本文实例为大家分享了python实现最大优先队列的具体代码,供大家参考,具体内容如下
说明:为了增强可复用性,设计了两个类,Heap类和PriorityQ类,其中PriorityQ类继承Heap类,从而达到基于最大堆实现最大优先队列。
#! /usr/bin/env python #coding=utf-8 class Heap(object): #求给定下标i的父节点下标 def Parent(self, i): if i%2==0: return i/2 - 1 else: return i/2 #求给定下标i的左孩子下标 def Left(self, i): return 2*i+1 #求给定下标i的右孩子下标 def Right(self, i): return 2*i+2 #维护堆的性质:遵循最大堆 def MaxHeapify(self, a, i, heap_size): l=self.Left(i) r=self.Right(i) largest = i if l<heap_size and a[l]>a[largest]:#下标从0~heap_size-1 largest=l if r<heap_size and a[r]>a[largest]: largest=r if largest!=i:#若当前节点不是最大的,下移 a[i], a[largest] = a[largest], a[i]#交换a[i]和a[largest] self.MaxHeapify(a, largest, heap_size)#追踪下移的节点 #建堆 def BuildMaxHeap(self, a): heap_size=len(a) for i in range(heap_size/2 - 1, -1, -1):#从最后一个非叶节点开始调整 #a[heap_size/2 - 1]~a[0]都是非叶节点,其他的是叶子节点 self.MaxHeapify(a, i, heap_size) #堆排序算法 def HeapSort(self, a): heap_size=len(a) '''step1:初始化堆,将a[0...n-1]构造为堆(堆顶a[0]为最大元素)''' self.BuildMaxHeap(a) for i in range(len(a)-1, 0, -1): #print a '''step2:将当前无序区的堆顶元素a[0]与该区间最后一个记录交换 得到新的无序区a[0...n-2]和新的有序区a[n-1],有序区的范围从 后往前不断扩大,直到有n个''' a[0], a[i] = a[i], a[0]#每次将剩余元素中的最大者放到最后面a[i]处 heap_size -= 1 '''step3:为避免交换后新的堆顶违反堆的性质,因此将新的无序区调整为新 的堆''' self.MaxHeapify(a, 0, heap_size) #最大优先队列的实现 class PriorityQ(Heap): #返回具有最大键字的元素 def HeapMaximum(self, a): return a[0] #去掉并返回具有最大键字的元素 def HeapExtractMax(self, a): heap_size=len(a) #if heap_size<0: # error "heap underflow" if heap_size>0: max=a[0] a[0]=a[heap_size-1] #heap_size -= 1 #该处不对,并没有真正实现数组长度减一 del a[heap_size-1]#!!!!!! self.MaxHeapify(a, 0, len(a)) return max #将a[i]处的关键字增加到key def HeapIncreaseKey(self, a, i, key): if key<a[i]: print "new key is smaller than current one" else: a[i]=key '''当前元素不断与其父节点进行比较,如果当前元素关键字较大,则与其 父节点进行交换。不断重复此过程''' while i>0 and a[self.Parent(i)]<a[i]: a[i], a[self.Parent(i)] = a[self.Parent(i)], a[i] i=self.Parent(i) #增加元素 def MaxHeapInsert(self, a, key): #heap_size=len(a) #heap_size += 1 #a[heap_size-1]=-65535 a.append(-65535)#在a的末尾增加一个关键字为负无穷的叶节点扩展最大堆 heap_size=len(a) self.HeapIncreaseKey(a, heap_size-1, key) if __name__ == '__main__': H = Heap() P = PriorityQ() x = [0, 2, 6, 98, 34, -5, 23, 11, 89, 100, 4] #x1= [3,9,8,4,5,2,10,18] #H.HeapSort(x) #H.HeapSort(x1) #print x #print x1 H.BuildMaxHeap(x)#首先建立大顶堆 print '%s %r' % ('BigHeap1:', x) # %r是万能输出格式 print '%s %d' % ('Maximun:', P.HeapMaximum(x)) print '%s %d' % ('ExtractMax:', P.HeapExtractMax(x)) print '%s %r' % ('BigHeap2:', x) #P.MaxHeapInsert(x, 100) #print x P.HeapIncreaseKey(x, 2, 20) print x P.HeapIncreaseKey(x, 2, 30) print x P.MaxHeapInsert(x, 100) print x
测试结果:
BigHeap1: [100, 98, 23, 89, 34, -5, 6, 11, 0, 2, 4] Maximun: 100 ExtractMax: 100 BigHeap2: [98, 89, 23, 11, 34, -5, 6, 4, 0, 2] new key is smaller than current one [98, 89, 23, 11, 34, -5, 6, 4, 0, 2] [98, 89, 30, 11, 34, -5, 6, 4, 0, 2] [100, 98, 30, 11, 89, -5, 6, 4, 0, 2, 34]
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我定义最大优先级队列如下: 我需要理解这是如何工作的,特别是当1只得到2的索引(而不是4)时? 多谢了。
我目前正在尝试实现min heap PQ,但是我在实现的正确性方面遇到了一些问题,我似乎无法找出我做错了什么——它没有输出最低优先级,也没有对它们进行正确排序。 使用以下测试数据: 我得到以下结果: 我希望结果是按升序排列的——起初我认为这可能是因为交换了错误的孩子,但最后一个输出是最大的优先级,所以这没有意义。我花了几个小时试图研究堆优先级队列,但我找不到任何帮助。 以下是CMP要求的更好的代码
我正在编写一个涉及堆实现的代码,在我的bubbleUp方法中,在我的while循环行中,我似乎遇到了一个取消引用的错误。这可能是一个相当基本的问题,但解决这个问题的最佳方法是什么?我在实现removeHigh方法时也遇到了一些问题,该方法旨在从队列中移除最高的元素。
我正在编写一个最小优先级队列和一个最大优先级队列,如下所示: 输入数组的数字将一个接一个地添加到队列中。然而,当数组[12,4,5,3,8,7]是一个样本输入,打印优先队列的输出是: MIN:[3.0, 4.0, 5.0, 12.0, 8.0, 7.0]MAX:[12.0, 8.0, 7.0, 3.0, 4.0, 5.0] 我定义的比较器有什么问题吗?提前感谢你的帮助。
问题 怎样实现一个按优先级排序的队列? 并且在这个队列上面每次 pop 操作总是返回优先级最高的那个元素 解决方案 下面的类利用 heapq 模块实现了一个简单的优先级队列: import heapq class PriorityQueue: def __init__(self): self._queue = [] self._index = 0
在谷歌搜索了几天之后,我相信我完全迷路了。我想实现一种优先级队列,它大约有3个队列: 高优先级队列(每日),需要先处理 中等优先级队列(每周),如果队列#1中没有项目,将进行处理。(此队列中的ok消息根本不处理) 低优先级队列(每月),如果队列#1中没有项目,将进行处理 最初,我有以下流程,让消费者使用所有三个队列中的消息,并检查队列#1、#2和#3中是否有任何项目。然后我意识到这是错误的,因为: