python中的堆排序peapq模組

heapq模組實現了python中的堆排序，並提供了有關方法。讓用Python實現排序演算法有了簡單快捷的方式。

下面通過舉例的方式說明heapq的應用方法

實現堆排序

#! /usr/bin/evn python
#coding:utf-8

from heapq import *

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

if __name__=="__main__":
    print heapsort([1,3,5,9,2])
 

heappush()

heapq.heappush(heap, item):將item壓入到堆陣列heap中。如果不進行此步操作，後面的heappop()失效

heappop()

heapq.heappop(heap):從堆陣列heap中取出最小的值，並返回。

>>> h=[]                    #定義一個list
>>> from heapq import *     #引入heapq模組
>>> h
[]
>>> heappush(h,5)               #向堆中依次增加數值
>>> heappush(h,2)
>>> heappush(h,3)
>>> heappush(h,9)
>>> h                           #h的值
[2, 5, 3, 9]
>>> heappop(h)                  #從h中刪除最小的，並返回該值
2
>>> h
[3, 5, 9]
>>> h.append(1)                 #注意，如果不是壓入堆中，而是通過append追加一個數值
>>> h                           #堆的函式並不能操作這個增加的數值，或者說它堆對來講是不存在的
[3, 5, 9, 1]
>>> heappop(h)                  #從h中能夠找到的最小值是3,而不是1
3
>>> heappush(h,2)               #這時，不僅將2壓入到堆內，而且1也進入了堆。
>>> h
[1, 2, 9, 5]
>>> heappop(h)                  #操作物件已經包含了1
1
 

heapq.heappushpop(heap, item)

是上述heappush和heappop的合體，同時完成兩者的功能.注意：相當於先操作了heappush(heap,item),然後操作heappop(heap)

>>> h
[1, 2, 9, 5]
>>> heappop(h)
1
>>> heappushpop(h,4)            #增加4同時刪除最小值2並返回該最小值，與下列操作等同：
2                               #heappush(h,4),heappop(h)
>>> h
[4, 5, 9]
 

heapq.heapify(x)

x必須是list，此函式將list變成堆，實時操作。從而能夠在任何情況下使用堆的函式。

>>> a=[3,6,1]
>>> heapify(a)                  #將a變成堆之後，可以對其操作
>>> heappop(a)
1
>>> b=[4,2,5]                   #b不是堆，如果對其進行操作，顯示結果如下
>>> heappop(b)                  #按照順序，刪除第一個數值並返回,不會從中挑選出最小的
4
>>> heapify(b)                  #變成堆之後，再操作
>>> heappop(b)
2

heapq.heapreplace(heap, item)

是heappop(heap)和heappush(heap,item)的聯合操作。注意，與heappushpop(heap,item)的區別在於，順序不同，這裡是先進行刪除，後壓入堆

>>> a=[]
>>> heapreplace(a,3)            #如果list空，則報錯
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: index out of range
>>> heappush(a,3)
>>> a
[3]
>>> heapreplace(a,2)            #先執行刪除（heappop(a)->3),再執行加入（heappush(a,2))
3
>>> a
[2]
>>> heappush(a,5)  
>>> heappush(a,9)
>>> heappush(a,4)
>>> a
[2, 4, 9, 5]
>>> heapreplace(a,6)            #先從堆a中找出最小值並返回，然後加入6
2
>>> a
[4, 5, 9, 6]
>>> heapreplace(a,1)            #1是後來加入的，在1加入之前，a中的最小值是4
4
>>> a
[1, 5, 9, 6]

heapq.merge(*iterables)

舉例：

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

在歸併排序中詳細演示了本函式的使用方法。

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

獲取列表中最大、最小的幾個值。

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