python heapq 的使用方法

堆的使用

# 堆 heapd 的使用
import heapq


# 将 list 转换成 heapd  # 此处还有疑问
heapq.heapify([1])

# 向 list_first 压入一个值
list_first = [2, 3, 5, 4]
heapq.heappush(list_first, 1)
print(list_first)  # [1, 2, 5, 4, 3]

# 在 list_first 中弹出最小值 （list_first 为 None，则抛出异常）
min_value = heapq.heappop(list_first)
print(min_value)  # 1
min_value = heapq.heappop(list_first)
print(min_value)  # 2

# 在 list_first 中压入一个值 再去取最小值 (先推后弹)
min_values = heapq.heappushpop(list_first, 6)
print(min_values)  # 3

# 在 list_first 取最小值, 再压入一个值 (先弹后推)
min_values = heapq.heapreplace(list_first, 1)
print(min_values)

# 将多个已经排序的的list 合并成一个已排序的 可迭代对象
list_second = [2, 3, 4, 5, 6]
list_third = [6, 7, 8, 8, 9]
list_sum = heapq.merge(list_second, list_third)  # [2, 3, 4, 5, 6, 6, 7, 8, 8, 9]

while True:
    try:
        number = list_sum.__next__()
    except StopIteration:
        break

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""" 取出 list_test 中 n 个最大值 """
list_test = [i for i in range(10, 200) if i % 2 != 0]

# 当 n = 1 时：
Max_value = max(list_test)
print(Max_value)       # 199
# 当 n 较小时：  # heapd.nlargest(n, list) 在 list 中取出 n 个最大值 
Max_value_list = heapq.nlargest(10, list_test)
print(Max_value_list)  # [199, 197, 195, 193, 191, 189, 187, 185, 183, 181]
# 当 n 较大时：		
Max_value_list = sorted(list_test)[-10:]
print(Max_value_list)  # [181, 183, 185, 187, 189, 191, 193, 195, 197, 199] 


""" 取出 list_test 中 n 个最小值 """

list_test = [i for i in range(10, 200) if i % 2 != 0]

# 当 n = 1 时：
Min_value = min(list_test)
print(Min_value)  	   # 11
# 当 n 较小时： nsmallest(n, list) 在 list 中取出 n 个最小值 
Min_value_list = heapq.nsmallest(10, list_test)
print(Min_value_list)  # [11, 13, 15, 17, 19, 21, 23, 25, 27, 29]
# 当 n 较大时：
Min_value_list = sorted(list_test)[0:10]
print(Min_value_list)  # [11, 13, 15, 17, 19, 21, 23, 25, 27, 29]

python heapq 的使用方法

原文：https://www.cnblogs.com/FutureHolmes/p/14898494.html