Python 的 heapify() 不能很好地处理列表理解和切片吗？答案

【问题标题】：Does Python's heapify() not play well with list comprehension and slicing?Python 的 heapify() 不能很好地处理列表理解和切片吗？
【发布时间】：2010-11-06 00:14:51
【问题描述】：

我在一个我有点懒惰地实现的程序中发现了一个有趣的错误，我想知道我是否正确理解了它。简短的版本是Python's heapq implementation 实际上并没有对列表进行排序，它只是以以堆为中心的方式对列表进行摸索。具体来说，我期待 heapify() 生成一个有序列表，以有序的方式促进列表理解。

使用优先提示示例，如 Python 文档中所述：

from heapq import heapify, heappush, heappop
from random import shuffle

class Item(object):
    def __init__(self, name):
        self.name = name

lst = []

# iterate over a pseudo-random list of unique numbers
for i in sample(range(100), 15):
    it = Item("Some name for %i" % i)
    heappush(lst, (i, it))

print([i[0] for i in lst])

结果

>>> [2, 22, 7, 69, 32, 40, 10, 97, 89, 33, 45, 51, 94, 27, 67]

我们注意到，这不是列表的原始排序，而是显然一些以堆为中心的排序，如described here。我懒惰地期待这会被完全订购。

作为测试，通过 heapify() 运行列表不会导致任何变化（因为列表已经按堆排序）：

heapify(lst)

print([i[0] for i in lst])

>>> [2, 22, 7, 69, 32, 40, 10, 97, 89, 33, 45, 51, 94, 27, 67]

而使用heappop() 函数遍历列表会导致按预期排序：

lst2 = []
while lst: lst2.append(heappop(lst))

print([i[0] for i in lst2])

>>> [2, 7, 10, 22, 27, 32, 33, 40, 45, 51, 67, 69, 89, 94, 97]

因此，heapq 似乎不会对列表进行排序（至少在人类意义上），而是 heappush() 和 heappop() 函数能够理解堆有序的列表.

结果：对堆积列表的任何切片和列表理解操作都将产生无序结果。

这是真的吗，这总是是真的吗？

（顺便说一句：WinXP 系统上的 Python 3.0.1）

【问题讨论】：

标签： python heap list-comprehension

【解决方案1】：

堆不是排序列表（它是部分排序二叉树的表示）。

所以是的，你是对的，如果你期望一个 heapified 列表表现得像一个排序列表，你会失望的。您可以对堆做出的唯一排序假设是 heap[0] 始终是它的最小元素。

（很难在您已经写的内容上添加太多内容 - 您的问题是一篇关于 How Things Are 的优秀文章。8-）

【讨论】：

是的，我发布它主要是为了让其他人遇到同样的问题时可以使用它，但很高兴知道我误解了这些文档并且应该更清楚地阅读它们。

【解决方案2】：

结果：任何切片和列表对a的理解操作 heapified list 将产生非有序的结果。

这是真的吗，而且总是这样吗？

如果您只想获得一次性排序列表，请使用：

myList.sort()

优先级队列/堆可用于实现排序，也可用于保持队列处于优先级形式。向堆中的插入是 O(lg n)，获取是 O(1)，删除是 O(lg n)，这比一遍又一遍地使用整个列表要好得多。

【讨论】：

【解决方案3】：

"""我期待 heapify() 生成一个有序列表，以有序的方式促进列表理解。"""：如果这个期望是基于对手册的阅读，你应该提出一个文档错误报告.

""" 结果：对堆化列表的任何切片和列表理解操作都会产生无序结果。这是真的吗，并且总是如此吗？"""：就像例如random.shuffle()，提到的活动没有被定义为产生“有序”的结果。它可能偶尔会产生“有序”的结果，但这是巧合，不值得依赖也不值得询问（恕我直言）。

【讨论】：

【解决方案4】：

" 结果：对堆积列表的任何切片和列表理解操作都会产生无序的结果。这是真的吗，并且总是这样吗？"不，这并不总是正确的。虽然它大部分时间都是不订购的，但它有可能被订购。 heapify() 产生一个满足“堆不变量”的列表。在这种情况下，它是一个最小堆。事实证明，排序列表也满足堆不变量（参见heapq 第 4 段：“heap.sort() 保持堆不变量”）。所以从理论上讲，一个堆积的列表也有可能被排序。

【讨论】：