Python heapq replace 比 pop 和 push 慢？答案

【问题标题】：Python heapq replace is slower than pop and push?Python heapq replace 比 pop 和 push 慢？
【发布时间】：2022-01-17 03:14:34
【问题描述】：

所以，我想将列表的最大元素减半 k 次。

我用 heapq 实现了它，在将所有内容乘以 -1 后，得到一个最小堆。

def minStoneSum(self, piles: List[int], k: int) -> int:

    h = [-el for el in piles]
    heapq.heapify(h)

    for i in range(k):
        # version 1
        newmax = min(h) >> 1
        heapq.heapreplace(h, newmax)

        # version 2
        # newmax = heapq.heappop(h) >> 1
        # heapq.heappush(h, newmax)
    ...

一开始我是用max()获取第一个项目，heapreplace，因为根据the documentation，他们更快：

heapq.heapreplace(heap, item)
... 这一步操作比 heappop() 后跟 heappush() 更有效，并且在使用固定大小的堆时更合适。

heapq.nsmallest(n, iterable, key=None)
... 另外，当 n==1 时，使用内置的 min() 和 max() 函数效率更高

但是，当我使用较大的初始列表和 k 运行它时，它需要很长时间（超过 30 秒），而当我使用 heappop 和 heappush() 运行版本时，它运行得非常快。

heapreplace 真的比 heappop 和 heappush 慢吗？还是我做错了什么？

【问题讨论】：

标签： python performance heap

【解决方案1】：

似乎heapq.nsmallest 的文档和关于使用min() 的评论一般不是指堆而是指迭代。

对于堆，最小元素可以通过h[0]找到。

所以，第一个版本慢得多的原因是因为 min() 将堆视为普通列表，并且（我猜）每次调用使用 O(n)。

将min(h)替换成h[0]后，发现heapreplace确实比调用heappop和heappush快一点。

【讨论】：