python实现最大优先队列

本文实例为大家分享了python实现最大优先队列的具体代码，供大家参考，具体内容如下

说明：为了增强可复用性，设计了两个类，Heap类和PriorityQ类，其中PriorityQ类继承Heap类，从而达到基于最大堆实现最大优先队列。

#! /usr/bin/env python
#coding=utf-8

class Heap(object):
#求给定下标i的父节点下标
def Parent(self, i):
 if i％2==0:
  return i/2 - 1
 else:
  return i/2
#求给定下标i的左孩子下标
def Left(self, i):
 return 2*i+1
#求给定下标i的右孩子下标
def Right(self, i):
 return 2*i+2
#维护堆的性质：遵循最大堆
def MaxHeapify(self, a, i, heap_size):
 l=self.Left(i)
 r=self.Right(i)
 largest = i
 if l<heap_size and a[l]>a[largest]:#下标从0~heap_size-1
  largest=l
 if r<heap_size and a[r]>a[largest]:
  largest=r
 if largest!=i:#若当前节点不是最大的，下移
  a[i], a[largest] = a[largest], a[i]#交换a[i]和a[largest]
  self.MaxHeapify(a, largest, heap_size)#追踪下移的节点
#建堆
def BuildMaxHeap(self, a):
 heap_size=len(a)
 for i in range(heap_size/2 - 1, -1, -1):#从最后一个非叶节点开始调整
  #a[heap_size/2 - 1]~a[0]都是非叶节点，其他的是叶子节点
  self.MaxHeapify(a, i, heap_size)
#堆排序算法
def HeapSort(self, a):
 heap_size=len(a)
 '''step1:初始化堆，将a[0...n-1]构造为堆（堆顶a[0]为最大元素）'''
 self.BuildMaxHeap(a)
 for i in range(len(a)-1, 0, -1):
  #print a
  '''step2:将当前无序区的堆顶元素a[0]与该区间最后一个记录交换
   得到新的无序区a[0...n-2]和新的有序区a[n-1],有序区的范围从
   后往前不断扩大，直到有n个'''
  a[0], a[i] = a[i], a[0]#每次将剩余元素中的最大者放到最后面a[i]处
  heap_size -= 1
  '''step3:为避免交换后新的堆顶违反堆的性质，因此将新的无序区调整为新
   的堆'''
  self.MaxHeapify(a, 0, heap_size)

#最大优先队列的实现
class PriorityQ(Heap):
#返回具有最大键字的元素
def HeapMaximum(self, a):
 return a[0]
#去掉并返回具有最大键字的元素
def HeapExtractMax(self, a):
 heap_size=len(a)
 #if heap_size<0:
 # error "heap underflow"
 if heap_size>0:
  max=a[0]
  a[0]=a[heap_size-1]
  #heap_size -= 1 #该处不对，并没有真正实现数组长度减一
  del a[heap_size-1]#!!!!!!
  self.MaxHeapify(a, 0, len(a))
  return max
#将a[i]处的关键字增加到key
def HeapIncreaseKey(self, a, i, key):
 if key<a[i]:
  print "new key is smaller than current one"
 else:
  a[i]=key
  '''当前元素不断与其父节点进行比较，如果当前元素关键字较大，则与其
   父节点进行交换。不断重复此过程'''
  while i>0 and a[self.Parent(i)]<a[i]:
   a[i], a[self.Parent(i)] = a[self.Parent(i)], a[i]
   i=self.Parent(i)

#增加元素
def MaxHeapInsert(self, a, key):
 #heap_size=len(a)
 #heap_size += 1
 #a[heap_size-1]=-65535
 a.append(-65535)#在a的末尾增加一个关键字为负无穷的叶节点扩展最大堆
 heap_size=len(a)
 self.HeapIncreaseKey(a, heap_size-1, key)

if __name__ == '__main__':
H = Heap()
P = PriorityQ()
x = [0, 2, 6, 98, 34, -5, 23, 11, 89, 100, 4]
#x1= [3,9,8,4,5,2,10,18]
#H.HeapSort(x)
#H.HeapSort(x1)
#print x
#print x1
H.BuildMaxHeap(x)#首先建立大顶堆
print '％s ％r' ％ ('BigHeap1:', x) # ％r是万能输出格式
print '％s ％d' ％ ('Maximun:', P.HeapMaximum(x))
print '％s ％d' ％ ('ExtractMax:', P.HeapExtractMax(x))
print '％s ％r' ％ ('BigHeap2:', x)
#P.MaxHeapInsert(x, 100)
#print x
P.HeapIncreaseKey(x, 2, 20)
print x
P.HeapIncreaseKey(x, 2, 30)
print x
P.MaxHeapInsert(x, 100)
print x

测试结果：

BigHeap1: [100, 98, 23, 89, 34, -5, 6, 11, 0, 2, 4]
Maximun: 100
ExtractMax: 100
BigHeap2: [98, 89, 23, 11, 34, -5, 6, 4, 0, 2]
new key is smaller than current one
[98, 89, 23, 11, 34, -5, 6, 4, 0, 2]
[98, 89, 30, 11, 34, -5, 6, 4, 0, 2]
[100, 98, 30, 11, 89, -5, 6, 4, 0, 2, 34]

来源：https://blog.csdn.net/will130/article/details/44659769