ヒープheapqでのPython

実際、Pythonの無い独立したスタック型、およびモジュールのスタック操作の唯一のいくつかの関数が含まれています。このモジュールはheapq（qはキューを表す）、小さなトップデフォルト・ヒープと呼ばれています。Pythonは、ヒープ実装のビッグトップではありません。

一般的に使用される機能

機能	説明
heappush（ヒープ、X）	パイルプレス-X
heappop（ヒープ）	ポップアップスタック最小の要素から（トップ要素）
（[1,2,3]）heapify	ヒープを持つ特性のリストを作成します
heapreplace（ヒープ、X）	最小の要素（先頭の要素）をポップし、スタックは、xを押下
nlargest（N、ITER）	ITERは、nで最大の要素を返します。
nsmallest（N、ITER）	ITERは、n個の最小要素を返します

heappopは（常にインデックス0、\スタックで）最小の要素をポップし、インデックス0（スタック保持機能）で最小の残りの要素ことを保証します。

heapreplaceはその後heappushをheappopに等しいが、呼び出しは速くそれらよりでした。

スタック動作時間複雑度は、次の実装のヒープである：バイナリヒープ、フィボナッチヒープ、フィボナッチヒープ......厳密、共通モジュールは、「フィボナッチヒープで使用され

コード例：

from heapq import *

class KthLargest:

    def __init__(self, k: int, nums: List[int]):
        self.k = k
        self.q = []
        for x in nums:
            self.add(x)

    def add(self, val: int) -> int:
        if len(self.q) < self.k:        # 堆没满，加入堆
            heappush(self.q, val)
        elif val > self.q[0]:           # val大于堆顶元素（第K大），踢掉堆顶元素，加入val
            heapreplace(self.q, val)
        return self.q[0]                # 堆顶

import heapq
a = [2,4,1,5,6,3]
heapq.heapify(a)
print(a)       # [1, 4, 2, 5, 6, 3]

import heapq
a = [2,4,1,5,6,3]
heapq.heapify(a)
b = heapq.heappop(a)
print(a)      # [2, 4, 3, 5, 6]
print(b)      # 1