python创建堆的方法实例讲解

1、说明

创建堆有两种基本方法：heappush() 和 heapify()。

当使用heappush()时，当新元素添加时，堆得顺序被保持了。

如果数据已经在内存中，则使用 heapify() 来更有效地重新排列列表中的元素。

2、实例

import heapq
from heapq_showtree import show_tree
from heapq_heapdata import data

heap = []
print('random :', data)
print()

for n in data:
  print('add {:>3}:'.format(n))
  heapq.heappush(heap, n)
  show_tree(heap)

# output
# random : [19, 9, 4, 10, 11]
#
# add 19:
#
#         19
# ------------------------------------
#
# add  9:
#
#         9
#     19
# ------------------------------------
#
# add  4:
#
#         4
#     19        9
# ------------------------------------
#
# add 10:
#
#         4
#     10        9
#   19
# ------------------------------------
#
# add 11:
#
#         4
#     10        9
#   19    11
# ------------------------------------

知识点扩展：

创建最大（小）堆

二叉堆本质上是一种完全二叉树，存储方式并不是链式存储，而是顺序存储

堆操作：插入（叶子节点上调），删除（堆顶元素下沉）

堆创建：非叶子节点下沉（从最后一个非叶子节点开始）

最小堆：

最小堆任何一个父节点的值，都小于等于它左右孩子节点的值

创建过程：如果非叶子节点值大于其子节点，将其下沉

最大堆：

最大堆任何一个父节点的值，都大于等于它左右孩子节点的值。

创建过程：如果非叶子节点值小于其子节点，将其下沉

到此这篇关于python创建堆的方法实例讲解的文章就介绍到这了,更多相关python创建堆的方法有哪些内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

赞 (0)

相关推荐

  • 10个python3常用排序算法详细说明与实例（快速排序，冒泡排序，桶排序，基数排序，堆排序，希尔排序，归并排序，计数排序）

    我简单的绘制了一下排序算法的分类,蓝色字体的排序算法是我们用python3实现的,也是比较常用的排序算法. Python3常用排序算法 1.Python3冒泡排序--交换类排序 冒泡排序(Bubble Sort)也是一种简单直观的排序算法. 它重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来. 走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成.这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢"浮"到数列的顶端. 作为最简单的排序算法

  • Python捕获异常堆栈信息的几种方法(小结)

    程序出错的时候,我们往往需要根据异常信息来找到具体出错的代码.简单地用print打印异常信息并不能很好地追溯出错的代码: # -*- coding: utf-8 -*- def foo(a, b): c = a + b raise ValueError('test') return c def bar(a): print('a + 100:', foo(a, 100)) def main(): try: bar(100) except Exception as e: print(repr(e))

  • python numpy 矩阵堆叠实例

    在实际操作中,遇到了矩阵堆叠的操作,本来想着自己写一个函数,后来想,应该有库函数,于是一阵找寻 import numpy as np a = np.array([1,2,3]) b = np.array([4,5,6]) np.stack((a,b)) #默认行堆叠 输出: array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) np.vstack((a, b)) 输出: array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) np.hstack((a, b)) 输出: array([1

  • python实现异常信息堆栈输出到日志文件

    将try except中捕获到的异常信息输出到日志文件中,方便查找错误原因,tranceback模块提供了把详细出错堆栈信息格式化成字符串返回函数format_exc(). 具体代码如下 import traceback import logging logging.basicConfig(filename='log.log') def error_func(): b = 1 / 0 if __name__ == '__main__': try: error_func() except: s =

  • 使用Python将Exception异常错误堆栈信息写入日志文件

    假设需要把发生异常错误的信息写入到log.txt日志文件中去: import traceback import logging logging.basicConfig(filename='log.txt', level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s') try: raise Exception('发生异常错误信息') except: #方案一,自己定义一个文件,自己把错误堆栈信息写入文件. #er

  • python实现堆排序的实例讲解

    python实现堆排序的实例讲解

    堆排序 堆是一种完全二叉树(是除了最后一层,其它每一层都被完全填充,保持所有节点都向左对齐),首先需要知道概念:最大堆问题,最大堆就是根节点比子节点值都大,并且所有根节点都满足,那么称它为最大堆.反之最小堆. 当已有最大堆,如下图,首先将7提出,然后将堆中最后一个元素放到顶点上,此时这个堆不满足最大堆了,那么我们要给它构建成最大堆,需要找到此时堆中对打元素然后交换,此时最大值为6,符合最大堆后,我们将6提取出来,然后将堆中最后一个元素放到堆的顶部...以此类推.最后提取的数值7,6,5,4,3,

  • python创建堆的方法实例讲解

    1.说明 创建堆有两种基本方法:heappush() 和 heapify(). 当使用heappush()时,当新元素添加时,堆得顺序被保持了. 如果数据已经在内存中,则使用 heapify() 来更有效地重新排列列表中的元素. 2.实例 import heapq from heapq_showtree import show_tree from heapq_heapdata import data heap = [] print('random :', data) print() for n

  • Python创建简单的神经网络实例讲解

    Python创建简单的神经网络实例讲解

    在过去的几十年里,机器学习对世界产生了巨大的影响,而且它的普及程度似乎在不断增长.最近,越来越多的人已经熟悉了机器学习的子领域,如神经网络,这是由人类大脑启发的网络.在本文中,将介绍用于一个简单神经网络的 Python 代码,该神经网络对于一个 1x3 向量,分类第一个元素是否为 10. 步骤1: 导入 NumPy. Scikit-learn 和 Matplotlib import numpy as np from sklearn.preprocessing import MinMaxScale

  • python XlsxWriter模块创建aexcel表格的实例讲解

    安装使用pip install XlsxWriter来安装,Xlsxwriter用来创建excel表格,功能很强大,下面具体介绍: 1.简单使用excel的实例: #coding:utf-8 import xlsxwriter workbook = xlsxwriter.Workbook('d:\\suq\\test\\demo1.xlsx') #创建一个excel文件 worksheet = workbook.add_worksheet('TEST') #在文件中创建一个名为TEST的shee

  • 对python制作自己的数据集实例讲解

    一.数据集介绍 点击打开链接17_Category_Flower 是一个不同种类鲜花的图像数据,包含 17 不同种类的鲜花,每类 80 张该类鲜花的图片,鲜花种类是英国地区常见鲜花.下载数据后解压文件,然后将不同的花剪切到对应的文件夹,如下图所示: 每个文件夹下面有80个图片文件. 二.使用的工具 首先是在tensorflow框架下,然后介绍一下用到的两个库,一个是os,一个是PIL.PIL(Python Imaging Library)是 Python 中最常用的图像处理库,而Image类又是

  • 提升python处理速度原理及方法实例

    这篇文章主要介绍了提升python处理速度原理及方法实例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 导读:作为日常生产开发中非常实用的一门语言,python广泛应用于网络爬虫.web开发.自动化测试.数据分析和人工智能等领域.但python是单线程的,想要提升python的处理速度,涉及到一个很关键的技术--协程.本篇文章,将讲述python协程的理解与使用. 1.操作系统相关概念 在理解与使用协程之前,先简单的了解几个与操作系统相关的概念

  • python中numpy.empty()函数实例讲解

    在使用python编程的过程中,想要快速的创建ndarray数组,可以使用numpy.empty()函数.numpy.empty()函数所创建的数组内所有元素均为空,没有实际意义,所以它也是创建数组最快的方法.本文介绍python中numpy.empty()函数的使用方法. 1.numpy.empty()函数 这个函数可以创建一个没有任何具体值的ndarray数组,是创建数组最快的方法. 根据给定的维度和数值类型返回一个新的数组,其元素不进行初始化. 2.用法 import numpy as n

  • requests在python中发送请求的实例讲解

    当我们想给服务器发送一些请求时,可以选择requests库来实现.相较于其它库而言,这种库的使用还是非常适合新手使用的.本篇要讲的是requests.get请求方法,这里需要先对get请求时的一些参数进行学习,在掌握了基本的用法后,可以就下面的requests.get请求实例进一步的探究. 1.get请求的部分参数 (1) url(请求的url地址,必需 ) import requests url="http://www.baidu.com" resp=requests.get(url

  • Python自定义元类的实例讲解

    1.说明 一个类没有声明自己的元类,默认他的元类就是type,除了使用元类type,用户也可以通过继承type来自定义元类. 2.实例 我们可以使用类属性 __metaclass__ 把一个类的创建过程,转交给其它地方. class A(object): __metaclass__ = ... # 这个类的创建转交给其他地方 pass 先定义了类 A,然后定义了一个类属性 __metaclass__,这个属性表示创建类 A 的过程,转交给其它地方处理. 类属性 __metaclass__ 可以是

  • Python创建SQL数据库流程逐步讲解

    Python创建SQL数据库流程逐步讲解

    目录 前言 先决条件 创建脚本 建立连接 创建表格 生成一些随机数据 结论 前言 根据<2021年Stackoverflow开发者调查>, SQL是最常用的五种编程语言之一. 所以,我们应该多投入时间来学习SQL. 由Storyset绘制的人物插图 但是有一个问题: 如何在没有数据库的情况下练习数据库查询呢? 在今天的文章中,让我们一起来解决这个基本问题,学习如何从零开始创建自己的MySQL数据库.在Python和一些外部库的帮助下,我们将创建一个简单的脚本,可以自动创建并使用随机生成的数据,

  • jq源码解析之绑在$,jQuery上面的方法(实例讲解)

    1.当我们用$符号直接调用的方法.在jQuery内部是如何封装的呢?有没有好奇心? // jQuery.extend 的方法 是绑定在 $ 上面的. jQuery.extend( { //expando 用于决定当前页面的唯一性. /\D/ 非数字.其实就是去掉小数点. expando: "jQuery" + ( version + Math.random() ).replace( /\D/g, "" ), // Assume jQuery is ready wit

随机推荐