heapq专题
【python笔记】deque()、list()、heapq主要区别
内部实现 1、deque() deque是Python中的一个双端队列，位于collections模块中。 数据结构： deque 是一个双端队列，其内部实现基于一个双向链表。 这意味着元素不是连续存储在内存中的，而是分布在多个节点中，每个节点包含元素本身以及指向其前一个和后一个节点的链接。动态扩容： 虽然 deque 不需要像 list 那样复制整个数组来扩容，但它仍然需要管理链表的节点，并在
【算法】二叉树(满二叉树和完全二叉树)、堆(堆的向下调整)、堆排序、堆的内置模块heapq
1 二叉树 1.1 满二叉树和完全二叉树 1.2 堆的向下调整 2 堆排序 3 堆的内置模块 1 二叉树 二叉树是一种树形数据结构，其中每个节点最多有两个子节点，分别称为左子节点和右子节点。二叉树的常见类型包括：1. **普通二叉树**：任意一种二叉树，没有特定的性质约束。2. **完全二叉树**：除了最后一层，其他层的节点都是满的，且最后一层的节点尽可能向左排列。3. **满二叉树
python中的import heapq模块中几个主要的函数
heapq 是 Python 标准库中的一个模块，它提供了堆队列算法的实现，也称为优先队列算法。堆队列是一种树形数据结构，可以用数组或类似数组的对象（如 Python 列表）来表示。heapq 模块提供了构建和操作最小堆（min-heap）的功能，但也可以用于实现最大堆（max-heap）。 heapq 模块中的函数主要有以下几个： heapq.heappush(heap, item): 将元
【Python】 小顶堆：困难 Leetcode 23. 合并 K 个升序链表 -- Python中heapq对于自定义数据类型的比较
描述 给你一个链表数组，每个链表都已经按升序排列。 请你将所有链表合并到一个升序链表中，返回合并后的链表。 示例 1： 输入：lists = [[1,4,5],[1,3,4],[2,6]] 输出：[1,1,2,3,4,4,5,6] 代码 代码1 由于可能存在相同值的结点，当用元组或数组作为堆中元素时，会出现无法比较结点的情况。在这里解决的方法是每个元组中再添加进一个独一无二的id cl
Python heapq LeetCode 692. Top K Frequent Words
默认最小在最前，这个和sorted一样，没有reverse，但是可以用tuple来玩 heapq是module（文件），所以import heapq.heappush是直接调用这个module最外层的函数 import heapqh1 = []heapq.heappush(h1, (5, 'write code'))heapq.heappush(h1, (7, 'release prod
python使用heapq实现小顶堆（TopK大）/大顶堆（BtmK小）
参考链接 https://www.coder4.com/archives/3844 求一个数列前K大数的问题经常会遇到，在程序中一般用小顶堆可以解决，下面的代码是使用python的heapq实现的小顶堆示例代码： # !/usr/bin/env python# -*- coding:gbk -*-import sysimport heapqclass TopKHeap(object)
Python 优先队列：heapq库的使用
✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页：小嗷犬的个人主页 🍊个人网站：小嗷犬的技术小站 🥭个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。 本文目录 简介heapq 库的使用heapifyheappushheappopheapreplaceheappushpopmergenlargestnsmallest
python中的小根堆模块heapq
heapq模块 heapify(list)建立小根堆heappush(heap, item)推入元素到堆中heappop(heap)从堆中弹出元素heapreplace(heap,item)弹出并返回堆中最小元素，同时推入元素nlargest(n,heap,key=None)返回堆中前n个最大的元素nsmallest(n,heap) 小根堆由二叉树表示，其中每个节点均小于其左右节点的
heapq --- 堆队列算法
源码：Lib/heapq.py 这个模块实现了堆队列算法，即优先队列算法。 堆是一棵完全二叉树，其中每个节点的值都小于等于其各个子节点的值。这个使用数组的实现，索引从 0 开始，且对所有的 k 都有 heap[k] <= heap[2*k+1] 和 heap[k] <= heap[2*k+2]。比较时不存在的元素被认为是无限大。堆最有趣的特性在于最小的元素总是在根结点：heap[0]。
每日一题 2558. 从数量最多的堆取走礼物（简单，heapq）
怎么这么多天都是简单题，不多说了 class Solution:def pickGifts(self, gifts: List[int], k: int) -> int:gifts = [-gift for gift in gifts]heapify(gifts)for i in range(k):heappush(gifts, -int(sqrt(-heappop(gifts))))retu
Python - 优先队列（queue.PriorityQueue heapq）
目录 什么是优先队列 为什么需要优先队列？ 优先队列是个啥？ 优先队列的工作原理 Python实现一个优先队列 Python内置库中的queue.PriorityQueue的使用 基本操作 多条件优先级实现 Python内置库中的heapq heapq的常用操作 基于heapq实现一个优先队列类 什么是优先队列 为什么需要优先队列？ 有一个小需求：请取出一组数中