问题标签 [heapq]

这是条件
，所以当

我用这种方式尝试过，但是某些测试用例没有通过
，为什么要修复此代码，如果有更好的方法，请告诉我

我想了解heapq.merge()无限生成器是如何工作的。考虑这个例子：

文档声明它不会一次将数据全部拉入内存。但是它是如何消耗每个无限生成器的呢？

以下用于查找数组的 k 个最大元素的代码会导致 TLE 错误。如何优化它以使其运行得更快？

我希望提高从列表或数组中删除（弹出）最小项目的速度，同时还可以动态添加项目。最大项目数是固定的，所以我可以使用初始化的 numpy 数组，但到目前为止，我已经看到 heapq 的最佳性能。下面是我的实现是 Cython，下面的虚拟代码运行大约 0.7 秒。

在 Python 中有什么更好的可能吗？我简要地查看了排序列表（https://pypi.org/project/sortedcontainers/），但没有看到性能改进。通过切换到纯 C，我会看到明显的改进吗？在我的完整代码中，我只需要使用 heappush 和 heappop 操作。

编辑：澄清一下，在完整代码中，被推送到堆的值不是任何排序或预定义的顺序（因此使用堆来有效地找到最小值）。

如何直接将输入列表添加到堆中？,其中一些inbuild函数用于push,get min,extract min但是如何从堆中提取最大值。一些功能，如..

1. heapify(iterable) :- 此函数用于将 iterable 转换为堆数据结构。即按堆顺序。

2. heappush(heap, ele) :- 此函数用于将其参数中提到的元素插入堆中。调整顺序，从而保持堆结构。

3. heappop(heap) :- 此函数用于从堆中删除并返回最小元素。调整顺序，从而保持堆结构。

我正在研究一种使用霍夫曼编码变体的基因组压缩算法。我在python2中有以下代码：

我正在尝试在 python3 中运行它。但是，我收到如下类型错误：

进入函数的输入是一个元组列表。说，

我很困惑，为什么它在 python 2 中工作但在 python3 中没有。我尝试调试程序并将其缩小到出现错误的行。模块 heapq 的功能如下：

在在线的 siftup 函数中进行一些迭代后出现错误

我尝试打印 and 的类型rightpos，endpos但我没有看到 str 的实例 - 每次它只是元组。使用python2，该函数成功执行，经过一些步骤后产生以下结果。

但是在python 3中，经过这么多步骤后我遇到了错误。

之后，出现错误：“TypeError：'tuple'和'str'的实例之间不支持'<'”

我寻求帮助，使这段代码在 python3 中工作。

如何在不删除（弹出）它的情况下访问 heapq 中的顶部元素 python？
我只需要检查我的 heapq 顶部的元素而不弹出它。我怎样才能做到这一点。

这是我一直在尝试的片段：

我期待[9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]是因为reverse=True。我究竟做错了什么？

根据之前的回答

切片列表不会生成列表中对象的副本；它只是复制对它们的引用。

但是，当我运行以下命令时：

我明白了

最后的打印输出不会改变基础列表a。但是，当将切片从 更改a[1:]为a（将其传递到heapify）时，最后的打印输出会更改：

为什么？

在我尝试实现 A* 搜索的简单版本时，我试图将以下内容排入优先级队列：

• 优先级：从源到当前元素的启发式值和成本的总和
• 队列节点：具有数据成员点和成本的类队列节点的对象代码如下所示：'''s = queueNode(start, 0) q.put((s.dist + heuristics[s.pt[0]] [s.pt[1]],s)) # 使源单元入队'''

但是，它给出了以下错误： in _put heappush(self.queue, item) TypeError: '<' not supported between 'queueNode' and 'queueNode'

这是类队列节点的代码

更新： 我试图通过这两个实现使类具有可比性

第一的

第二

它仍然给出同样的错误

更新： 解决方法是使用列表对象而不是优先队列，并在每次输入新元素时对其进行排序。 代码 q=[] 追加 q.append ((heuristics[i][j],queueNodeObject)) 基于 成本排序