Python堆排序之heapq

Posted 2021-05-01 Python爬虫与算法进阶

Python中的堆排序

heapq模块实现了Python中的堆排序，并提供了有关方法。让用Python实现排序算法有了简单快捷的方式。

heapq的官方文档和源码：Heap queue algorithm

下面通过举例的方式说明heapq的应用方法

实现堆排序

from heapq import *


def heap_sort(iterable):
    h = []
    for value in iterable:
        heappush(h, value)
    return [heappop(h) for _ in range(len(h))]


if __name__ == '__main__':
    print(heap_sort([1, 3, 5, 9, 2, 123, 4, 88]))

Output: [1, 2, 3, 4, 5, 9, 88, 123]

下面说说几个主要方法

heappush()

heapq.heappush(heap, item):将item压入到堆数组heap中。如果不进行此步操作，后面的heappop()失效

heappop()

>>> h = []                    #定义一个list
>>> from heapq import *     #引入heapq模块
>>> h
[]
>>> heappush(h, 5)               #向堆中依次增加数值
>>> heappush(h, 2)
>>> heappush(h, 3)
>>> heappush(h, 9)
>>> h                           #h的值
[2, 5, 3, 9]
>>> heappop(h)                  #从h中删除最小的，并返回该值
2
>>> h
[3, 5, 9]
>>> h.append(1)                 #注意，如果不是压入堆中，而是通过append追加一个数值
>>> h                           #堆的函数并不能操作这个增加的数值，或者说它堆对来讲是不存在的
[3, 5, 9, 1]
>>> heappop(h)                  #从h中能够找到的最小值是3,而不是1
3
>>> heappush(h, 2)               #这时，不仅将2压入到堆内，而且1也进入了堆。
>>> h
[1, 2, 9, 5]
>>> heappop(h)                  #操作对象已经包含了1
1

heapq.heappushpop(heap, item)

是上述heappush和heappop的合体，同时完成两者的功能.注意：相当于先操作了heappush(heap,item),然后操作heappop(heap)

>>> h
[1, 2, 9, 5]
>>> heappop(h)
1
>>> heappushpop(h, 4)            #增加4同时删除最小值2并返回该最小值，与下列操作等同：
2                               #heappush(h,4),heappop(h)
>>> h
[4, 5, 9]

heapq.heapify(x)

x必须是list，此函数将list变成堆，实时操作。从而能够在任何情况下使用堆的函数。

>>> a = [3, 6, 1]
>>> heapify(a)                  #将a变成堆之后，可以对其操作
>>> heappop(a)
1
>>> b = [4, 2, 5]                   #b不是堆，如果对其进行操作，显示结果如下
>>> heappop(b)                  #按照顺序，删除第一个数值并返回,不会从中挑选出最小的
4
>>> heapify(b)                  #变成堆之后，再操作
>>> heappop(b)
2

heapq.heapreplace(heap, item)

是heappop(heap)和heappush(heap,item)的联合操作。注意，与heappushpop(heap,item)的区别在于，顺序不同，这里是先进行删除，后压入堆

>>> a = []
>>> heapreplace(a, 3)            #如果list空，则报错
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: index out of range
>>> heappush(a, 3)
>>> a
[3]
>>> heapreplace(a, 2)            #先执行删除（heappop(a)->3),再执行加入（heappush(a, 2))
3
>>> a
[2]
>>> heappush(a, 5)  
>>> heappush(a, 9)
>>> heappush(a, 4)
>>> a
[2, 4, 9, 5]
>>> heapreplace(a, 6)            #先从堆a中找出最小值并返回，然后加入6
2
>>> a
[4, 5, 9, 6]
>>> heapreplace(a, 1)            #1是后来加入的，在1加入之前，a中的最小值是4
4
>>> a
[1, 5, 9, 6]

heapq.merge(\*iterables)

举例：

>>> a = [2, 4, 6]         
>>> b = [1, 3, 5]
>>> c = merge(a, b)
>>> list(c)
[1, 2, 3, 4, 5, 6]

在[归并排序](https://github.com/qiwsir/algorithm/blob/master/merge_sort.md)中详细演示了本函数的使用方法。

heapq.nlargest(n, iterable[, key]),heapq.nsmallest(n, iterable[, key])

获取列表中最大、最小的几个值。

>>> a   
[2, 4, 6]
>>> nlargest(2,a)
[6, 4]

数组中的第K个最大元素

其实以上说了那么多，只是为了说这道题。

在未排序的数组中找到第 **k** 个最大的元素。请注意，你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素，而不是第 k 个不同的元素。

示例 1:

输入: [3,2,1,5,6,4] 和 k = 2

输出: 5

示例 2:

输入: [3,2,3,1,2,4,5,5,6] 和 k = 4

输出: 4

说明:

你可以假设 k 总是有效的，且 1 ≤ k ≤ 数组的长度。

这里不说别的解法。当然面试中你肯定不能这么写，但这是一个很好的思路

class Solution:
    def findKthLargest(self, nums, k):
        """
        :type nums: List[int]
        :type k: int
        :rtype: int
        """
        import heapq 
        heapq.heapify(nums) 
        return heapq.nlargest(k, nums)[-1]

看到有人用 return sorted(nums)[-k]，真的要被气死了。

同九年 汝独秀

参考 https://github.com/qiwsir/algorithm/blob/master/heapq.md