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Python heapq 详解
Python有一个内置的模块，heapq标准的封装了最小堆的算法实现。下面看两个不错的应用。
小顶堆（求TopK大）
话说需求是这样的： 定长的序列，求出TopK大的数据。
import heapq
import random
class TopkHeap(object):
def __init__(self, k):
self.k = k
self.data = []
def Push(self, elem):
if len(self.data) < self.k:
heapq.heappush(self.data, elem)
else:
topk_small = self.data[0]
if elem > topk_small:
heapq.heapreplace(self.data, elem)
def TopK(self):
return [x for x in reversed([heapq.heappop(self.data) for x in xrange(len(self.data))])]
if __name__ == "__main__":
print "Hello"
list_rand = random.sample(xrange(1000000), 100)
th = TopkHeap(3)
for i in list_rand:
th.Push(i)
print th.TopK()
print sorted(list_rand, reverse=True)[0:3]
大顶堆（求BtmK小）
这次的需求变得更加的困难了：给出N长的序列，求出BtmK小的元素，即使用大顶堆。
算法实现的核心思路是：将push(e)改为push(-e)、pop(e)改为-pop(e)。
class BtmkHeap(object):
def __init__(self, k):
self.k = k
self.data = []
def Push(self, elem):
# Reverse elem to convert to max-heap
elem = -elem
# Using heap algorighem
if len(self.data) < self.k:
heapq.heappush(self.data, elem)
else:
topk_small = self.data[0]
if elem > topk_small:
heapq.heapreplace(self.data, elem)
def BtmK(self):
return sorted([-x for x in self.data])
感谢阅读，希望能帮助到大家，谢谢大家对本站的支持！
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P70系列延期，华为新旗舰将在下月发布
3月20日消息，近期博主@数码闲聊站 透露，原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布，预计4月份上市。
而博主@定焦数码 爆料，华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60，成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢？
根据目前爆料的消息来看，华为P70系列将推出三个版本，其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计，而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智，但辨识度绝对拉满。