Python heapq 사용 상세 설명 및 인 스 턴 스 코드
1885 단어 Pythonheapq상세 하 게 해석 하 다
Python 에는 내 장 된 모듈 이 있 습 니 다.hepq 표준 은 최소 로 포 장 된 알고리즘 이 구현 되 었 습 니 다.다음은 두 가지 괜 찮 은 애플 리 케 이 션 을 보 겠 습 니 다.
작은 꼭대기 더미(TopK 대)
그러나 수 요 는 이 렇 습 니 다.긴 서열 을 정 하고 TopK 큰 데 이 터 를 구 합 니 다.
import heapq
import random
class TopkHeap(object):
def __init__(self, k):
self.k = k
self.data = []
def Push(self, elem):
if len(self.data) < self.k:
heapq.heappush(self.data, elem)
else:
topk_small = self.data[0]
if elem > topk_small:
heapq.heapreplace(self.data, elem)
def TopK(self):
return [x for x in reversed([heapq.heappop(self.data) for x in xrange(len(self.data))])]
if __name__ == "__main__":
print "Hello"
list_rand = random.sample(xrange(1000000), 100)
th = TopkHeap(3)
for i in list_rand:
th.Push(i)
print th.TopK()
print sorted(list_rand, reverse=True)[0:3]
이번 수 요 는 더욱 어려워 졌 다.N 의 긴 서열 을 제시 하고 BtmK 의 작은 요 소 를 구 했다.즉,큰 무 더 기 를 사용 하 는 것 이다.
알고리즘 실현 의 핵심 사고방식 은 push(e)를 push(-e),pop(e)를-pop(e)로 바 꾸 는 것 이다.
class BtmkHeap(object):
def __init__(self, k):
self.k = k
self.data = []
def Push(self, elem):
# Reverse elem to convert to max-heap
elem = -elem
# Using heap algorighem
if len(self.data) < self.k:
heapq.heappush(self.data, elem)
else:
topk_small = self.data[0]
if elem > topk_small:
heapq.heapreplace(self.data, elem)
def BtmK(self):
return sorted([-x for x in self.data])
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