hello-algo/zh-hant/codes/python/chapter_heap/heap.py

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Python
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feat: Traditional Chinese version (#1163) * First commit * Update mkdocs.yml * Translate all the docs to traditional Chinese * Translate the code files. * Translate the docker file * Fix mkdocs.yml * Translate all the figures from SC to TC * 二叉搜尋樹 -> 二元搜尋樹 * Update terminology. * Update terminology * 构造函数/构造方法 -> 建構子 异或 -> 互斥或 * 擴充套件 -> 擴展 * constant - 常量 - 常數 * 類 -> 類別 * AVL -> AVL 樹 * 數組 -> 陣列 * 係統 -> 系統 斐波那契數列 -> 費波那契數列 運算元量 -> 運算量 引數 -> 參數 * 聯絡 -> 關聯 * 麵試 -> 面試 * 面向物件 -> 物件導向 歸併排序 -> 合併排序 范式 -> 範式 * Fix 算法 -> 演算法 * 錶示 -> 表示 反碼 -> 一補數 補碼 -> 二補數 列列尾部 -> 佇列尾部 區域性性 -> 區域性 一摞 -> 一疊 * Synchronize with main branch * 賬號 -> 帳號 推匯 -> 推導 * Sync with main branch * First commit * Update mkdocs.yml * Translate all the docs to traditional Chinese * Translate the code files. * Translate the docker file * Fix mkdocs.yml * Translate all the figures from SC to TC * 二叉搜尋樹 -> 二元搜尋樹 * Update terminology * 构造函数/构造方法 -> 建構子 异或 -> 互斥或 * 擴充套件 -> 擴展 * constant - 常量 - 常數 * 類 -> 類別 * AVL -> AVL 樹 * 數組 -> 陣列 * 係統 -> 系統 斐波那契數列 -> 費波那契數列 運算元量 -> 運算量 引數 -> 參數 * 聯絡 -> 關聯 * 麵試 -> 面試 * 面向物件 -> 物件導向 歸併排序 -> 合併排序 范式 -> 範式 * Fix 算法 -> 演算法 * 錶示 -> 表示 反碼 -> 一補數 補碼 -> 二補數 列列尾部 -> 佇列尾部 區域性性 -> 區域性 一摞 -> 一疊 * Synchronize with main branch * 賬號 -> 帳號 推匯 -> 推導 * Sync with main branch * Update terminology.md * 操作数量(num. of operations)-> 操作數量 * 字首和->前綴和 * Update figures * 歸 -> 迴 記憶體洩漏 -> 記憶體流失 * Fix the bug of the file filter * 支援 -> 支持 Add zh-Hant/README.md * Add the zh-Hant chapter covers. Bug fixes. * 外掛 -> 擴充功能 * Add the landing page for zh-Hant version * Unify the font of the chapter covers for the zh, en, and zh-Hant version * Move zh-Hant/ to zh-hant/ * Translate terminology.md to traditional Chinese
2024-04-06 02:30:11 +08:00
"""
File: heap.py
Created Time: 2023-02-23
Author: krahets (krahets@163.com)
"""
import sys
from pathlib import Path
sys.path.append(str(Path(__file__).parent.parent))
from modules import print_heap
import heapq
def test_push(heap: list, val: int, flag: int = 1):
heapq.heappush(heap, flag * val) # 元素入堆積
print(f"\n元素 {val} 入堆積後")
print_heap([flag * val for val in heap])
def test_pop(heap: list, flag: int = 1):
val = flag * heapq.heappop(heap) # 堆積頂元素出堆積
print(f"\n堆積頂元素 {val} 出堆積後")
print_heap([flag * val for val in heap])
"""Driver Code"""
if __name__ == "__main__":
# 初始化小頂堆積
min_heap, flag = [], 1
# 初始化大頂堆積
max_heap, flag = [], -1
print("\n以下測試樣例為大頂堆積")
# Python 的 heapq 模組預設實現小頂堆積
# 考慮將“元素取負”後再入堆積,這樣就可以將大小關係顛倒,從而實現大頂堆積
# 在本示例中flag = 1 時對應小頂堆積flag = -1 時對應大頂堆積
# 元素入堆積
test_push(max_heap, 1, flag)
test_push(max_heap, 3, flag)
test_push(max_heap, 2, flag)
test_push(max_heap, 5, flag)
test_push(max_heap, 4, flag)
# 獲取堆積頂元素
peek: int = flag * max_heap[0]
print(f"\n堆積頂元素為 {peek}")
# 堆積頂元素出堆積
test_pop(max_heap, flag)
test_pop(max_heap, flag)
test_pop(max_heap, flag)
test_pop(max_heap, flag)
test_pop(max_heap, flag)
# 獲取堆積大小
size: int = len(max_heap)
print(f"\n堆積元素數量為 {size}")
# 判斷堆積是否為空
is_empty: bool = not max_heap
print(f"\n堆積是否為空 {is_empty}")
# 輸入串列並建堆積
# 時間複雜度為 O(n) ,而非 O(nlogn)
min_heap = [1, 3, 2, 5, 4]
heapq.heapify(min_heap)
print("\n輸入串列並建立小頂堆積後")
print_heap(min_heap)