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Python heapq使用详解及实例代码
脚本专栏 2024/9/1 佚名
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 Python heapq 详解

Python有一个内置的模块，heapq标准的封装了最小堆的算法实现。下面看两个不错的应用。

小顶堆（求TopK大）

话说需求是这样的： 定长的序列，求出TopK大的数据。

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]

大顶堆（求BtmK小）

这次的需求变得更加的困难了：给出N长的序列，求出BtmK小的元素，即使用大顶堆。

算法实现的核心思路是：将push(e)改为push(-e)、pop(e)改为-pop(e)。

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])

 感谢阅读，希望能帮助到大家，谢谢大家对本站的支持！

标签：
Python,heapq,详解,Python,heapq妙用,Python,heapq如何使用
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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

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