heapq

heapq-Guest-ChinaUnix博客

假设你需要维护一个列表,这个列表不断有新的元素加入,你需要在任何时候很方便的得到列表中的最大(小)值,因此要求列表始终处于排序完毕状态,怎么办呢

最简单的方法就是每次插入新的数据时,调用一次sort方法,这样可以保证列表的顺序。在数据量很小的情况下,这种方法可行,但如果数据量很大呢?Python中列表的sort方法实现并不高明,采用了一种不太有名的自然归并排序,虽然排序开销已经被尽量的压缩了,但仍然不是很理想,复杂度大概是O(nlogn)。对付大量的数据,有没有更好的实现方法呢?有,heapq

heapq是Python的一个标准库,heapq实现了一种叫做的数据结构,是一种简洁的二叉树。他能确保父节点总是比子节点小,即满足

1
2
#Python code
list[i] <= list[2*i + 1] and list[i] <= list[2*i + 2]
因此,list[0]就是最小的元素。在Python中维护一个堆最好的方式就是使用列表,并用库模块heapq来管理此列表。这个列表无需完成排序,但你却能够确保每次调用heappop从列表中获取元素时,总是当前最小的元素,然后所有节点会自动调整,以确保堆特性仍然有效。每次通过heappush添加元素或通过heappop删除元素时,开销大概是O(logn),在数据量很大时,明显要好于排序的方法。
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