Одной из самых распространённых реализаций очереди с приоритетом является бинарная куча. Это полное бинарное дерево со следующим свойством: ключ, хранящийся в каждом узле, меньше или равен (≤) ключам в дочерних узлах. Минимум всех элементов находится в корне такого дерева.
1
3 7
5 4 9 8
15 16 17 18 19
В бинарной куче сложность операций вставки и извлечения составляет O(log n).
Обычный способ хранения полного бинарного дерева в памяти — это массив, где дочерние элементы для x[i] находятся в x[2*i+1] и x[2*i+2].
[1, 3, 7, 5, 4, 9, 8, 15, 16, 17, 18, 19]
В Python нет бинарной кучи в виде класса, но предоставляется ряд функций, которые позволяют использовать список как бинарную кучу. Эти функции находятся в модуле
heapq.
In [1]: from heapq import *
In [2]: heap = [3,2,1]
In [3]: heapify(heap)
In [4]: heap
Out[4]: [1, 2, 3]
In [5]: heappush(heap, 0)
In [6]: heap
Out[6]: [0, 1, 3, 2]
In [7]: heappop(heap)
Out[7]: 0
In [8]: heap
Out[8]: [1, 2, 3]
📲 Мы в MAX
👉@BookPython
