拦截 heapq

Question

我想使用 Python 的 heapq 模块。但是，我需要跟踪每个值设置为哪个索引。

所以我写了

class heap(list):       
    def __init__(self,xs):
        super(heap,self).__init__(xs)
        self._index_table = {x:i for i,x in enumerate(self)}

    def __setitem__(self,i,v):
        print(i,v)
        super(heap,self).__setitem__(i,v)
        self._index_table[v] = i

    def append(self,x):
        super(heap,self).append(x)
        self._index_table[x] = len(self)-1

from heapq import heapify, heappush, heappop, _siftdown, _siftup

h = heap([4,3,2,1])
heapify(h)
heappush(h,12)
print(h)
print(h._index_table)

这会打印出来

[1, 3, 2, 4, 12]
{1: 3, 2: 2, 3: 1, 4: 0}

heapify 和 heappush 修改了我列表中的条目，以规避我试图捕获所有作业的尝试。

为什么会这样？有没有解决的办法？还有一种方法可以让我使用heapq 模块并仍然跟踪每个值对应的索引吗？

编辑：

看起来我的代码有一个 heapify(h) 行，而我在原始帖子中没有。解决了这个问题。

Answer 1

在阅读heapq 源代码时，我注意到@math4tots 所做的是它正在导入一个C 实现。所以我运行了以下代码来证明它是使用 python 源代码（它会从 list 调用可重载的方法），还是使用将编译方法用于列表的 C 实现：

>>> class heap(list):        
...     def __init__(self,xs):
...         super(heap,self).__init__(xs)
...         self._index_table = {x:i for i,x in enumerate(self)}
...     
...     def __setitem__(self,i,v):
...         print("SETITEM")
...         print(i,v)
...         super(heap,self).__setitem__(i,v)
...         self._index_table[v] = i
...     
...     def append(self,x):
...         print("APPEND")
...         super(heap,self).append(x)
...         self._index_table[x] = len(self)-1
... 
>>> 
>>> 
>>> h = heap([4,3,2,1])
>>> heapify(h)
>>> h
[1, 3, 2, 4]
>>> h._index_table
{1: 3, 2: 2, 3: 1, 4: 0}
>>> heappush(h,42)
>>> h
[1, 3, 2, 4, 42]
>>> h._index_table
{1: 3, 2: 2, 3: 1, 4: 0}

它不打印单个字符串……这意味着它不使用我们正在查看的 python 源代码，但绝对是编译版本。

所以你的代码不太可能按原样工作......

阅读 heapq module 的 C 源代码证明我们是对的：_siftup 函数正在使用 PyList_SET_ITEM() 从列表中获取值，从而覆盖任何重载方法的尝试。

虽然，所有的希望都没有失去，继续阅读 C 源代码，让我发现实际上 C 模块 does not export 和 _sitf* 函数实现了 heapq 算法。因此，我仔细检查了以下内容：

>>> heapq.heapify
<built-in function heapify>
>>> heapq._siftup
<function _siftup at 0x10b36ab00>

这证明我是对的！

因此，您始终可以使用 heapq 模块中未被 C 代码隐藏的 _siftup() 和 _siftdown() 函数重新实现大约几行长的 heapify() 和 heappush() 函数。

所以这里将重新实现它：

import heapq

class HeapQueue(list):
    def __init__(self,xs):
        super(HeapQueue,self).__init__(xs)
        self._index_table = {x:i for i,x in enumerate(self)}
    def __setitem__(self,i,v):
        super(HeapQueue,self).__setitem__(i,v)
        self._index_table[v] = i
    def append(self,x):
        super(HeapQueue,self).append(x)
        self._index_table[x] = len(self)-1
    def push(self, x):
        self.append(x)
        heapq._siftdown(self, 0, len(self)-1)
    def heapify(self):
        n = len(self)
        for i in reversed(range(n//2)):
            heapq._siftup(self, i)

结果：

>>> h = HeapQueue([4,3,2,1])
>>> print(h._index_table)
{1: 3, 2: 2, 3: 1, 4: 0}
>>> h.heapify()
>>> print(h)
[1, 3, 2, 4]
>>> print(h._index_table)
{1: 0, 2: 2, 3: 1, 4: 3}
>>> h.push(42)
>>> print(h._index_table)
{1: 0, 2: 2, 3: 1, 4: 3, 42: 4}
>>> print(h)
[1, 3, 2, 4, 42]
>>> 

我的猜测是，您不想保留 heapify() 方法，而是将其作为构造函数的一部分，并为您自己的 Heap Queue 类考虑一个更好的接口。我只是将其作为该想法的概念证明。

HTH