目录问题解决方案讨论问题如何在一个集合中找到最大或最小的N个元素？解决方案使用heapq模块。pipinstallheapqheapq模块中，有nlargest()以及nsmallest()两个函数：importheapqnums=[1,8,23,2,7,-4,8,18,42,37]print(heapq.nlargest(3,n

数据结构-堆1.定义：堆是一种特殊的完全二叉树。在堆中，所有的父节点都满足特定的顺序关系（大于或小于）与它们的子节点。这种属性使得堆在处理优先级队列和排序操作时非常有效。2.类型：常见的两种类型的堆是最大堆和最小堆。在最大堆中，每个父节点的值都大于或等于其子节点的值；而在

heapqueque（堆队列），是一个完全二叉树，并且满足一个条件：每个节点（叶节点除外）的值都大于等于（或小于等于）它的子节点。提供了构建小顶堆的方法和一些小顶堆的基本操作方法（如入堆、出堆等），可以用于实现堆排序算法。创建堆的两种方法：importheapqlists=[3,10,20,52,2,83,52

堆的概念堆是用数组表示的二叉树，分为大根堆和小根堆：大根堆是堆顶元素最大的堆，小根堆是堆顶元素最小的堆 堆的建立堆用列表来表示。在往堆中加入元素时，在列表最后加入一个元素并与其父节点比较（n/2位置）看是否需要进行交换，然后层层比较直到根节点pythonheapq#建立小根堆

数据结构栈-->stack队列-->queue树-->tree堆-->heap散列-->hash图-->graph图结构一般包括顶点和边邻接矩阵DAG,DirectedAcyclicGraph即「有向无环图」树树（Tree）是一种非线性的数据结构，由n个节点组成，其中每个节点都有零个或多个子节点。

数据结构栈-->stack队列-->queue树-->tree堆-->heap散列-->hash图-->graph图结构一般包括顶点和边邻接矩阵DAG,DirectedAcyclicGraph即「有向无环图」树树（Tree）是一种非线性的数据结构，由n个节点组成，其中每个节点都有零个或多个子节点。

239.滑动窗口最大值classSolution:defmaxSlidingWindow(self,nums:List[int],k:int)->List[int]:res=[]tmp=MyQueue()foriinrange(k):tmp.push(nums[i])res.append(tmp.front())fo

力扣题目：执行K次操作后的最大分数（题号：2530）给你一个下标从0开始的整数数组nums和一个整数k。你的起始分数为0。在一步操作中：选出一个满足0<=i<nums.length的下标i，将你的分数增加nums[i]，并且将nums[i]替换为ceil(nums[i]/3)。返回在恰好执

概念优先队列（PriorityQueue）为一种不必遵守队列特性FIFO（先进先出）的有序线性表，其中每个元素都赋予一个优先级（Priority），加入元素时可任意加入，但有最高优先级者（HighestPriorityOutFirstHPOF）则最先输出。 Java在Java中，PriorityQueue类实现了这样的一种有序队列。PriorityQue

博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/#_*_coding:utf-8_*_importheapq#q->queue优先队列importrandomli=list(range(10))random.shuffle(li)print(li)heapq.heapify(li)#建堆（小根堆）n=len(li)foriinrange(n):print(heapq.heappop(li),

三、当元素A[i]比其孩子的值都大时，调用MAX-HEAPIFY(A.i)会有什么结果?文心一言：当元素A[i]比其孩子的的值都大时，调用MAX-HEAPIFY(A,i)会将A[i]与其孩子中的最小值进行交换，并将A[i]视为新的根节点。这个操作会使得以A[i]为根节点的子树满足最大堆的性质，即根节点比其左

python默认的都是小根堆，实现数字的大根堆，可在堆化前把数字乘以-1，输出时再乘以-1变回原值。比如：[5,20,6]，堆化前用列表推导式把列表转为： [-5,-20,-6]importheapqimportrandomdata=list(range(1,30))random.shuffle(data)#打乱顺序data=data[:12]#

importheapqlst=list("AbSZDYM6BTXHU")print(lst)#['A','b','S','Z','D','Y','M','6','B','T','X','H','U&

importheapqa_list=[3,4,2,5,1,6]c_dict={'A':3,'B':4,'C':5}topNum=2print(heapq.nlargest(topNum,a_list))print(heapq.nlargest(topNum,c_dict))print(heapq.nlargest(topNum,c_dict.keys()))print(heapq.nlar

 工具类最大堆，最小堆Java-PriorityQueue<T>https://www.cnblogs.com/frankcui/p/12125210.html#_label23 Python- heapq库https://blog.csdn.net/wangws_sb/article/details/124108070 注意：python中的heapq库只有最小堆，没有最大堆，当使用最大堆时，可以在插入元素时

 """功能：实现对有序的多个数组整体排序，获取topk个最小元素"""fromheapqimport*defheap_sort(arr,top_k):q=[]foriinrange(len(arr)):heappush(q,(arr[i][0],i,0))result=[]forkinrange(top_k):ifq:

703.KthLargestElementinaStreamEasyDesignaclasstofind thekthlargestelementinastream.Notethatitisthekthlargestelementinthesortedorder,notthekthdistinctelement.Your KthLargest classwillhaveaconstructorwhichacceptsanin

题目描述给了一个数组，数组值是0<=x<=1的小数再给了一个值ext，ext可以让以上每个位小数的分子和分母都+1为怎么分配ext，可以让总和/个数最大？f1-优先队列基本分析可以看出是优先队列，队头需要怎么取？考虑增量，每次将1加在哪个分数中会有最大的增量？怎么实现以上思想？因为python默

题目描述滑动窗口的长度是k，每次右移一位，需要返回窗口中的最大值f1-单调队列基本分析维护值还是索引？索引可以判断队头是否离开，是更好的选择0-k-1的窗口怎么维护？只是执

Python3heapq#默认小根堆Heap=[]#初始化为空heapq.heapify(list)#将一个list原地转换为堆，线性时间heapq.heappush(Heap,item)#插入一个元素item，类型随意x

上一篇：献芹奏曝-Python面试题    开篇的话：本文目的是收集和归纳力扣上的算法题，希望用python语言，竭我所能做到思路最清奇、代码最简洁、方法最广泛、性能最高效，了解

pythonheapq模块引言堆堆（heapq）:一类特殊数据结构，通常是一个可以被看做一棵树的数组对象。堆的性质：堆中某个节点的值，总是不大于或不小于其父节点的值；堆总是一颗完

importrandomimportheapqn=100k=10nums=[iforiinrange(n)]random.shuffle(nums)deftopk(nums,k):heap=[]foriinrange(k):he

WeeklyContest310ProblemAMostFrequentEvenElement思路水题，用map存一下每个偶数数量然后统计就行代码classSolution:defmostFrequentEven(self,nums:

主要思路：借鉴堆、队列特点，构建新的有序结果#mergetheksortedlist#mainidea:将每个list放入队列，初始一个小顶堆，size为list个数，value为队列的首个元素，交替寻找最