如何让 heapq 评估特定属性的堆？

Question

我希望拥有一堆对象，而不仅仅是数字。它们将具有堆可以排序的整数属性。在python中使用堆最简单的方法是heapq，但是在使用heapq时如何告诉它按特定属性排序呢？

Answer 1

很遗憾，您不能，尽管这是一个经常被要求的功能。

一种选择是将（键，值）元组插入堆中。但是，如果值在比较时抛出异常（它们将在键之间存在关联的情况下进行比较），则这将不起作用。

第二种选择是在类中定义一个__lt__（小于）方法，该方法将使用适当的属性来比较元素以进行排序。但是，如果对象是由另一个包创建的，或者如果您需要它们在程序的其他地方进行不同的比较，这可能是不可能的。

第三种选择是使用blist 模块中的sortedlist 类（免责声明：我是作者）。 sortedlist 的构造函数采用 key 参数，该参数允许您指定返回元素排序键的函数，类似于 list.sort 和 sorted 的 key 参数。

Answer 2

heapq 对对象进行排序的方式与 list.sort 相同，因此只需在您的类定义中定义一个方法 __cmp__()，它将自己与同一类的另一个实例进行比较：

def __cmp__(self, other):
    return cmp(self.intAttribute, other.intAttribute)

适用于 Python 2.x。

在 3.x 中使用：

def __lt__(self, other):
    return self.intAttribute < other.intAttribute

Answer 3

根据documentation的例子，你可以使用元组，它会按照元组的第一个元素排序：

>>> h = []
>>> heappush(h, (5, 'write code'))
>>> heappush(h, (7, 'release product'))
>>> heappush(h, (1, 'write spec'))
>>> heappush(h, (3, 'create tests'))
>>> heappop(h)
(1, 'write spec')

因此，如果您不想（或不能？）执行__cmp__ 方法，您可以在推送时手动提取排序键。

请注意，如果一对元组中的第一个元素相等，则将比较后面的元素。如果这不是您想要的，您需要确保每个第一个元素都是唯一的。

Answer 4

根据Official Document，解决方案是将条目存储为元组（请查看8.4.1 和8.4.2 节）。

例如，您的对象在 tuple 的格式中是这样的 (key, value_1, value_2)

当你把对象（即tuples）放入heap时，它会取对象中的第一个属性（在这种情况下是key) 进行比较。如果出现平局，堆将使用下一个属性（即 value_1）等等。

例如：

import heapq

heap = []
heapq.heappush(heap, (0,'one', 1))
heapq.heappush(heap, (1,'two', 11))
heapq.heappush(heap, (1, 'two', 2))
heapq.heappush(heap, (1, 'one', 3))
heapq.heappush(heap, (1,'two', 3))
heapq.heappush(heap, (1,'one', 4))
heapq.heappush(heap, (1,'two', 5))
heapq.heappush(heap, (1,'one', 1))

show_tree(heap)

输出：

                                      (0, 'one', 1)                                       
                (1, 'one', 1)                                (1, 'one', 4)                
    (1, 'one', 3)         (1, 'two', 3)         (1, 'two', 2)         (1, 'two', 5)     
(1, 'two', 11)

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关于在 python 中漂亮地打印一个堆（更新了链接）：show_tree()

Answer 5

你可以实现一个 heapdict。请注意使用 popitem() 来获取最低优先级的项目。

import heapdict as hd
import string
import numpy as np

h = hd.heapdict()
keys = [char for char in string.ascii_lowercase[:10]]
vals = [i for i in np.random.randint(0,10, 10)]
for k,v in zip(keys,vals):
    h[k] = v
for i in range(len(vals)):
    print h.popitem()

Answer 6

我有同样的问题，但上述答案都没有到位，尽管有些答案很接近但不够详细。无论如何，我做了一些研究并尝试了这段代码，希望这对于下一个希望得到答案的人来说已经足够了：

使用元组的问题是它只使用第一项，这不是很灵活。我想要类似于 c++ 中的 std::priority_queue 的东西，如下所示： std::priority_queue<pair<int, int>, vector<pair<int, int>>, comparator> pq; 我可以设计自己的比较器，这在现实世界的应用中更常见。

希望下面的 sn-p 帮助： https://repl.it/@gururajks/EvenAccurateCylinders

import heapq
class PQNode:

    def __init__(self, key, value):
        self.key = key
        self.value = value

    # compares the second value
    def __lt__(self, other):
        return self.value < other.value

    def __str__(self):
        return str("{} : {}".format(self.key, self.value))

input = [PQNode(1, 4), PQNode(7, 4), PQNode(6, 9), PQNode(2, 5)]
hinput = []
for item in input:
    heapq.heappush(hinput, item)

while (hinput):
    print (heapq.heappop(hinput))

Answer 7

我觉得最简单的方法是覆盖 heapq 模块现有的 cmp_lt 函数。一个简短的例子：

import heapq

# your custom function. Here, comparing tuples a and b based on their 2nd element
def new_cmp_lt(self,a,b):
    return a[1]<b[1]

#override the existing "cmp_lt" module function with your function
heapq.cmp_lt=new_cmp_lt

#Now use everything like normally used

Answer 8

有一个模块叫做heaps。 Github 地址是https://github.com/gekco/heapy。您可以在类的实例化或从数组创建堆时应用自己的键/排序函数，这非常有用，因为这样可以节省您在每次执行操作时将其添加为参数。

我想要列表的示例，元组最后一个位置的最小元素在堆顶部：

>>> from heapy.heap import Heap 
>>> a = [(3, 5, 10), (-5, 3, 8), (7, 8, 9), (-4, 0, 2)]
>>> x = Heap.from_array(a, key=lambda t : t[-1])
>>> x.length
4
>>> x.top()
(-4, 0, 2)
>>> x.insert((-1, 0, 1))
>>> x.length
5
>>> x.top()
(-1, 0, 1)
>>> a
[(3, 5, 10), (-5, 3, 8), (7, 8, 9), (-4, 0, 2)]