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来自官方heapq的示例:
>>> heap = []
>>> data = [(1, 'J'), (4, 'N'), (3, 'H'), (2, 'O')]
>>> for item in data:
... heappush(heap, item)
...
>>> while heap:
... print(heappop(heap)[1])
J
O
H
N
我想进一步实现高效的selective_push,以便
以下实现解释了目标,但速度较慢:
def selective_push(heap,s):
NotFound=True
for i in range(len(heap)): #linear search
if heap[i][1]==s[1]:
if s[0]<heap[i][0]:
heap[i]=s #replacement
heapify(heap)
NotFound=False
break
if NotFound:
heappush(heap,s)
我认为由于线性搜索,它很慢,这破坏了 heapq.push
的 log(n) 复杂性。替换率较低,但始终执行线性搜索。
最佳答案
heapq
docs有一个如何更改现有项目优先级的示例。 (该示例还使用 count
来确保具有相同优先级的项目按照添加顺序返回:由于您没有提到这一点,因此我简化了代码通过删除该部分。)我还添加了您提到的与替换现有项目时相关的逻辑。
本质上,它归结为维护一个字典(entry_finder
)以快速查找项目,并将项目标记为已删除,而不立即将其从堆中删除,并在以下情况下跳过标记的项目:从堆中弹出。
pq = [] # list of entries arranged in a heap
entry_finder = {} # mapping of tasks to entries
REMOVED = '<removed-task>' # placeholder for a removed task
def add_task(task, priority=0):
'Add a new task or update the priority of an existing task'
if task in entry_finder:
old_priority, _ = entry_finder[task]
if priority < old_priority:
# new priority is lower, so replace
remove_task(task)
else:
# new priority is same or higher, so ignore
return
entry = [priority, task]
entry_finder[task] = entry
heappush(pq, entry)
def remove_task(task):
'Mark an existing task as REMOVED. Raise KeyError if not found.'
entry = entry_finder.pop(task)
entry[-1] = REMOVED
def pop_task():
'Remove and return the lowest priority task. Raise KeyError if empty.'
while pq:
priority, task = heappop(pq)
if task is not REMOVED:
del entry_finder[task]
return task
raise KeyError('pop from an empty priority queue')
一些注意事项:
heappush
是高效的,因为它可以假设被插入的列表已经作为堆排序; heapify
每次调用时都必须检查所有元素
并不是真正删除项目,只是将它们标记为已删除,速度很快,但确实意味着如果您重置大量优先级,那么一些存储实际上会被浪费;这是否合适取决于您的用例
您需要为您想要使用的任何其他 heapq
函数创建类似的包装器,因为您始终需要确保 entry_finder
看起来 - up字典与heapq中的数据保持同步
关于python - heapq 成员资格测试和替换,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/59811615/
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