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])
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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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