xinyin025/hello-algo
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Yudong Jin
2026-03-30 07:30:15 +08:00
committed by GitHub
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commit d7b2277d2b
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ja/codes/python/chapter_heap/heap.py
+19 -19
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@@ -14,41 +14,41 @@ import heapq
def test_push(heap: list, val: int, flag: int = 1):
heapq.heappush(heap, flag * val) # ヒープに要素をプッシュ
print(f"\n要素 {val} をヒープにプッシュ後")
heapq.heappush(heap, flag * val) # 要素をヒープに追加
print(f"\n要素 {val} をヒープに追加した後")
print_heap([flag * val for val in heap])
def test_pop(heap: list, flag: int = 1):
val = flag * heapq.heappop(heap) # ヒープの先頭要素をポップ
print(f"\nヒープの先頭要素 {val} がヒープから出た後")
val = flag * heapq.heappop(heap) # ヒープ頂点の要素を取り出す
print(f"\nヒープ先頭要素 {val} を取り出した後")
print_heap([flag * val for val in heap])
"""ドライバコード"""
"""Driver Code"""
if __name__ == "__main__":
# 最小ヒープを初期化
min_heap, flag = [], 1
# 最大ヒープを初期化
max_heap, flag = [], -1
print("\n以下のテストケースは最大ヒープ用です")
# PythonのheapqモジュールはデフォルトでMinHeapを実装
# ヒープに入れる前に「要素を反転」することを考慮し、比較演算子を逆転させて最大ヒープを実装
# この例では、flag = 1は最小ヒープに対応し、flag = -1は最大ヒープに対応
print("\n以下のテストケースは最大ヒープ")
# Python の heapq モジュールはデフォルトで最小ヒープを実装している
# 要素を負にしてからヒープに入れると大小関係を反転でき、最大ヒープを実現できる
# この例では、flag = 1 が最小ヒープ、flag = -1 が最大ヒープに対応する
# ヒープに要素をプッシュ
# 要素をヒープに追加
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)
# ヒープの先頭要素にアクセス
# ヒープ頂点の要素を取得
peek: int = flag * max_heap[0]
print(f"\nヒープの先頭要素は {peek}")
print(f"\nヒープ先頭要素は {peek}")
# ヒープの先頭要素をポップ
# ヒープ頂点の要素を取り出す
test_pop(max_heap, flag)
test_pop(max_heap, flag)
test_pop(max_heap, flag)
@@ -57,15 +57,15 @@ if __name__ == "__main__":
# ヒープのサイズを取得
size: int = len(max_heap)
print(f"\nヒープの要素数は {size}")
print(f"\nヒープ要素数は {size}")
# ヒープが空かどうかを判定
is_empty: bool = not max_heap
print(f"\nヒープは空ですか {is_empty}")
print(f"\nヒープが空かどうかは {is_empty}")
# リストを入力してヒープを構築
# 時間複雑度はO(n)、O(nlogn)ではない
# リストを入力してヒープを構築する
# 時間計算量は O(n) であり、O(nlogn) ではない
min_heap = [1, 3, 2, 5, 4]
heapq.heapify(min_heap)
print("\nリストを入力して最小ヒープを構築")
print_heap(min_heap)
print("\nリストを入力して最小ヒープを構築した後")
print_heap(min_heap)