本文记录 Python 内置实现的小顶堆模块。 堆 堆是一种特殊的树,它每个结点都有一个值，堆的特点是根结点的值最小（或最大），且根结点的两个子树也是一个堆。...此种数据结构适用于在经常变化、更新的序列中，需要时刻维护最小 / 最大值的情况 插入新元素或 pop 堆顶元素后重新维护堆结构的时间复杂度为 O(logn) Python 内置 heapq 官方文档：...https://docs.python.org/3/library/heapq.html#module-heapq 该模块提供了堆队列算法的实现，也称为优先队列算法。...Python 内置的堆将数据放在下标从0开始的序列中，并且使用小顶堆结构，因此 heap[0] 是最小的值，同时 heap.sort() 不会改变堆。...参考资料 https://docs.python.org/3/library/heapq.html#module-heapq https://blog.csdn.net/lifei128/article
本文介绍堆和在Python内置库的实现。 简介 该模块提供了堆队列算法的实现，也称为优先级队列算法。 堆是二叉树，其中每个父节点的值小于或等于其任何子节点的值。...，同时保持堆的不变性。...元素需要自底向上方法建堆，底层堆建完后可以固定下来不需要根据上层堆的调整而进行调整。...参考资料 https://docs.python.org/3/library/heapq.html https://blog.csdn.net/qq_52154068/article/details/124197895...文章链接： https://www.zywvvd.com/notes/coding/python/python-heapq/python-heapq/
python的内置栈 其实python内置的列表和栈有着相似之处，例如只能从一端（右端）进行数据的增删；因此列表适合在末尾进行操作，否则性能会稍差，需要移动元素。...另外在头部插入和删除元素需要移动大量的元素，时间复杂度为O(n). python的双向队列（栈） collections.deque是python内置的双向队列，可以选择从两边进行操作，由于其基于双向链表实现...堆的特性 堆中某个结点的值总是不小于其父结点的值； 堆总是一棵完全二叉树。 堆的特性判断 如下有几个堆，判断是否是堆？...小顶堆 当一个堆，根节点均小于两个子节点的值，则称此堆为最小堆,如下： 由于根节点都小于子节点，因此最上层的根节点将是最小值。...堆的元素的表示 此处以如下堆为示例，表示方法为从上到下、从左到右，此处的表示为[6, 4, 5, 1, 2, 3] 堆中元素的添加与删除 添加元素 如图，需要将4添加至堆中： 1.首先将4添加至堆的末尾
API Op API Annotations Returns heappush heapq.heappush(heap, item) 将单元素压入 小顶堆 有 heappop heapq.heappop...(heap) 弹出 堆顶元素 有 heapify heapq.heapify(x) 将list转换为 堆存储 的list 无 Test # coding=utf-8 origin_list = [1..., 3, 5, 2, 4, 6, 0] sorted_list = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6] import heapq # 注意是 小顶堆 噢～ # heapify接口 等于循环把...list中的元素 push入 堆 import copy h = copy.copy(origin_list) heapq.heapify(h) assert h == [0, 2, 1, 3, 4,...# 堆 本身依然是 list assert type(h) == list # 每 pop 一次，该小顶堆就会重新 堆排序 一次 assert h == [0, 2, 1, 3, 4, 6, 5]
摘自官方文档：https://docs.python.org/zh-cn/3.7/library/heapq.html 这个模块提供了堆队列算法的实现，也称为优先队列算法。...这使得节点和其孩子节点之间的索引关系不太直观，但是由于Python使用了从零开始的索引，所以这样做更加合适。...基于这两方面，把堆看作原生的Python list也没什么奇怪的： heap[0] 表示最小的元素，同时 heap.sort() 维护了堆的不变性！...堆的大小不变。 如果堆为空则引发 IndexError。 这个单步骤操作比 heappop() 加 heappush() 更高效，并且在使用固定大小的堆时更为适宜。...堆元素可以为元组。
理解和掌握堆（Heap）数据结构对于解决各种问题非常重要。堆是一种特殊的树形数据结构，常用于高效地维护一组元素中的最大值或最小值。...本文将详细介绍Python中堆数据结构的使用，包括最小堆和最大堆，以及它们的应用场景。 什么是堆？ 堆是一种树形数据结构，其中每个节点的值满足堆属性，通常是最大堆或最小堆。...Python中的堆 Python内置模块 heapq 提供了堆操作的支持。Python中的堆通常是二叉树，它们可以用列表来表示，列表的第一个元素是根节点。...堆数据结构在许多算法和问题中有广泛的应用，以下是一些常见的应用场景： 优先队列：堆可用于实现优先队列，确保最高优先级的元素首先出队。...Python的 heapq 模块提供了堆操作的支持，使得堆的使用变得非常便捷。了解堆数据结构及其应用场景将有助于你更好地处理和解决各种编程问题。
近日实验中需要用到小顶堆,记录下来,便于日后参考. 123456789101112131415161718192021 import heapq# 定义一个小顶堆class MinHeap(object
最大堆是指最大的元素在堆顶的堆。 Python自带的heapq模块实现的是最小堆，没有提供最大堆的实现。...虽然有些文章通过把元素取反再放入堆，出堆时再取反，把问题转换为最小堆问题也能间接实现最大堆，但是这样的实现只适合数值型的元素，不适合自定义类型。..._count == 0 def add(self, item): # 插入元素入堆 self._data.append(item) self...._count-1) def pop(self): # 出堆 if self._count > 0: ret = self...._data[j]: # 堆的索引位置已经大于两个子节点，不需要交换了 break self.
哪些是堆 上图中，1 和 2 是大顶堆，3 是小顶堆，4 不是堆。 堆的实现 堆是一颗完全二叉树，完全二叉树使用数据存储最节省内存，因为不需要保存左右子节点的指针。 ?...删除堆顶元素。 插入一个元素 先来实现插入一个元素，插入元素的过程中确保堆的两点，一个是确保它是完全二叉树，二是确保它符合大顶堆（小顶堆），本例以大顶堆为例。...堆的应用 1、堆排序。 分两个过程：建堆和排序，建堆的过程就是堆插入元素的过程，我们可以对初始数组原地建堆，然后再依次输出堆顶元素即可达到排序的目的。...当 n 为偶数时，我们维护两个堆，将有序数据中的前面 n/2 个元素维护成大顶堆，后面 n/2 的维护成小顶堆，小顶堆中的元素都大于大顶堆中的元素，大顶堆的堆顶元素和小顶堆的堆顶元素就是中位数。...如果这个新插入的数据比大顶堆的堆顶数据小，那就插入大顶堆；如果这个新插入的数据比小顶堆的堆顶数据大，那就插入小顶堆。
1.heapq 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...def heapq_int(): heap = [] #以堆的形式插入堆 heapq.heappush(heap,10) heapq.heappush(heap,1)...2.PriorityQueue 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...version < 3.0 except ImportError: import queue as Q #python3.* def PriorityQueue_int(): que
我们在很多情况下都听到“堆”这个计算机术语，那么“堆”到底是什么呢？...在数据结构中，堆是一种数据结构，具体一点，最常用的堆就是二叉堆， 二叉堆就是一棵完全二叉树（以下简称堆），我们可以利用这种数据结构来完成一些任务，典型的例子：堆排序就是利用堆来实现的一种高效的排序方式。...这是一个很重要的规律，对堆的操作基本上是基于这个规律来进行的 Ok，接下来我们看两个新概念：最小堆和最大堆。 最小堆：堆顶元素小于堆的任何一个直接子节点。...最大堆：堆顶元素大于堆的任何一个直接子节点。 注意： ①堆中任一子树亦是堆。...这里提示一下堆排序：每一次取出堆顶元素，然后把堆的最后一个元素提到堆顶，然后调用对应的建立最小（最大）堆的方法来维护这个堆，不断重复，直到整个堆为空。
前言 堆，顾名思义，是长得像个草堆一样的数据结构。但在计算机存储里面，堆一般使用数组来表示。 按照堆的性质区分，可分为大顶堆，小顶堆。 大顶堆：所有的parent节点值都要大于其child节点。...对于某个节点，如果不满足堆的性质，需要堆这个节点加一调整。...建立大顶堆后，将大顶堆的堆顶元素与堆末尾元素进行交换，然后再调整交换后的堆顶，不过此时堆的大小减一，最后位置元素不可参与堆调整范围里。如此反复。...make_heap() 用给定的数据建立一个堆，默认大顶堆，小顶堆要设置比较函数，保证最大值在所给范围的最前面，其他值的位置不确定 push_heap() 往堆中压入一个元素 pop_heap() 排出堆顶元素...用原数组建成一个小顶堆，之后取堆顶最小的两个元素，相加后再加入到堆中，一直到这个小顶堆的堆顶大于给定的K。
浅堆的大小只与对象的结构有关，与对象的实际内容无关。也就是说，无论字符串的长度有多少，内容是什么，浅堆的大小始终是24字节。...如上图A的保留集应为AC，B的保留集为DE 深堆（Retained Heap） 深堆是指对象的保留集中所有的对象的浅堆大小之和。 注意：浅堆指对象本身占用的内存，不包括其内部引用对象的大小。...一个对象的深堆指只能通过该对象访问到的（直接或间接）所有对象的浅堆之和，即对象被回收后，可以释放的真实空间。 ...A的深堆大小即为AC浅堆大小之和 对象的实际大小 这里，对象的实际大小定义为一个对象所能触及的所有对象的浅堆大小之和，也就是通常意义上我们说的对象大小。...那么对象A的浅堆大小只是A本身，不含C和D，而A的实际大小为A、C、D三者之和。而A的深堆大小为A与D之和，由于对象C还可以通过对象B访问到，因此不在对象A的深堆范围内。
# 堆 # 什么是堆？ 堆（Heap）是一个可以被看成近似完全二叉树的数组。 堆是一个完全二叉树。完全二叉树要求，除了最后一层，其他层的节点个数都是满的，最后一层的节点都靠左排列。...堆中每一个节点的值都必须大于等于（或小于等于）其子树中每个节点的值。 堆可以分为大顶堆和小顶堆。 对于每个节点的值都大于等于子树中每个节点值的堆，叫作 “大顶堆”。...对于每个节点的值都小于等于子树中每个节点值的堆，叫作 “小顶堆”。 # 如何实现堆 完全二叉树比较适合用数组来存储。用数组来存储完全二叉树是非常节省存储空间的。...堆常见的操作： HEAPIFY 建堆：把一个乱序的数组变成堆结构的数组，时间复杂度为 O (n) 。...堆和优先级队列非常相似：往优先级队列中插入一个元素，就相当于往堆中插入一个元素；从优先级队列中取出优先级最高的元素，就相当于取出堆顶元素。
堆的实现 堆类型的创建 堆的物理结构本质上是顺序存储的，是线性的。但在逻辑上不是线性的，是完全二叉树的这种逻辑储存结构。 堆的这个数据结构，里面的成员包括一维数组，数组的容量，数组元素的个数。...这里我们用堆的向上调整算法。...对于删除堆头的数据，我们是把堆尾的数据覆盖头，元素个数减1，然后用堆的向下调整算法，进一步调整成堆。...创建成堆 升序——建大堆 堆顶一定是最大的，那么我们每一次把堆顶的元素和堆尾的数据进行交换，那么最后一个元素为最大的元素，最后再次调整成堆的形式，这样依次可以得到次大的，最后的最后得到一个升序的数组...降序——建小堆 堆顶一定是最小的，那么我们每一次把堆顶的元素和堆尾的数据进行交换，那么最后一个元素为最小的元素，最后再次调整成堆的形式，这样依次可以得到次小的，最后的最后得到一个降序的数组。
//数据结构-堆，用C++类实现，这里以小顶堆为例，所谓的堆，是一种以完全二叉树为基础的数据结构，二话不说，上代码； #include #include #include
堆的定义： 堆的由来：要从优先队列说起，优先队列的定义：一般的队列取出的值是先进先出，是按入队顺序去出的。那么优先队列则是按照元素的优先权的大小，比如总是取出一组数据中的最大数。...如下： 最好的办法就是完全二叉树来实现优先队列，我们知道完全二叉树最好的存储方式就是数组，而不是链表，可以说堆是集结了完全二叉树和搜索二叉树的特点。...堆的主要函数有如下： 其中最重要的函数就是插入和删除函数，本来我想自己给这几个函数写出来，写一个自己的算法堆，时间有限，直接放上课程的标准代码，以后有时间我在自己去写出来。...typedef struct HNode *Heap; /* 堆的类型定义 */ struct HNode { ElementType *Data; /* 存储元素的数组 */ int...Size; /* 堆中当前元素个数 */ int Capacity; /* 堆的最大容量 */ }; typedef Heap MaxHeap; /* 最大堆 */
堆 1.堆是一种常见的数据结构，通常用于实现优先队列等应用。...数组表示： 堆可以通过数组来表示，通过数组下标之间的关系实现堆的父子关系。...堆的操作： 堆主要支持两种基本操作：插入（Insert）和删除（Delete）。插入操作将新元素添加到堆中，而删除操作通常删除堆中的最大或最小元素，然后重新调整堆以保持堆的性质。...堆的应用： 堆广泛应用于各种算法和数据结构中。优先队列就是堆的一种应用，它能够以 O(log n) 的时间复杂度实现插入和删除最大或最小元素的操作。 堆排序： 堆排序是一种使用堆的排序算法。...建堆（Heapify）： 在建堆阶段，我们将无序数组构建成一个二叉堆。通常采用自底向上的方式，从最后一个非叶子节点开始，逐步向上调整，保持堆的性质。
堆外快还是堆内快 普遍的说法是堆外内存会快一些，原因主要有: 直接内存 可以禁掉GC 在java进行IO读写的时候 java的bytes需要做一个copy copy到c堆的bytes 直接内存没有这一步...(注意这个copy不是 用户态和内核态的那个,java堆是-Xmx指定的,C堆是jvm的) 堆外内存优势在 IO 操作上，对于网络 IO，使用 Socket 发送数据时，能够节省堆内存到堆外内存的数据拷贝...堆外内存的回收 堆外最底层是通过malloc方法申请的，但是这块内存需要进行手动释放，JVM并不会进行回收，幸好Unsafe提供了另一个接口freeMemory可以对申请的堆外内存进行释放,可以使用 -...clean方法，通过这个方法可以手动进行堆外内存回收，是堆外内存回收的关键。...上面我们知道，在申请堆外内存不足时会进行System.gc，既然要调用System.gc，那肯定是想通过触发一次gc操作来回收堆外内存，不过我想先说的是堆外内存不会对gc造成什么影响(这里的System.gc
Python中的堆（Heap）：高级数据结构解析 堆是一种基于树结构的数据结构，具有高效的插入和删除操作。...在本文中，我们将深入讲解Python中的堆，包括堆的基本概念、类型、实现方式、应用场景以及使用代码示例演示堆的操作。...堆常用于实现优先队列和堆排序等算法。 堆的实现方式 在Python中，堆可以通过heapq模块实现，该模块提供了对堆的支持，包括插入、删除等操作。...优先队列 堆常用于实现优先队列，其中元素按照优先级顺序排列。在每次插入元素时，堆会自动调整以确保最高（或最低）优先级的元素位于堆的根部。...在Python中，可以使用heapq模块轻松实现堆。堆的应用场景包括优先队列和堆排序等。通过理解堆的基本概念、实现方式和应用场景，您将能够更好地运用堆解决实际问题。
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