在实现一个优先队列以前,先简单介绍 heap(堆)的概念。堆,是对于每个父节点上的值都小于或等于子节点的值的二叉树。此外,一个堆必须是一个完整的二叉树,除了最底层其余每一级必须是被完整填充的。所以,堆的最重要的一个特色就是:首项heap[0]
老是最小的一项。 html
而堆化(heapify)则是将一个二叉树转化为一个堆数据结构的过程。在Python中,咱们能够用自带heapq
模块中的heapify(x)
函数来实现将一个列表 x 转化为一个堆。时间复杂度为线性O(N). 代码以下:python
>>> import heapq >>> x = [1, 8, 2, 23, 7, -4, 18, 23, 42, 37, 2] >>> heap = list(x) >>> heapq.heapify(heap) >>> heap [-4, 2, 1, 23, 7, 2, 18, 23, 42, 37, 8]
heap 是被"堆化"后的列表,heap[0] = -4
为最小项。注意:此时heap 的数据类型还是一个list
。api
另外,能够用heappop()
, heappush()
,heapreplace()
等方法来对一个堆列表进行操做。例如,heappop()
会从堆列表中拿出并返回最小项,而且使堆保持不变(即heap[0]
仍为最小项)。数据结构
>>> heapq.heappop(heap)
-4
>>> heapq.heappop(heap)
1
>>> heapq.heappop(heap)
2
>>> heap
[2, 7, 8, 23, 42, 37, 18, 23]
优先级队列的特色:app
pop
操做都会返回一个拥有最高优先级的项代码以下:函数
import heapq class PriorityQueue(object): def __init__(self): self._queue = [] #建立一个空列表用于存放队列 self._index = 0 #指针用于记录push的次序 def push(self, item, priority): """队列由(priority, index, item)形式的元祖构成""" heapq.heappush(self._queue, (-priority, self._index, item)) self._index += 1 def pop(self): return heapq.heappop(self._queue)[-1] #返回拥有最高优先级的项 class Item(object): def __init__(self, name): self.name = name def __repr__(self): return 'Item: {!r}'.format(self.name) if __name__ == '__main__': q = PriorityQueue() q.push(Item('foo'), 5) q.push(Item('bar'), 1) q.push(Item('spam'), 3) q.push(Item('grok'), 1) for i in range(4): print(q._queue) print(q.pop())
对队列进行4次pop()
操做,打印结果以下:学习
[(-5, 0, Item: 'foo'), (-1, 1, Item: 'bar'), (-3, 2, Item: 'spam'), (-1, 3, Item: 'grok')] Item: 'foo' [(-3, 2, Item: 'spam'), (-1, 1, Item: 'bar'), (-1, 3, Item: 'grok')] Item: 'spam' [(-1, 1, Item: 'bar'), (-1, 3, Item: 'grok')] Item: 'bar' [(-1, 3, Item: 'grok')] Item: 'grok'
能够观察出pop()
是如何返回一个拥有最高优先级的项。对于拥有相同优先级的项(bar和grok),会按照被插入队列的顺序来返回。代码的核心是利用heapq
模块,以前已经说过,heapq.heappop()
会返回最小值项,所以须要把 priority 的值变为负,才能让队列将每一项按从最高到最低优先级的顺序级来排序。spa
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