官網文件
heapq.heapify(x) 把 list 堆排序（下文中引數裡的 heap 都是由這一步得到的 list，如果未先 heapify 會出現錯誤）
import heapq
a = [2,4,1,5,6,3]
heapq.heapify(a)
print a
[1, 4, 2, 5, 6, 3]heapq.import heapq
a = [2,4,1,5,6,3]
heapq.heapify(a)
print a
[1, 4, 2, 5, 6, 3, 7]heapq.import heapq
a = [2,4,1,5,6,3]
heapq.heapify(a)
print a
print b
[2, 4, 3, 5, 6]
1
heapq.import heapq
a = [2,4,1,5,6,3]
heapq.heapify(a)
print a
print b
[2, 4, 3, 5, 6, 7]
1
heapq.heapreplace(heap, item) 把最小的元素用 item 替換，並返回這個元素
import heapq
a = [2,4,1,5,6,3]
heapq.heapify(a)
b = heapq.heapreplace(a,0)
print a
print b
[0, 4, 2, 5, 6, 3]
1
heapq.merge(*iterables) 合併多個 heap 並返回乙個生成器，生成器生成的 list 也是 heap
import heapq
a = [2,4,1,5,6,3]
b = [7,0,9,8]
heapq.heapify(a)
heapq.heapify(b)
c = heapq.merge(a,b)
print a,b
d = [i for i in c]
print d
heapq.heapify(d)
print d
[1, 4, 2, 5, 6, 3] [0, 7, 9, 8]
[0, 1, 4, 2, 5, 6, 3, 7, 9, 8]
[0, 1, 3, 2, 5, 6, 4, 7, 9, 8]
heapq.nlargest(n, iterable[, key]) 返回最大的前n個數的 list ( key 可以自定義，根據 key 進行排序 )
import heapq
a = [2,4,1,5,6,3]
print heapq.nlargest(3,a)
[6, 5, 4]import heapq
a = [,,
,,,,
]print heapq.nlargest(3,a,key=lambda item:item["age"])
print heapq.nlargest(3,a,key=lambda item:item["name"])
[, , ]
[, , ]
heapq.nsmallest(n, iterable[, key]) 返回最小的前n個數的 list ( key 可以自定義，根據 key 進行排序 ) 騷氣的Python之k means演算法
1.回顧 上次對驗證碼進行了去噪和灰度化,這次對它進一步地分類處理,這裡用顏色區分,顯然是分成4個類 2.關於演算法原理我就不多說,下面看 encoding utf 8 from pil import image import math import copy import random class...
python3入門之堆（heapq）
堆是乙個二叉樹，其中每個父節點的值都小於或等於其所有子節點的值。整個堆的最小元素總是位於二叉樹的根節點。python的heapq模組提供了對堆的支援。堆資料結構最重要的特徵是heap 0 永遠是最小的元素 注 heap為定義堆，item增加的元素 heapq.heapify list 注 將列表轉換...
Python中的heapq模組
heapq模組提供基於堆的優先排序演算法，內建模組位於.anaconda3 lib heapq.py。堆的邏輯結構就是完全二叉樹，並且二叉樹中父節點的值小於等於該節點的所有子節點的值。這種實現可以使用 heap k heap 2k 1 並且 heap k heap 2k 2 其中 k 為索引，從 0...