PyTips 0x10 - Python 的堆与优先队列
项目地址： https://git.io/pytips
Python 中内置的 heapq 库和 queue 分别提供了堆和优先队列结构，其中优先队列 queue.PriorityQueue 本身也是基于 heapq 实现的，因此我们这次重点看一下 heapq 。
堆（Heap）是一种特殊形式的完全二叉树，其中父节点的值总是大于子节点，根据其性质，Python 中可以用一个满足 heap[k] <= heap[2*k+1] and heap[k] <= heap[2*k+2] 的列表来实现（ heapq 也确实是这么做的）。堆可以用于实现调度器（例见： Python 3.5 之协程 ），更常用的是优先队列（例如： ImageColorTheme ）。
heapq 提供了下面这些方法：
import heapq print(heapq.__all__)['heappush', 'heappop', 'heapify', 'heapreplace', 'merge', 'nlargest', 'nsmallest', 'heappushpop'] 由于 Heap 是通过列表实现的，我们可以直接用列表创建：
from heapq import * heap = [] heappush(heap, 3) heappush(heap, 2) heappush(heap, 1) print(heap)[1, 3, 2] pop 或 sort 前要确保 heapify
或者通过 heapify 将普通列表转化为 Heap：
heap = list(reversed(range(5))) print("List: ", heap) heapify(heap) print("Heap: ", heap)List: [4, 3, 2, 1, 0] Heap: [0, 1, 2, 4, 3] 每次从 Heap 中 pop 出来的元素都是最小的（因而可以据此实现堆排序）：
heap = [5,4,3,2,1] heapify(heap) print(heappop(heap)) print(heappop(heap)) print(heappop(heap))优先队列
queue.PriorityQueue 实际上只是对 heapq 的简单封装，直接使用其 heappush / heappop 方法：
from queue import PriorityQueue as PQueue pq = PQueue() pq.put((5 * -1, 'Python')) pq.put((4 * -1, 'C')) pq.put((3 * -1, 'Js')) print("Inside PriorityQueue: ", pq.queue) # 内部存储 while not pq.empty(): print(pq.get()[1])Inside PriorityQueue: [(-5, 'Python'), (-4, 'C'), (-3, 'Js')] Python C Js 由于 heapq 是最小堆，而通常 PriorityQueue 用在较大有限制的排前面，所以需要给 priority * -1 。
sorted 一定是 Heap，反之未必
需要注意的是，虽然 Heap 通过 List 实习，但未经过 heapify() 处理的仍然是一个普通的 List，而 heappush 和 heappop 操作每次都会对 Heap 进行重新整理。此外，一个 Heap 列表不一定是正确排序的，但是经过 list.sort() 的列表一定是 Heap：
import random lst = [random.randrange(1, 100) for _ in range(5)] lst.sort() print("List: ", lst) print("Poped: ", heappop(lst)) heappush(lst, 4) print("Heap: ", lst)List: [24, 55, 81, 83, 87] Poped: 24 Heap: [4, 55, 81, 87, 83] 最大/最小的 N 个数
Heap 还提供了 nsmallest 和 nlargest 方法用于取出前 n 个最大/最小数：
heap = [random.randrange(1, 1000) for _ in range(1000)] heapify(heap) print("N largest: ", nlargest(10, heap)) print("N smallest: ", nsmallest(10, heap)) print(len(heap)) # 不原地修改N largest: [999, 999, 998, 994, 992, 991, 990, 988, 985, 982] N smallest: [1, 1, 1, 2, 4, 5, 5, 6, 6, 9] 1000 合并（排序）
merge 方法用于将两个 Heap 进行合并：
heapA = sorted([random.randrange(1, 100) for _ in range(3)]) heapB = sorted([random.randrange(1, 100) for _ in range(3)]) merged = [] for i in merge(heapA, heapB): merged.append(i) print(merged)[5, 29, 66, 66, 70, 99] 最后两个方法 heapreplace 和 heappushpop 分别相当于：
lstA = [1,2,3,4,5] lstB = [1,2,3,4,5] poped = heapreplace(lstA, 0) print("lstA: ", lstA, "poped: ", poped) # is equal to... poped = heappop(lstB) heappush(lstB, 0) print("lstB: ", lstA, "poped: ", poped) print("*"*30) poped = heappushpop(lstA, 9) print("lstA: ", lstA, "poped: ", poped) # is equal to... heappush(lstB, 9) poped = heappop(lstB) print("lstB: ", lstB, "poped: ", poped)lstA: [0, 2, 3, 4, 5] poped: 1 lstB: [0, 2, 3, 4, 5] poped: 1 ****************************** lstA: [2, 4, 3, 9, 5] poped: 0 lstB: [2, 4, 3, 5, 9] poped: 0 这两个方法的执行效率要比分开写的方法高，但要注意 heapreplace 要取代的值是否比 heap[0] 大，如果不是，可以用更有效的方法：
item = 0 lstA = [1,2,3,4,5] if item < lstA[0]: # replace poped = lstA[0] lstA[0] = item print("lstA: ", lstA, "poped: ", poped)lstA: [0, 2, 3, 4, 5] poped: 1 欢迎关注公众号 PyHub！
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