如何使用py​thon3中的heapq模块？

pip install heapq

nlargest()
nsmallest()

from heapq import *
def heap_sort(iterable):
 h = []
 for value in iterable:
 heappush(h, value)
 return [heappop(h) for _ in range(len(h))]
if __name__ == '__main__':
print(heap_sort([1, 3, 5, 9, 2, 123, 4, 88]))

Output: [1, 2, 3, 4, 5, 9, 88, 123]

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需要注意的是，Python的heapq模块不支持大根堆。一种巧妙的实现方法是使用小根堆，在做push时将最大数的相反数存入堆中，这样堆顶元素就是最小数。在访问堆顶时，再对它取反，就能获取到最大数。

pythonimport operatormy_dict = {'c': 3, 'a': 1, 'b': 2}sorted_dict = dict(sorted(my_dict.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True))print(sorted_dict)3. heapq模块使用heapq.nsmallest()进行原地堆排序:pythonimport heapqmy_list = [4, 1, 3, 2]smallest_numbers ...

item = heapreplace(heap,item) #弹出并返回最小值，然后将heapqreplace方法中item的值插入到堆中，堆的整体结构不会发生改变。如果堆为空报 IndexError 异常。 在需要保证堆大小不变的适合使用 。 P.S. 1. 弹出的元素可能比加入的item大 2. 效率比先heappop再heappush快 merge(*iterabl...

解决LeetCode中的滑动窗口问题，我们可以借助最小堆来动态维护窗口内的最大值。初始化时，将前k个元素放入堆中，每移动窗口一步，就将新元素加入堆，同时检查堆顶元素是否在窗口范围内。当堆顶元素不再属于窗口时，我们移除并继续寻找新的最大值。这个过程通过Python的heapq模块中的heappop和heappush函数...

5.通过解包和再拼接，使用"*"运算符也可以实现列表的连接，但这种方式主要适用于扁平化操作。6.itertools模块中的chain()函数可以用来串联多个可迭代对象，这对于处理多个源的列表连接非常有用。7.heapq模块的merge()函数则适用于合并多个有序的序列，返回一个有序的迭代器。8.最后，yield from语句可以...

1.去搜了下heapq，发现是python标准库中的模块。2.然后就可以在你安装的python目录下，找到源码了啊。具体位置是：你的python安装目录\Lib\heapq.py 感叹一句：这么多人，答非所问啊。。。

Set类位于sets模块中。非重复、无序的序列。 堆 堆(heap)是优先队列的一种。使用优先队列能够以任意顺序增加对象,并且能在任何时间找到最小的元素,也就是说它比用于列表的min方法要有效率得多。下面是heapq模块中重要的函数:函数 描述heappush(heap, x) 将x入堆 ...

比如说：num_list = [98,12,45,1,2,32,90,45,23,121,11]直接排序，输出倒数第二个数即可。num_list = [98,12,45,1,2,32,90,45,23,121,11]tmp_list = sorted(num_list)print('第二大的数是：',tmp_list[-2])

具体有，1、文件操作相关的模块，os，os。path，shutil，errno，stat，glob，fnmatch，tempfile等。2、字符串和文本处理模块，string，re，difflib和textwrap等。3、数据结构形式，collections，bisect，array，heapq，queue，struct和weakref等。4、网络编程与操作系统，SocketServer，socket，selectselectors，...

我们可以用sys包来控制这一程序运行的许多参数,比如说Python运行所能占据的内存和CPU,Python所要扫描的路径等。另一个重要功能是和Python自己的命令行互动,从命令行读取命令和参数。3、random:用于生成随机数的库Python标准库中的random函数,可以生成随机浮点数、整数、字符串,甚至帮助你随机选择列表序列中的一个元素,...