python使用heapq實現小頂堆(TopK大)/大頂堆(BtmK小)
阿新 • • 發佈:2019-02-17
參考連結
求一個數列前K大數的問題經常會遇到,在程式中一般用小頂堆可以解決,下面的程式碼是使用python的heapq實現的小頂堆示例程式碼:
# !/usr/bin/env python
# -*- coding:gbk -*-
import sys
import heapq
class TopKHeap(object):
def __init__(self, k):
self.k = k
self.data = []
def push(self, elem):
if len(self.data) < self.k:
heapq.heappush(self.data, elem)
else:
topk_small = self.data[0]
if elem > topk_small:
heapq.heapreplace(self.data, elem)
def topk(self):
return [x for x in reversed([heapq.heappop(self.data) for x in xrange(len(self.data))])]
def main():
list_num = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
th = TopKHeap(5)
for i in list_num:
th.push(i)
print th.topk()
if __name__ == "__main__":
main()
python的heapq在實現的時候,沒有像STL或者Java可以傳入比較函式,具體的原因可以參考參考文件給出的連結。
因此有些人想出了比較trick的思路。一句話概括如下:
push(e)改為push(-e),pop(e)為-pop(e),也就是說存入和取出的數都是相反數,其他邏輯和TopK相同。(點贊)
實現使用者自定義的比較函式,允許elem是一個tuple,按照tuple的第一個元素進行比較,所以可以把tuple的第一個元素作為我們的比較的key。
英文原話:
The heapq documentation suggests that heap elements could be tuples in which the first element is the priority and defines the sort order.
import heapq
class MyHeap(object):
def __init__(self, initial=None, key=lambda x:x):
self.key = key
if initial:
self._data = [(key(item), item) for item in initial]
heapq.heapify(self._data)
else:
self._data = []
def push(self, item):
heapq.heappush(self._data, (self.key(item), item))
def pop(self):
return heapq.heappop(self._data)[1]