Python包含了用于min-堆的heapq模块,但我需要一个max堆。在Python中我应该使用什么来实现最大堆?
当前回答
arr = [3,4,5,1,2,3,0,7,8,90,67,31,2,5,567]
# max-heap sort will lead the array to assending order
def maxheap(arr,p):
for i in range(len(arr)-p):
if i > 0:
child = i
parent = (i+1)//2 - 1
while arr[child]> arr[parent] and child !=0:
arr[child], arr[parent] = arr[parent], arr[child]
child = parent
parent = (parent+1)//2 -1
def heapsort(arr):
for i in range(len(arr)):
maxheap(arr,i)
arr[0], arr[len(arr)-i-1]=arr[len(arr)-i-1],arr[0]
return arr
print(heapsort(arr))
试试这个
其他回答
允许您选择任意数量的最大或最小的项目
import heapq
heap = [23, 7, -4, 18, 23, 42, 37, 2, 8, 2, 23, 7, -4, 18, 23, 42, 37, 2]
heapq.heapify(heap)
print(heapq.nlargest(3, heap)) # [42, 42, 37]
print(heapq.nsmallest(3, heap)) # [-4, -4, 2]
最简单最理想的解决方案
将这些值乘以-1
好了。所有最高的数字现在都是最低的,反之亦然。
只要记住,当您弹出一个元素与-1相乘以再次获得原始值时。
我还需要使用max-heap,我处理的是整数,所以我只是包装了我需要的heap中的两个方法,如下所示:
import heapq
def heappush(heap, item):
return heapq.heappush(heap, -item)
def heappop(heap):
return -heapq.heappop(heap)
然后,我只是分别用heappush()和heappop()替换了我的heapq.heappush()和heappop()调用。
解决方案是当你在堆中存储你的值时对其求反,或者像这样反转你的对象比较:
import heapq
class MaxHeapObj(object):
def __init__(self, val): self.val = val
def __lt__(self, other): return self.val > other.val
def __eq__(self, other): return self.val == other.val
def __str__(self): return str(self.val)
max-heap的例子:
maxh = []
heapq.heappush(maxh, MaxHeapObj(x))
x = maxh[0].val # fetch max value
x = heapq.heappop(maxh).val # pop max value
但是您必须记住包装和打开您的值,这需要知道您正在处理的是最小堆还是最大堆。
MinHeap, MaxHeap类
为MinHeap和MaxHeap对象添加类可以简化代码:
class MinHeap(object):
def __init__(self): self.h = []
def heappush(self, x): heapq.heappush(self.h, x)
def heappop(self): return heapq.heappop(self.h)
def __getitem__(self, i): return self.h[i]
def __len__(self): return len(self.h)
class MaxHeap(MinHeap):
def heappush(self, x): heapq.heappush(self.h, MaxHeapObj(x))
def heappop(self): return heapq.heappop(self.h).val
def __getitem__(self, i): return self.h[i].val
使用示例:
minh = MinHeap()
maxh = MaxHeap()
# add some values
minh.heappush(12)
maxh.heappush(12)
minh.heappush(4)
maxh.heappush(4)
# fetch "top" values
print(minh[0], maxh[0]) # "4 12"
# fetch and remove "top" values
print(minh.heappop(), maxh.heappop()) # "4 12"
最简单的方法 就是把每个元素都转换成负数,问题就解决了。
import heapq
heap = []
heapq.heappush(heap, 1*(-1))
heapq.heappush(heap, 10*(-1))
heapq.heappush(heap, 20*(-1))
print(heap)
输出如下所示:
[-20, -1, -10]
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