本篇文章為大家展示了如何在Python怎么中使用heapq模塊，內容簡明扼要并且容易理解，絕對能使你眼前一亮，通過這篇文章的詳細介紹希望你能有所收獲。

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heapq 模塊實現了適用于Python列表的最小堆排序算法。

堆是一個樹狀的數據結構，其中的子節點都與父母排序順序關系。因為堆排序中的樹是滿二叉樹，因此可以用列表來表示樹的結構，使得元素 N 的子元素位于 2N + 1 和 2N + 2 的位置（對于從零開始的索引）。

本文內容將分為三個部分，第一個部分簡單介紹 heapq 模塊的使用；第二部分回顧堆排序算法；第三部分分析heapq中的實現。

heapq 的使用

創建堆有兩個基本的方法：heappush() 和 heapify()，取出堆頂元素用 heappop()。

heappush() 是用來向已有的堆中添加元素，一般從空列表開始構建：

import heapq

data = [97, 38, 27, 50, 76, 65, 49, 13]
heap = []

for n in data:
 heapq.heappush(heap, n)

print('pop:', heapq.heappop(heap)) # pop: 13
print(heap) # [27, 50, 38, 97, 76, 65, 49]

如果數據已經在列表中，則使用 heapify() 進行重排：

import heapq

data = [97, 38, 27, 50, 76, 65, 49, 13]

heapq.heapify(data)

print('pop:', heapq.heappop(data)) # pop: 13
print(data) # [27, 38, 49, 50, 76, 65, 97]

回顧堆排序算法

堆排序算法基本思想是：將無序序列建成一個堆，得到關鍵字最小（或大的記錄；輸出堆頂的最小 （大）值后，使剩余的 n-1 個元素 重又建成一個堆，則可得到n個元素的次小值 ；重復執行，得到一個有序序列，這個就是堆排序的過程。

堆排序需要解決兩個問題：

• 如何由一個無序序列建立成一個堆？

• 如何在輸出堆頂元素之后，調整剩余元素，使之成為一個新的堆？

• 新添加元素和，如何調整堆？

先來看看第二個問題的解決方法。采用的方法叫“篩選”，當輸出堆頂元素之后，就將堆中最后一個元素代替之；然后將根結點值與左、右子樹的根結點值進行比較 ，并與其中小者進行交換；重復上述操作，直至葉子結點，將得到新的堆，稱這個從堆頂至葉子的調整過程為“篩選”。

如上圖所示，當堆頂 13 輸出后，將堆中末尾的 97 替代為堆頂，然后堆頂與它的子節點 38 和 27 中的小者交換；元素 97 在新的位置上在和它的子節點 65 和 49 中的小者交換；直到元素97成為葉節點，就得到了新的堆。這個過程也叫 下沉 。

讓堆中位置為 pos 元素進行下沉的如下：

def heapdown(heap, pos):
 endpos = len(heap)
 while pos < endpos:
 lchild = 2 * pos + 1
 rchild = 2 * pos + 2
 if lchild >= endpos: # 如果pos已經是葉節點，退出循環
  break
 childpos = lchild # 假設要交換的節點是左節點
 if rchild < endpos and heap[childpos] > heap[rchild]:
  childpos = rchild

 if heap[pos] < heap[childpos]: # 如果節點比子節點都小，退出循環
  break
 heap[pos], heap[childpos] = heap[childpos], heap[pos] # 交換
 pos = childpos

再來看看如何解決第三個問題：新添加元素和，如何調整堆？這個的方法正好與 下沉 相反，首先將新元素放置列表的最后，然后新元素與其父節點比較，若比父節點小，與父節點交換；重復過程直到比父節點大或到根節點。這個過程使得元素從底部不斷上升，從下至上恢復堆的順序，稱為 上浮 。

將位置為 pos 進行上浮的代碼為：

def heapup(heap, startpos, pos): # 如果是新增元素，startpos 傳入 0
 while pos > startpos:
 parentpos = (pos - 1) // 2
 if heap[pos] < heap[parentpos]:
  heap[pos], heap[parentpos] = heap[parentpos], heap[pos]
  pos = parentpos
 else:
  break

第一個問題：如何由一個無序序列建立成一個堆？從無序序列的第 n/2 個元素 （即此無序序列對應的完全二叉樹的最后一個非終端結點 ）起 ，至第一個元素止，依次進行下沉：

for i in reversed(range(len(data) // 2)):
 heapdown(data, i)

heapq 源碼分析

添加新元素到堆中的 heappush() 函數：

def heappush(heap, item):
 """Push item onto heap, maintaining the heap invariant."""
 heap.append(item)
 _siftdown(heap, 0, len(heap)-1)

把目標元素放置列表最后，然后進行上浮。盡管它命名叫 down ,但這個過程是上浮的過程，這個命名也讓我困惑，后來我才知道它是因為元素的索引不斷減小，所以命名 down 。下沉的過程它也就命名為 up 了。

def _siftdown(heap, startpos, pos):
 newitem = heap[pos]
 # Follow the path to the root, moving parents down until finding a place
 # newitem fits.
 while pos > startpos:
  parentpos = (pos - 1) >> 1
  parent = heap[parentpos]
  if newitem < parent:
   heap[pos] = parent
   pos = parentpos
   continue
  break
 heap[pos] = newitem

一樣是通過 newitem 不斷與父節點比較。不一樣的是這里缺少了元素交換的過程，而是計算出新元素最后所在的位置 pos 并進行的賦值。顯然這是優化后的代碼，減少了不斷交換元素的冗余過程。

再來看看輸出堆頂元素的函數 heappop():

def heappop(heap):
 """Pop the smallest item off the heap, maintaining the heap invariant."""
 lastelt = heap.pop() # raises appropriate IndexError if heap is empty
 if heap:
  returnitem = heap[0]
  heap[0] = lastelt
  _siftup(heap, 0)
  return returnitem
 return lastelt

通過 heap.pop() 獲得列表中的最后一個元素，然后替換為堆頂 heap[0] = lastelt ，再進行下沉：

def _siftup(heap, pos):
 endpos = len(heap)
 startpos = pos
 newitem = heap[pos]
 # Bubble up the smaller child until hitting a leaf.
 childpos = 2*pos + 1 # 左節點，默認替換左節點
 while childpos < endpos:
  # Set childpos to index of smaller child.
  rightpos = childpos + 1 # 右節點
  if rightpos < endpos and not heap[childpos] < heap[rightpos]:
   childpos = rightpos # 當右節點比較小時，應交換的是右節點
  # Move the smaller child up.
  heap[pos] = heap[childpos]
  pos = childpos
  childpos = 2*pos + 1
 # The leaf at pos is empty now. Put newitem there, and bubble it up
 # to its final resting place (by sifting its parents down).
 heap[pos] = newitem
 _siftdown(heap, startpos, pos)

這邊的代碼將準備要下沉的元素視為新元素 newitem ，將其當前的位置 pos 視為空位置，由其子節點中的小者進行取代，反復如此，最后會在葉節點留出一個位置，這個位置放入 newitem ，再讓新元素進行上浮。

再來看看讓無序數列重排成堆的 heapify() 函數：

def heapify(x):
 """Transform list into a heap, in-place, in O(len(x)) time."""
 n = len(x)
 for i in reversed(range(n//2)):
  _siftup(x, i)

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文章標題：如何在Python怎么中使用heapq模塊-創新互聯
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