20庫的新增 Python heapq庫的用法介紹

一、heapq庫簡介

heapq 庫是python標準庫之一，提供了構建小頂堆的方法和一些對小頂堆的基本操作方法(如入堆，出堆等)，可以用於實現堆排序演算法。堆是一種基本的資料結構，堆的結構是一棵完全二叉樹，並且滿足堆積的性質：每個節點(葉節點除外)的值都大於等於(或都小於等於)它的子節點。堆結構分為大頂堆和小頂堆，在heapq中使用的是小頂堆：1. 大頂堆：每個節點(葉節點除外)的值都大於等於其子節點的值，根節點的值是所有節點中最大的。2. 小頂堆：每個節點(葉節點除外)的值都小於等於其子節點的值，根節點的值是所有節點中最小的。在heapq庫中，heapq使用的資料型別是python的基本資料型別 list ，要滿足堆積的性質，則在這個列表中，索引 k 的值要小於等於索引 2*k+1 的值和索引 2*k+2 的值(在完全二叉樹中，將資料按廣度優先插入，索引為k的節點的子節點索引分別為2*k+1和2*k+2)。在heapq庫的原始碼中也有介紹，可以讀一下heapq的原始碼，**不多。使用python實現堆排序可以參考：python實現堆排序完全二叉樹的特性可以參考：二叉樹簡介

二、使用heapq建立堆

執行結果：

使用heapify(array)得到的堆結構如下。

不過，這兩個結果都滿足小頂堆的特性，不影響堆的使用(堆只會從堆頂開始取資料，取出資料後會重新調整結構)。

三、使用heapq實現堆排序

執行結果：

5heap sort result:  [5, 7, 10, 15, 17, 21, 24, 27, 30, 36, 45, 50]四、獲取堆中的最小值或最大值array = [10, 17, 50, 7, 30, 24, 27, 45, 15, 5, 36, 21]heapq.heapify(array)print(heapq.nlargest(2, array))print(heapq.nsmallest(3, array))

執行結果：

[50, 45][5, 7, 10]

nlargest(num, heap)，從堆中取出num個資料，從最大的資料開始取，返回結果是乙個列表(即使只取乙個資料)。如果num大於等於堆中的資料數量，則從大到小取出堆中的所有資料，不會報錯，相當於實現了降序排序。nsmallest(num, heap)，從堆中取出num個資料，從最小的資料開始取，返回結果是乙個列表。這兩個方法除了可以用於堆，也可以直接用於列表，功能一樣。

五、使用heapq合併兩個有序列表

array_a = [10, 7, 15, 8]array_b = [17, 3, 8, 20, 13]array_merge = heapq.merge(sorted(array_a), sorted(array_b))print("merge result:", list(array_merge))

執行結果：

merge result: [3, 7, 8, 8, 10, 13, 15, 17, 20]

merge(list1, list2)，將兩個有序的列表合併成乙個新的有序列表，返回結果是乙個迭代器。這個方法可以用於歸併排序。

六、heapq替換資料的方法

執行結果：before: [7, 8, 15, 10]after: [7, 8, 15, 10]5before: [7, 8, 15, 10]after: [5, 8, 15, 10]7

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