Python'da bir maksimum yığın uygulaması için ne kullanırım?

Python min yığınlar için heapq modülü içerir, ancak bir max yığın gerekir. Python'da maksimum yığın uygulaması için ne kullanmalıyım?

En kolay yol, anahtarların değerini tersine çevirmek ve heapq kullanmaktır. Örneğin, 1000.0'ı -1000.0'a ve 5.0'ı -5.0'a dönüştürün.

Kullanabilirsiniz

import heapq
listForTree = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15]    
heapq.heapify(listForTree)             # for a min heap
heapq._heapify_max(listForTree)        # for a maxheap!!

Daha sonra öğeleri açmak istiyorsanız, şunu kullanın:

heapq.heappop(minheap)      # pop from minheap
heapq._heappop_max(maxheap) # pop from maxheap

Çözüm, değerlerinizi yığın halinde sakladığınızda veya nesne karşılaştırmanızı şöyle tersine çevirmektir:

import heapq

class MaxHeapObj(object):
  def __init__(self, val): self.val = val
  def __lt__(self, other): return self.val > other.val
  def __eq__(self, other): return self.val == other.val
  def __str__(self): return str(self.val)

Maks yığın yığını örneği:

maxh = []
heapq.heappush(maxh, MaxHeapObj(x))
x = maxh[0].val  # fetch max value
x = heapq.heappop(maxh).val  # pop max value

Ancak değerlerinizi sarmayı ve paketini açmayı hatırlamanız gerekir; bu, minimum veya maksimum yığınla uğraştığınızı bilmenizi gerektirir.

MinHeap, MaxHeap sınıfları

MinHeapVe MaxHeapnesneleri için sınıflar eklemek kodunuzu basitleştirebilir:

class MinHeap(object):
  def __init__(self): self.h = []
  def heappush(self, x): heapq.heappush(self.h, x)
  def heappop(self): return heapq.heappop(self.h)
  def __getitem__(self, i): return self.h[i]
  def __len__(self): return len(self.h)

class MaxHeap(MinHeap):
  def heappush(self, x): heapq.heappush(self.h, MaxHeapObj(x))
  def heappop(self): return heapq.heappop(self.h).val
  def __getitem__(self, i): return self.h[i].val

Örnek kullanım:

minh = MinHeap()
maxh = MaxHeap()
# add some values
minh.heappush(12)
maxh.heappush(12)
minh.heappush(4)
maxh.heappush(4)
# fetch "top" values
print(minh[0], maxh[0])  # "4 12"
# fetch and remove "top" values
print(minh.heappop(), maxh.heappop())  # "4 12"

En kolay ve ideal çözüm

Değerleri -1 ile çarpın

İşte böyle. Tüm en yüksek sayılar artık en düşük ve tam tersi.

Bir öğeyi açtığınızda orijinal değeri tekrar almak için -1 ile çarptığınızda unutmayın.

Ben heapq bir max yığın sürümünü uyguladı ve PyPI için gönderdi. (Heapq modülü CPython kodunda çok küçük bir değişiklik.)

https://pypi.python.org/pypi/heapq_max/

https://github.com/he-zhe/heapq_max

Kurulum

pip install heapq_max

kullanım

tl; dr: tüm işlevlere '_max' eklemek dışında heapq modülü ile aynı.

heap_max = []                           # creates an empty heap
heappush_max(heap_max, item)            # pushes a new item on the heap
item = heappop_max(heap_max)            # pops the largest item from the heap
item = heap_max[0]                      # largest item on the heap without popping it
heapify_max(x)                          # transforms list into a heap, in-place, in linear time
item = heapreplace_max(heap_max, item)  # pops and returns largest item, and
                                    # adds new item; the heap size is unchanged

Karşılaştırılabilir ancak int benzeri olmayan anahtarlar ekliyorsanız, üzerlerinde karşılaştırma işleçlerini geçersiz kılabilirsiniz (yani <= olur> ve> <= olur). Aksi takdirde, heapq modülünde heapq._siftup değerini geçersiz kılabilirsiniz (hepsi sonunda sadece Python kodu).

İsteğe bağlı olarak en büyük veya en küçük öğeleri seçmenize izin verme

import heapq
heap = [23, 7, -4, 18, 23, 42, 37, 2, 8, 2, 23, 7, -4, 18, 23, 42, 37, 2]
heapq.heapify(heap)
print(heapq.nlargest(3, heap))  # [42, 42, 37]
print(heapq.nsmallest(3, heap)) # [-4, -4, 2]

İnt sınıfını genişletmek ve __lt__'yi geçersiz kılmak yollardan biridir.

import queue
class MyInt(int):
    def __lt__(self, other):
        return self > other

def main():
    q = queue.PriorityQueue()
    q.put(MyInt(10))
    q.put(MyInt(5))
    q.put(MyInt(1))
    while not q.empty():
        print (q.get())


if __name__ == "__main__":
    main()

Maksimum yığın oluşturmak için değerleri tersine çeviren bir yığın sarıcı yanı sıra kitaplığı daha OOP benzeri yapmak için bir min-yığın için bir sarıcı sınıfı oluşturduk. İşte özü. Üç sınıf vardır; Heap (soyut sınıf), HeapMin ve HeapMax.

Yöntem:

isempty() -> bool; obvious
getroot() -> int; returns min/max
push() -> None; equivalent to heapq.heappush
pop() -> int; equivalent to heapq.heappop
view_min()/view_max() -> int; alias for getroot()
pushpop() -> int; equivalent to heapq.pushpop

Maksimum yığın kullanarak en büyük K öğesini elde etmek istiyorsanız, aşağıdaki numarayı yapabilirsiniz:

nums= [3,2,1,5,6,4]
k = 2  #k being the kth largest element you want to get
heapq.heapify(nums) 
temp = heapq.nlargest(k, nums)
return temp[-1]

Isaac Turner'ın mükemmel cevabını takiben , max yığın kullanarak K Orijinine En Yakın Noktalara dayanan bir örnek vermek istiyorum .

from math import sqrt
import heapq


class MaxHeapObj(object):
    def __init__(self, val):
        self.val = val.distance
        self.coordinates = val.coordinates

    def __lt__(self, other):
        return self.val > other.val

    def __eq__(self, other):
        return self.val == other.val

    def __str__(self):
        return str(self.val)


class MinHeap(object):
    def __init__(self):
        self.h = []

    def heappush(self, x):
        heapq.heappush(self.h, x)

    def heappop(self):
        return heapq.heappop(self.h)

    def __getitem__(self, i):
        return self.h[i]

    def __len__(self):
        return len(self.h)


class MaxHeap(MinHeap):
    def heappush(self, x):
        heapq.heappush(self.h, MaxHeapObj(x))

    def heappop(self):
        return heapq.heappop(self.h).val

    def peek(self):
        return heapq.nsmallest(1, self.h)[0].val

    def __getitem__(self, i):
        return self.h[i].val


class Point():
    def __init__(self, x, y):
        self.distance = round(sqrt(x**2 + y**2), 3)
        self.coordinates = (x, y)


def find_k_closest(points, k):
    res = [Point(x, y) for (x, y) in points]
    maxh = MaxHeap()

    for i in range(k):
        maxh.heappush(res[i])

    for p in res[k:]:
        if p.distance < maxh.peek():
            maxh.heappop()
            maxh.heappush(p)

    res = [str(x.coordinates) for x in maxh.h]
    print(f"{k} closest points from origin : {', '.join(res)}")


points = [(10, 8), (-2, 4), (0, -2), (-1, 0), (3, 5), (-2, 3), (3, 2), (0, 1)]
find_k_closest(points, 3)

Https://stackoverflow.com/a/59311063/1328979 üzerinde ayrıntılı olarak açıklamak için, genel durum için tam olarak belgelenmiş, açıklamalı ve test edilmiş bir Python 3 uygulaması.

from __future__ import annotations  # To allow "MinHeap.push -> MinHeap:"
from typing import Generic, List, Optional, TypeVar
from heapq import heapify, heappop, heappush, heapreplace


T = TypeVar('T')


class MinHeap(Generic[T]):
    '''
    MinHeap provides a nicer API around heapq's functionality.
    As it is a minimum heap, the first element of the heap is always the
    smallest.
    >>> h = MinHeap([3, 1, 4, 2])
    >>> h[0]
    1
    >>> h.peek()
    1
    >>> h.push(5)  # N.B.: the array isn't always fully sorted.
    [1, 2, 4, 3, 5]
    >>> h.pop()
    1
    >>> h.pop()
    2
    >>> h.pop()
    3
    >>> h.push(3).push(2)
    [2, 3, 4, 5]
    >>> h.replace(1)
    2
    >>> h
    [1, 3, 4, 5]
    '''
    def __init__(self, array: Optional[List[T]] = None):
        if array is None:
            array = []
        heapify(array)
        self.h = array
    def push(self, x: T) -> MinHeap:
        heappush(self.h, x)
        return self  # To allow chaining operations.
    def peek(self) -> T:
        return self.h[0]
    def pop(self) -> T:
        return heappop(self.h)
    def replace(self, x: T) -> T:
        return heapreplace(self.h, x)
    def __getitem__(self, i) -> T:
        return self.h[i]
    def __len__(self) -> int:
        return len(self.h)
    def __str__(self) -> str:
        return str(self.h)
    def __repr__(self) -> str:
        return str(self.h)


class Reverse(Generic[T]):
    '''
    Wrap around the provided object, reversing the comparison operators.
    >>> 1 < 2
    True
    >>> Reverse(1) < Reverse(2)
    False
    >>> Reverse(2) < Reverse(1)
    True
    >>> Reverse(1) <= Reverse(2)
    False
    >>> Reverse(2) <= Reverse(1)
    True
    >>> Reverse(2) <= Reverse(2)
    True
    >>> Reverse(1) == Reverse(1)
    True
    >>> Reverse(2) > Reverse(1)
    False
    >>> Reverse(1) > Reverse(2)
    True
    >>> Reverse(2) >= Reverse(1)
    False
    >>> Reverse(1) >= Reverse(2)
    True
    >>> Reverse(1)
    1
    '''
    def __init__(self, x: T) -> None:
        self.x = x
    def __lt__(self, other: Reverse) -> bool:
        return other.x.__lt__(self.x)
    def __le__(self, other: Reverse) -> bool:
        return other.x.__le__(self.x)
    def __eq__(self, other) -> bool:
        return self.x == other.x
    def __ne__(self, other: Reverse) -> bool:
        return other.x.__ne__(self.x)
    def __ge__(self, other: Reverse) -> bool:
        return other.x.__ge__(self.x)
    def __gt__(self, other: Reverse) -> bool:
        return other.x.__gt__(self.x)
    def __str__(self):
        return str(self.x)
    def __repr__(self):
        return str(self.x)


class MaxHeap(MinHeap):
    '''
    MaxHeap provides an implement of a maximum-heap, as heapq does not provide
    it. As it is a maximum heap, the first element of the heap is always the
    largest. It achieves this by wrapping around elements with Reverse,
    which reverses the comparison operations used by heapq.
    >>> h = MaxHeap([3, 1, 4, 2])
    >>> h[0]
    4
    >>> h.peek()
    4
    >>> h.push(5)  # N.B.: the array isn't always fully sorted.
    [5, 4, 3, 1, 2]
    >>> h.pop()
    5
    >>> h.pop()
    4
    >>> h.pop()
    3
    >>> h.pop()
    2
    >>> h.push(3).push(2).push(4)
    [4, 3, 2, 1]
    >>> h.replace(1)
    4
    >>> h
    [3, 1, 2, 1]
    '''
    def __init__(self, array: Optional[List[T]] = None):
        if array is not None:
            array = [Reverse(x) for x in array]  # Wrap with Reverse.
        super().__init__(array)
    def push(self, x: T) -> MaxHeap:
        super().push(Reverse(x))
        return self
    def peek(self) -> T:
        return super().peek().x
    def pop(self) -> T:
        return super().pop().x
    def replace(self, x: T) -> T:
        return super().replace(Reverse(x)).x


if __name__ == '__main__':
    import doctest
    doctest.testmod()

https://gist.github.com/marccarre/577a55850998da02af3d4b7b98152cf4

Bu basit bir MaxHeapuygulamadır heapq. Rağmen sadece sayısal değerlerle çalışır.

import heapq
from typing import List


class MaxHeap:
    def __init__(self):
        self.data = []

    def top(self):
        return -self.data[0]

    def push(self, val):
        heapq.heappush(self.data, -val)

    def pop(self):
        return -heapq.heappop(self.data)

Kullanımı:

max_heap = MaxHeap()
max_heap.push(3)
max_heap.push(5)
max_heap.push(1)
print(max_heap.top())  # 5