Pythonのheapqモジュール
ヒープAPI
heapq.heappush(heap, item) #把item添加到heap中（heap是一个列表）
heapq.heappop(heap) #把堆顶元素弹出，返回的就是堆顶
heapq.heappushpop(heap, item) #先把item加入到堆中，然后再pop，比heappush()再heappop()要快得多
heapq.heapreplace(heap, item) #先pop，然后再把item加入到堆中，比heappop()再heappush()要快得多
heapq.heapify(x) #将列表x进行堆调整，默认的是小顶堆
heapq.merge(*iterables) #将多个列表合并，并进行堆调整，返回的是合并后的列表的迭代器
heapq.nlargest(n, iterable, key=None) #返回最大的n个元素（Top-K问题）
heapq.nsmallest(n, iterable, key=None) #返回最小的n个元素（Top-K问题）
サンプルコード
import heapq
import random
# Top-K
mylist = list(random.sample(range(100), 10))
k = 3
largest = heapq.nlargest(k, mylist)
smallest = heapq.nsmallest(k, mylist)
print('original list is', mylist)
print('largest-'+str(k), ' is ', largest)
print('smallest-'+str(k), ' is ', smallest)
# heapify
print('original list is', mylist)
heapq.heapify(mylist)
print('heapify list is', mylist)
# heappush & heappop
heapq.heappush(mylist, 105)
print('pushed heap is', mylist)
heapq.heappop(mylist)
print('popped heap is', mylist)
# heappushpop & heapreplace
heapq.heappushpop(mylist, 130) # heappush -> heappop
print('heappushpop', mylist)
heapq.heapreplace(mylist, 2) # heappop -> heappush
出力
('original list is', [29, 87, 6, 88, 36, 93, 47, 1, 78, 44])
('largest-3', ' is ', [93, 88, 87])
('smallest-3', ' is ', [1, 6, 29])
('original list is', [29, 87, 6, 88, 36, 93, 47, 1, 78, 44])
('heapify list is', [1, 29, 6, 78, 36, 93, 47, 88, 87, 44])
('pushed heap is', [1, 29, 6, 78, 36, 93, 47, 88, 87, 44, 105])
('popped heap is', [6, 29, 47, 78, 36, 93, 105, 88, 87, 44])
('heappushpop', [29, 36, 47, 78, 44, 93, 105, 88, 87, 130])
('heapreplace', [2, 36, 47, 78, 44, 93, 105, 88, 87, 130])
優先度つきキューモジュール
基本操作
共通するのは、（キュー）を取得するには（キュー）を置くキュー（要素のキューを参照してください）。
サイドノートキューを入れるためには、キューは、タプルのデフォルトの最初の要素に応じてソートされ、ブラケットは忘れていない、タプルです。小さな優先度を下げます。
この方法は、キューの優先度が最も低い要素を取得することです
サンプルコード
que = PriorityQueue()
que.put((10,'good'))
que.put((1,'nice'))
que.put((5,'fine'))
while not que.empty():
print (que.get())
結果出力
(1, 'nice')
(5, 'fine')
(10, 'good')
複合LINKLIST
その理由は、より柔軟な二つのモジュールの使用を注文のpythonをまとめ、LeetCode見ての質問ですhttps://leetcode.com/problems/merge-k-sorted-lists/をソートし、高速の手書き行の使用に関して、方法、および実際に二つのモジュールより柔軟に、かつ効率も非常に良好であるが、データ構造の試験又は味に使用されるリストまたはテーブルが、そうまとめるようになります。
参考記事
