python实现最大优先队列

本文实例为大家分享了python实现最大优先队列的具体代码,供大家参考,具体内容如下

说明:为了增强可复用性,设计了两个类,Heap类和PriorityQ类,其中PriorityQ类继承Heap类,从而达到基于最大堆实现最大优先队列。

#! /usr/bin/env python
#coding=utf-8

class Heap(object):
 #求给定下标i的父节点下标
 def Parent(self, i):
  if i%2==0:
   return i/2 - 1
  else:
   return i/2
 #求给定下标i的左孩子下标
 def Left(self, i):
  return 2*i+1
 #求给定下标i的右孩子下标
 def Right(self, i):
  return 2*i+2
 #维护堆的性质:遵循最大堆
 def MaxHeapify(self, a, i, heap_size):
  l=self.Left(i)
  r=self.Right(i)
  largest = i
  if l<heap_size and a[l]>a[largest]:#下标从0~heap_size-1
   largest=l
  if r<heap_size and a[r]>a[largest]:
   largest=r
  if largest!=i:#若当前节点不是最大的,下移
   a[i], a[largest] = a[largest], a[i]#交换a[i]和a[largest]
   self.MaxHeapify(a, largest, heap_size)#追踪下移的节点
 #建堆
 def BuildMaxHeap(self, a):
  heap_size=len(a)
  for i in range(heap_size/2 - 1, -1, -1):#从最后一个非叶节点开始调整
   #a[heap_size/2 - 1]~a[0]都是非叶节点,其他的是叶子节点
   self.MaxHeapify(a, i, heap_size)
 #堆排序算法
 def HeapSort(self, a):
  heap_size=len(a)
  '''step1:初始化堆,将a[0...n-1]构造为堆(堆顶a[0]为最大元素)'''
  self.BuildMaxHeap(a)
  for i in range(len(a)-1, 0, -1):
   #print a
   '''step2:将当前无序区的堆顶元素a[0]与该区间最后一个记录交换
    得到新的无序区a[0...n-2]和新的有序区a[n-1],有序区的范围从
    后往前不断扩大,直到有n个'''
   a[0], a[i] = a[i], a[0]#每次将剩余元素中的最大者放到最后面a[i]处
   heap_size -= 1
   '''step3:为避免交换后新的堆顶违反堆的性质,因此将新的无序区调整为新
    的堆'''
   self.MaxHeapify(a, 0, heap_size)

#最大优先队列的实现
class PriorityQ(Heap):
 #返回具有最大键字的元素
 def HeapMaximum(self, a):
  return a[0]
 #去掉并返回具有最大键字的元素
 def HeapExtractMax(self, a):
  heap_size=len(a)
  #if heap_size<0:
  # error "heap underflow"
  if heap_size>0:
   max=a[0]
   a[0]=a[heap_size-1]
   #heap_size -= 1 #该处不对,并没有真正实现数组长度减一
   del a[heap_size-1]#!!!!!!
   self.MaxHeapify(a, 0, len(a))
   return max
 #将a[i]处的关键字增加到key
 def HeapIncreaseKey(self, a, i, key):
  if key<a[i]:
   print "new key is smaller than current one"
  else:
   a[i]=key
   '''当前元素不断与其父节点进行比较,如果当前元素关键字较大,则与其
    父节点进行交换。不断重复此过程'''
   while i>0 and a[self.Parent(i)]<a[i]:
    a[i], a[self.Parent(i)] = a[self.Parent(i)], a[i]
    i=self.Parent(i) 

 #增加元素
 def MaxHeapInsert(self, a, key):
  #heap_size=len(a)
  #heap_size += 1
  #a[heap_size-1]=-65535
  a.append(-65535)#在a的末尾增加一个关键字为负无穷的叶节点扩展最大堆
  heap_size=len(a)
  self.HeapIncreaseKey(a, heap_size-1, key)

if __name__ == '__main__':
 H = Heap()
 P = PriorityQ()
 x = [0, 2, 6, 98, 34, -5, 23, 11, 89, 100, 4]
 #x1= [3,9,8,4,5,2,10,18]
 #H.HeapSort(x)
 #H.HeapSort(x1)
 #print x
 #print x1
 H.BuildMaxHeap(x)#首先建立大顶堆
 print '%s %r' % ('BigHeap1:', x) # %r是万能输出格式
 print '%s %d' % ('Maximun:', P.HeapMaximum(x))
 print '%s %d' % ('ExtractMax:', P.HeapExtractMax(x))
 print '%s %r' % ('BigHeap2:', x)
 #P.MaxHeapInsert(x, 100)
 #print x
 P.HeapIncreaseKey(x, 2, 20)
 print x
 P.HeapIncreaseKey(x, 2, 30)
 print x
 P.MaxHeapInsert(x, 100)
 print x

测试结果:

BigHeap1: [100, 98, 23, 89, 34, -5, 6, 11, 0, 2, 4]
Maximun: 100
ExtractMax: 100
BigHeap2: [98, 89, 23, 11, 34, -5, 6, 4, 0, 2]
new key is smaller than current one
[98, 89, 23, 11, 34, -5, 6, 4, 0, 2]
[98, 89, 30, 11, 34, -5, 6, 4, 0, 2]
[100, 98, 30, 11, 89, -5, 6, 4, 0, 2, 34]

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • Python实现优先级队列结构的方法详解

    最简单的实现 一个队列至少满足2个方法,put和get. 借助最小堆来实现. 这里按"值越大优先级越高"的顺序. #coding=utf-8 from heapq import heappush, heappop class PriorityQueue: def __init__(self): self._queue = [] def put(self, item, priority): heappush(self._queue, (-priority, item)) def get(

  • python队列queue模块详解

    队列queue 多应用在多线程应用中,多线程访问共享变量.对于多线程而言,访问共享变量时,队列queue是线程安全的.从queue队列的具体实现中,可以看出queue使用了1个线程互斥锁(pthread.Lock()),以及3个条件标量(pthread.condition()),来保证了线程安全. queue队列的互斥锁和条件变量,可以参考另一篇文章:python线程中同步锁 queue的用法如下: import Queque a=[1,2,3] device_que=Queque.queue(

  • Python实现简单多线程任务队列

    最近我在用梯度下降算法绘制神经网络的数据时,遇到了一些算法性能的问题.梯度下降算法的代码如下(伪代码): def gradient_descent(): # the gradient descent code plotly.write(X, Y) 一般来说,当网络请求 plot.ly 绘图时会阻塞等待返回,于是也会影响到其他的梯度下降函数的执行速度. 一种解决办法是每调用一次 plotly.write 函数就开启一个新的线程,但是这种方法感觉不是很好. 我不想用一个像 cerely(一种分布式任

  • 利用Python学习RabbitMQ消息队列

    RabbitMQ可以当做一个消息代理,它的核心原理非常简单:即接收和发送消息,可以把它想象成一个邮局:我们把信件放入邮箱,邮递员就会把信件投递到你的收件人处,RabbitMQ就是一个邮箱.邮局.投递员功能综合体,整个过程就是:邮箱接收信件,邮局转发信件,投递员投递信件到达收件人处. RabbitMQ和邮局的主要区别就是RabbitMQ接收.存储和发送的是二进制数据----消息. rabbitmq基本管理命令: 一步启动Erlang node和Rabbit应用:sudo rabbitmq-serv

  • 详解Python的collections模块中的deque双端队列结构

    deque 是 double-ended queue的缩写,类似于 list,不过提供了在两端插入和删除的操作. appendleft 在列表左侧插入 popleft 弹出列表左侧的值 extendleft 在左侧扩展 例如: queue = deque() # append values to wait for processing queue.appendleft("first") queue.appendleft("second") queue.appendl

  • Python中线程的MQ消息队列实现以及消息队列的优点解析

    "消息队列"是在消息的传输过程中保存消息的容器.消息队列管理器在将消息从它的源中继到它的目标时充当中间人.队列的主要目的是提供路由并保证消息的传递:如果发送消息时接收者不可用,消息队列会保留消息,直到可以成功地传递它.相信对任何架构或应用来说,消息队列都是一个至关重要的组件,下面是十个理由: Python的消息队列示例: 1.threading+Queue实现线程队列 #!/usr/bin/env python import Queue import threading import

  • Python的Flask框架应用调用Redis队列数据的方法

    任务异步化 打开浏览器,输入地址,按下回车,打开了页面.于是一个HTTP请求(request)就由客户端发送到服务器,服务器处理请求,返回响应(response)内容. 我们每天都在浏览网页,发送大大小小的请求给服务器.有时候,服务器接到了请求,会发现他也需要给另外的服务器发送请求,或者服务器也需要做另外一些事情,于是最初们发送的请求就被阻塞了,也就是要等待服务器完成其他的事情. 更多的时候,服务器做的额外事情,并不需要客户端等待,这时候就可以把这些额外的事情异步去做.从事异步任务的工具有很多.

  • python异步任务队列示例

    很多场景为了不阻塞,都需要异步回调机制.这是一个简单的例子,大家参考使用吧 复制代码 代码如下: #!/usr/bin/env python# -*- coding: UTF-8 -*- import loggingimport queueimport threading def func_a(a, b):    return a + b def func_b():    pass def func_c(a, b, c):    return a, b, c # 异步任务队列_task_queu

  • python实现堆栈与队列的方法

    本文实例讲述了python实现堆栈与队列的方法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 1.python实现堆栈,可先将Stack类写入文件stack.py,在其它程序文件中使用from stack import Stack,然后就可以使用堆栈了. stack.py的程序: 复制代码 代码如下: class Stack():      def __init__(self,size):          self.size=size;          self.stack=[];         

  • Python+Pika+RabbitMQ环境部署及实现工作队列的实例教程

    rabbitmq中文翻译的话,主要还是mq字母上:Message Queue,即消息队列的意思.前面还有个rabbit单词,就是兔子的意思,和python语言叫python一样,老外还是蛮幽默的.rabbitmq服务类似于mysql.apache服务,只是提供的功能不一样.rabbimq是用来提供发送消息的服务,可以用在不同的应用程序之间进行通信. 安装rabbitmq 先来安装下rabbitmq,在ubuntu 12.04下可以直接通过apt-get安装: sudo apt-get insta

随机推荐