2025-09-10:仓库迁移

1.数据结构与算法/5.优先级队列.py

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+import heapq
+
+
+# 优先级队列（使用小根堆实现）
+class PriorityQueue:
+    def __init__(self):
+        self._queue = []
+        # 由于优先级在比较大小时可能相同造成比较失败，维护一个下标index来进行二级辨识
+        self._index = 0
+    
+    # 由于heapq的原理是生成一个小根堆，所以优先级取负，这样优先级越大，堆识别到的优先级越小；引入index，在优先级相同时比较入栈先后顺序
+    def push(self, item, priority):
+        heapq.heappush(self._queue, (-priority, self._index, item))
+        self._index += 1
+    
+    # 弹出堆顶值
+    def pop(self):
+        return heapq.heappop(self._queue)[-1]
+    
+
+# 在Python中，实例化对象是不可以直接进行比较的，例如：
+class Item:
+    def __init__(self, name):
+        self.name = name
+    
+    def __repr__(self):
+        
+        return 'Item {!r}'.format(self.name)
+# a = Iter('foo') b = Iter('bar'), 进行a<b比较会输出报错
+
+# 一个优先级队列的简单调用示例
+if __name__ == "__main__":
+    q = PriorityQueue()
+    q.push(Item("foo"), 1)
+    q.push(Item("bar"), 5)
+    q.push(Item("spam"), 4)
+    q.push(Item("grok"), 1)
+    a = q.pop()
+    b = q.pop()
+    c = q.pop()
+    d = q.pop()
+    print(a)
+