最大或最小值，则直接使用max()或者min()
heapq堆的常用方法：
heapq.heapify(list)
将列表转换为最小堆 ，转换完后仍然是列表，所以heapify只是对列表中的元素进行了堆属性的排序
import heapq
res=[7,1,5,4,2,3]
print("列表",res,type(res)) #列表 [7, 1, 5, 4, 2, 3]
heapq.heapify(res)
print("最小堆",res,type(res)) #最小堆 [1, 2, 3, 4, 7, 5]
heapq.heappush(heap, item)
将元素item压入heap堆(列表)中
import heapq
res=[7,1,5,6,2,3]
heapq.heapify(res)
heapq.heappush(res,8)
print("最小堆",res,type(res)) #最小堆 [1, 2, 3, 6, 7, 5, 8]
heapq.heappop(heap)
删除并返回最小值，因为堆的特征是heap[0]永远是最小的元素，所以一般都是删除第一个元素。故，需要先通过heapify(list) 将list转变为heap。
import heapq
res=[7,1,5,6,2,3]
print("列表",res,type(res)) #列表 [7, 1, 5, 6, 2, 3]
heapq.heapify(res)
min_d=heapq.heappop(res)
print(min_d) #1
print("最小堆",res,type(res)) #最小堆 [2, 5, 3, 6, 7] heapq.heapreplace(heap.item)
删除并返回最小值（堆顶元素），然后将压入的元素放到堆顶，进行最小堆排序，得到最终的结果
import heapq
res=[7,1,5,6,2,3]
heapq.heapify(res)
pop_item=heapq.heapreplace(res,8)
print(pop_item) #1
print("最小堆",res,type(res)) #最小堆 [2, 6, 3, 8, 7, 5] heapq.heappushpop(heap, item)
如果item小于等于堆最小值（堆顶元素）——返回item,堆不进行更改
如果item大于堆最小值（堆顶元素）——删除并返回最小值（堆顶元素），然后将压入的元素放到堆顶，进行最小堆排序，得到最终的结果
import heapq
res=[7,1,5,6,2,3]
heapq.heapify(res)
pop_item=heapq.heappushpop(res,8)
print(pop_item) # 1
print("最小堆",res,type(res)) #最小堆 [2, 6, 3, 8, 7, 5] 说明：以下函数，参数可以是堆，也可以是列表等其他可迭代对象
heapq.merge(*iterables, key=None, reverse=False)
实现归并排序 ；reverse：排序方式顺序/逆序；key：排序关键字；
1、heapq.merge()的迭代性质意味着它对所有提供的序列都不会做一次性读取。这意味着可以利用它处理非常长的序列，而开销却非常小；
2、heapq.merge()要求所有的输入序列都是有序的，它只是简单地检查每个输入序列中的第一个元素，将最小的那个发送出去，然后重复执行这个步骤，直到所有的输入序列都耗尽为止。
import heapq
res=[7,1,5,6,2,3]
res1=[4,8,9]
heapq.heapify(res1)
heapq.heapify(res)
print(res) #[1, 2, 3, 6, 7, 5]
print(res1) #[4, 8, 9]
pop_item=list(heapq.merge(res,res1))
print(pop_item) #[1, 2, 3, 4, 6, 7, 5, 8, 9]
print("最小堆",res,type(res)) #最小堆 [1, 2, 3, 6, 7, 5] heapq.nlargest(n, iterable, key=None)
查询iterable中的n个最大的元素，且返回的列表从大到小排序；
import heapq
res=[4,7,1,5,6,2,3,8,12]
largest_item=heapq.nlargest(4,res)
print(largest_item) #[12, 8, 7, 6]heapq.nsmallest(n,iterable, key=None)
查询iterable中的n个最小的元素，且返回的列表从小到大排序；
import heapq
res=[4,7,1,5,6,2,3,8,12]
small_item=heapq.nsmallest(4,res)
print(small_item) #[1, 2, 3, 4]