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PyTips 0x10 - Python 的堆與優(yōu)先隊(duì)列

dreambei / 2280人閱讀

摘要：項(xiàng)目地址中內(nèi)置的庫和分別提供了堆和優(yōu)先隊(duì)列結(jié)構(gòu)，其中優(yōu)先隊(duì)列本身也是基于實(shí)現(xiàn)的，因此我們這次重點(diǎn)看一下。堆可以用于實(shí)現(xiàn)調(diào)度器例見之協(xié)程，更常用的是優(yōu)先隊(duì)列例如。

項(xiàng)目地址：https://git.io/pytips

Python 中內(nèi)置的 heapq 庫和 queue 分別提供了堆和優(yōu)先隊(duì)列結(jié)構(gòu)，其中優(yōu)先隊(duì)列 queue.PriorityQueue 本身也是基于 heapq 實(shí)現(xiàn)的，因此我們這次重點(diǎn)看一下 heapq。

堆（Heap）是一種特殊形式的完全二叉樹，其中父節(jié)點(diǎn)的值總是大于子節(jié)點(diǎn)，根據(jù)其性質(zhì)，Python 中可以用一個(gè)滿足 heap[k] <= heap[2*k+1] and heap[k] <= heap[2*k+2] 的列表來實(shí)現(xiàn)（heapq 也確實(shí)是這么做的）。堆可以用于實(shí)現(xiàn)調(diào)度器（例見：Python 3.5 之協(xié)程），更常用的是優(yōu)先隊(duì)列（例如：ImageColorTheme）。

heapq 提供了下面這些方法：

import heapq
print(heapq.__all__)
["heappush", "heappop", "heapify", "heapreplace", "merge", "nlargest", "nsmallest", "heappushpop"]

由于 Heap 是通過列表實(shí)現(xiàn)的，我們可以直接用列表創(chuàng)建：

from heapq import *
heap = []
heappush(heap, 3)
heappush(heap, 2)
heappush(heap, 1)
print(heap)
[1, 3, 2]
pop 或 sort 前要確保 heapify

或者通過 heapify 將普通列表轉(zhuǎn)化為 Heap：

heap = list(reversed(range(5)))
print("List: ", heap)
heapify(heap)
print("Heap: ", heap)
List:  [4, 3, 2, 1, 0]
Heap:  [0, 1, 2, 4, 3]

每次從 Heap 中 pop 出來的元素都是最小的（因而可以據(jù)此實(shí)現(xiàn)堆排序）：

heap = [5,4,3,2,1]
heapify(heap)
print(heappop(heap))
print(heappop(heap))
print(heappop(heap))
1
2
3
優(yōu)先隊(duì)列

queue.PriorityQueue 實(shí)際上只是對 heapq 的簡單封裝，直接使用其 heappush/heappop 方法：

from queue import PriorityQueue as PQueue
pq = PQueue()
pq.put((5 * -1, "Python"))
pq.put((4 * -1, "C"))
pq.put((3 * -1, "Js"))
print("Inside PriorityQueue: ", pq.queue) # 內(nèi)部存儲(chǔ)
while not pq.empty():
    print(pq.get()[1])
Inside PriorityQueue:  [(-5, "Python"), (-4, "C"), (-3, "Js")]
Python
C
Js

由于 heapq 是最小堆，而通常 PriorityQueue 用在較大有限制的排前面，所以需要給 priority * -1。

sorted 一定是 Heap，反之未必

需要注意的是，雖然 Heap 通過 List 實(shí)習(xí)，但未經(jīng)過 heapify() 處理的仍然是一個(gè)普通的 List，而 heappush 和 heappop 操作每次都會(huì)對 Heap 進(jìn)行重新整理。此外，一個(gè) Heap 列表不一定是正確排序的，但是經(jīng)過 list.sort() 的列表一定是 Heap：

import random
lst = [random.randrange(1, 100) for _ in range(5)]
lst.sort()
print("List: ", lst)
print("Poped: ", heappop(lst))
heappush(lst, 4)
print("Heap: ", lst)
List:  [24, 55, 81, 83, 87]
Poped:  24
Heap:  [4, 55, 81, 87, 83]
最大/最小的 N 個(gè)數(shù)

Heap 還提供了 nsmallest 和 nlargest 方法用于取出前 n 個(gè)最大/最小數(shù)：

heap = [random.randrange(1, 1000) for _ in range(1000)]
heapify(heap)
print("N largest: ", nlargest(10, heap))
print("N smallest: ", nsmallest(10, heap))
print(len(heap))  # 不原地修改
N largest:  [999, 999, 998, 994, 992, 991, 990, 988, 985, 982]
N smallest:  [1, 1, 1, 2, 4, 5, 5, 6, 6, 9]
1000
合并（排序）

merge 方法用于將兩個(gè) Heap 進(jìn)行合并：

heapA = sorted([random.randrange(1, 100) for _ in range(3)])
heapB = sorted([random.randrange(1, 100) for _ in range(3)])

merged = []
for i in merge(heapA, heapB):
    merged.append(i)
print(merged)
[5, 29, 66, 66, 70, 99]

最后兩個(gè)方法 heapreplace 和 heappushpop 分別相當(dāng)于：

lstA = [1,2,3,4,5]
lstB = [1,2,3,4,5]

poped = heapreplace(lstA, 0)
print("lstA: ", lstA, "poped: ", poped)

# is equal to...
poped = heappop(lstB)
heappush(lstB, 0)
print("lstB: ", lstA, "poped: ", poped)

print("*"*30)

poped = heappushpop(lstA, 9)
print("lstA: ", lstA, "poped: ", poped)

# is equal to...
heappush(lstB, 9)
poped = heappop(lstB)
print("lstB: ", lstB, "poped: ", poped)
lstA:  [0, 2, 3, 4, 5] poped:  1
lstB:  [0, 2, 3, 4, 5] poped:  1
******************************
lstA:  [2, 4, 3, 9, 5] poped:  0
lstB:  [2, 4, 3, 5, 9] poped:  0

這兩個(gè)方法的執(zhí)行效率要比分開寫的方法高，但要注意 heapreplace 要取代的值是否比 heap[0] 大，如果不是，可以用更有效的方法：

item = 0
lstA = [1,2,3,4,5]
if item < lstA[0]:
    # replace
    poped = lstA[0]
    lstA[0] = item
    print("lstA: ", lstA, "poped: ", poped)
lstA:  [0, 2, 3, 4, 5] poped:  1

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