python利用heapq實現小頂堆(查找最大的N個元素)

来源:https://www.cnblogs.com/52circle/archive/2018/03/10/8540358.html
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查找最大的N個元素——堆數據結構 給出序列,求出TopK大的元素,使用小頂堆,heapq模塊實現 ...


查找最大的N個元素——堆數據結構

給出序列,求出TopK大的元素,使用小頂堆,heapq模塊實現

使用heappush()時,從數據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)]


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