python利用heapq實現小頂堆(尋找最大的N個元素），pythonheapq

python利用heapq實現小頂堆(尋找最大的N個元素），pythonheapq

尋找最大的N個元素——堆資料結構 給出序列，求出TopK大的元素，使用小頂堆，heapq模組實現

使用heappush()時，從資料來源增加新元素時會保持元素的堆順序。 在一個操作中刪除現有元素並替換為新值，可以使用heapreplace() import heapq class BtmkHeap(object): def __init__(self, k): self.k = k self.data = [] def Push(self, elem): # Reverse elem to convert to max-heap num1 = elem[0] num1 = -num1 num2 = elem[1] # Using heap algorighem if len(self.data) < self.k: heapq.heappush(self.data, (num1,num2)) else: topk_small = self.data[0][0] if elem[0] > topk_small: heapq.heapreplace(self.data,(num1,num2)) def BtmK(self): return sorted([(-x[0],x[1]) for x in self.data]) if __name__ == '__main__': a = (100,1) b = (200,2) c = (300,3) d = (400,4) e = (50,5) btm = BtmkHeap(3) btm.Push(a) btm.Push(b) btm.Push(c) btm.Push(e) btm.Push((23,1)) print(btm.BtmK()) 結果[(23, 1), (50, 5), (100, 1)]