Hướng dẫn heapify time complexity python - đống thời gian phức tạp python
Nó đòi hỏi phân tích cẩn thận hơn, chẳng hạn như bạn sẽ tìm thấy ở đây. Cái nhìn sâu sắc cơ bản là chỉ có gốc của đống thực sự có độ sâu Show
0. Xuống tại các nút trên một chiếc lá - nơi một nửa các nút sống - một chiếc lá được đâm vào vòng lặp vòng trong đầu tiên.Nội dung chính ShowShow
Đạo hàm "chính xác"Vui vẻ với lý thuyết ;-) Tham khảo PythonTổng quan và hướng dẫn về mô -đun Python from heapq import nsmallest nsmallest(10, data) 6 5.Tại sao bạn nên quan tâm đến đống và from heapq import nsmallest nsmallest(10, data) 6 Có được các bản ghi nhỏ nhất (và lớn nhất) từ bộ dữ liệuHợp nhất các bộ dữ liệu được sắp xếp thành một bộ dữ liệu được sắp xếp Tạo và thao tác các đốngTóm lại là... Độ phức tạp về thời gian cho Heapq Nlargest là gì?Độ phức tạp thời gian là gì? Heapq có nhanh không?Heapq nlargest lớn nhất trong Python là gì? Vẫy tay một số, khi thuật toán đang nhìn vào một nút ở gốc của cây con với các phần tử 1, có khoảng 2 các phần tử trong mỗi đống đơn. Vì vậy, tổng thời gian 4 cần thiết là về Đó là một sự tái phát không phổ biến. Phương pháp AkraTHER Bazzi có thể được sử dụng để suy luận rằng đó là Tôi nghĩ rằng nhiều thông tin hơn, và chắc chắn là satifying hơn, là để rút ra một giải pháp chính xác từ đầu. Để đạt được điều đó, tôi sẽ chỉ nói về những cây nhị phân hoàn chỉnh: đầy đủ nhất có thể ở mọi cấp độ. Sau đó, có tổng cộng 9 6, và tất cả các cây con cũng là những cây nhị phân hoàn chỉnh. Những chi tiết vô nghĩa này về cách tiến hành khi mọi thứ không cân bằng chính xác.Khi chúng ta nhìn vào một cây con với các yếu tố 6, 1 7, hai phần tử con của nó có chính xác các yếu tố ____88 mỗi phần tử và có các cấp 9. Ví dụ, đối với một cây có 7 phần tử, có 1 phần tử ở gốc, 2 phần tử ở cấp độ thứ hai và 4 phần ba. Sau khi các cây con bị đặn, gốc phải di chuyển vào vị trí, di chuyển nó xuống 0, 1 hoặc 2 cấp độ. Điều này đòi hỏi phải so sánh giữa các cấp 0 và 1, và cũng có thể giữa các cấp 1 và 2 (nếu gốc cần di chuyển xuống), nhưng không còn điều đó: công việc cần thiết tỷ lệ thuận với 0. Trong tất cả, sau đó, 0Đối với một số 1 không đổi, giới hạn trường hợp xấu nhất để so sánh các yếu tố ở một cặp cấp độ liền kề. 2 thì sao? MIỄN PHÍ! Một cây chỉ có 1 phần tử đã là một đống - không có gì để làm. 3Show
Vui vẻ với lý thuyết ;-)Tham khảo Python Tổng quan và hướng dẫn về mô -đun Python from heapq import nsmallest nsmallest(10, data) 6Tại sao bạn nên quan tâm đến đống và from heapq import nsmallest nsmallest(10, data) 6 Có được các bản ghi nhỏ nhất (và lớn nhất) từ bộ dữ liệuTham khảo PythonTổng quan và hướng dẫn về mô -đun Python from heapq import nsmallest nsmallest(10, data) 6Tại sao bạn nên quan tâm đến đống và from heapq import nsmallest nsmallest(10, data) 6Có được các bản ghi nhỏ nhất (và lớn nhất) từ bộ dữ liệu Hợp nhất các bộ dữ liệu được sắp xếp thành một bộ dữ liệu được sắp xếp Tạo và thao tác các đống Tóm lại là...
Tại sao bạn nên quan tâm đến đống và from heapq import nsmallest nsmallest(10, data) 6Có được các bản ghi nhỏ nhất (và lớn nhất) từ bộ dữ liệu Hợp nhất các bộ dữ liệu được sắp xếp thành một bộ dữ liệu được sắp xếp 36 37Tạo và thao tác các đống 39Tóm lại là... Có được các bản ghi nhỏ nhất (và lớn nhất) từ bộ dữ liệuHợp nhất các bộ dữ liệu được sắp xếp thành một bộ dữ liệu được sắp xếp Tạo và thao tác các đống
Tóm lại là... 09 5354 55Độ phức tạp về thời gian cho Heapq Nlargest là gì? 370 371Có nhiều cách dễ dàng để tìm ra yếu tố lớn nhất trong thời gian372 090 dự kiến; Ví dụ, xem ở đây. Có nhiều cách khó hơn để làm điều đó trong trường hợp xấu nhất 090 thời gian. Sau đó, trong một lần vượt qua đầu vào, bạn có thể xuất ra các yếu tố 9> = lớn nhất (với các biến chứng tẻ nhạt trong trường hợp trùng lặp). Vì vậy, toàn bộ công việc có thể được thực hiện trong thời gian 090.
Mô-đun HEAPQ của Python thực hiện các bản heaps nhị phân bằng danh sách. Nó cung cấp một API để trực tiếp tạo và thao tác các đống, cũng như một bộ chức năng tiện ích cấp cao hơn: heapq.nsmallest, heapq.nlargest và heapq.merge.
Nhưng Heapq.nsmallest chạy một thứ tự nhanh hơn. Ví dụ. 0,29 giây so với 3,91 giây:
373Hợp nhất các bộ dữ liệu được sắp xếp thành một bộ dữ liệu được sắp xếpTạo và thao tác các đống Tóm lại là... 374Độ phức tạp về thời gian cho Heapq Nlargest là gì? 375Có nhiều cách dễ dàng để tìm ra yếu tố lớn nhất trong thời gian 376 090 dự kiến; Ví dụ, xem ở đây. Có nhiều cách khó hơn để làm điều đó trong trường hợp xấu nhất 090 thời gian. Sau đó, trong một lần vượt qua đầu vào, bạn có thể xuất ra các yếu tố 9> = lớn nhất (với các biến chứng tẻ nhạt trong trường hợp trùng lặp). Vì vậy, toàn bộ công việc có thể được thực hiện trong thời gian 090.slower -- e.g., 10.9 s vs. 6.7 s -- it uses much less memory -- e.g., 144 kB vs. 811,036 kB:377 378379 380381 382383 384Nhưng những cách đó yêu cầu bộ nhớ Tạo và thao tác các đốngTóm lại là... 385 385Độ phức tạp về thời gian cho Heapq Nlargest là gì?in-place using heapq.heapify: 387 388Có nhiều cách dễ dàng để tìm ra yếu tố lớn nhất trong thời gian 389 390090 dự kiến; Ví dụ, xem ở đây. Có nhiều cách khó hơn để làm điều đó trong trường hợp xấu nhất 55Nhưng những cách đó yêu cầu bộ nhớ 393 388395 390397 398399 0Heapq cũng cung cấp các phương thức phím tắt Heapq.HeAppushpop và Heapq.Heapreplace:
Nếu bạn muốn tạo một đống kích thước cố định:
Nếu bạn muốn tạo một heap tối đa (thay vì một min-heap):
Tóm lại là...Trong bài đăng tuần này, bạn đã tìm hiểu về mô -đun HEAPQ của Python. Bạn đã học cách trực tiếp tạo và thao tác các mục tiêu tối thiểu nhị phân, cũng như cách sử dụng các hàm tiện ích cấp cao để có được K nhỏ nhất (hoặc lớn nhất) từ bộ dữ liệu và hợp nhất nhiều bộ dữ liệu được sắp xếp vào một bộ dữ liệu được sắp xếp. Thử thách của tôi với bạn:
Nếu bạn thích bài đăng trong tuần này, hãy chia sẻ nó với bạn bè của bạn và theo dõi bài đăng vào tuần tới. Gặp bạn sau! (Nếu bạn phát hiện ra bất kỳ lỗi hoặc lỗi chính tả nào trên bài đăng này, liên hệ với tôi qua trang liên hệ của tôi.) Độ phức tạp về thời gian cho Heapq Nlargest là gì?Chi phí thực tế là o (n * log (t)). Heapify chỉ được gọi trên các yếu tố T đầu tiên của Itable. Đó là o (t), nhưng không đáng kể nếu t nhỏ hơn n nhiều. Sau đó, tất cả các yếu tố còn lại được thêm vào "đống nhỏ" này thông qua Heppushpop, mỗi lần một.O(n * log(t)) . Heapify is called only on the first t elements of the iterable. That's O(t) , but is insignificant if t is much smaller than n . Then all the remaining elements are added to this "little heap" via heappushpop , one at a time.O(n * log(t)) . Heapify is called only on the first t elements of the iterable. That's O(t) , but is insignificant if t is much smaller than n . Then all the remaining elements are added to this "little heap" via heappushpop , one at a time.O(n * log(t)) . Heapify is called only on the first t elements of the iterable. That's O(t) , but is insignificant if t is much smaller than n . Then all the remaining elements are added to this "little heap" via heappushpop , one at a time. Độ phức tạp thời gian là gì?Heapq là một đống nhị phân, với O (log n) đẩy và o (log n) pop.Xem mã nguồn Heapq.Thuật toán bạn hiển thị lấy o (n log n) để đẩy tất cả các mục lên đống, sau đó O ((n-k) log n) để tìm phần tử lớn nhất thứ k.Vì vậy, độ phức tạp sẽ là o (n log n).Nó cũng yêu cầu O (N) thêm không gian.O(log n) push and O(log n) pop . See the heapq source code. The algorithm you show takes O(n log n) to push all the items onto the heap, and then O((n-k) log n) to find the kth largest element. So the complexity would be O(n log n). It also requires O(n) extra space.O(log n) push and O(log n) pop . See the heapq source code. The algorithm you show takes O(n log n) to push all the items onto the heap, and then O((n-k) log n) to find the kth largest element. So the complexity would be O(n log n). It also requires O(n) extra space.O(log n) push and O(log n) pop . See the heapq source code. The algorithm you show takes O(n log n) to push all the items onto the heap, and then O((n-k) log n) to find the kth largest element. So the complexity would be O(n log n). It also requires O(n) extra space. Heapq có nhanh không?HEAPQ nhanh hơn so với sắp xếp trong trường hợp nếu bạn cần thêm các phần tử trên con ruồi, tức là bổ sung và chèn có thể theo thứ tự không xác định.Thêm phần tử mới bảo tồn thứ tự bên trong trong bất kỳ heap nào nhanh hơn so với mảng nghỉ dưỡng sau mỗi lần chèn. i.e. additions and insertions could come in unspecified order. Adding new element preserving inner order in any heap is faster than resorting array after each insertion. i.e. additions and insertions could come in unspecified order. Adding new element preserving inner order in any heap is faster than resorting array after each insertion. i.e. additions and insertions could come in unspecified order. Adding new element preserving inner order in any heap is faster than resorting array after each insertion. Heapq nlargest lớn nhất trong Python là gì?HEAPQ.nlargest (n, itable, key = none) trả về một danh sách với các phần tử lớn nhất từ bộ dữ liệu được xác định bởi ITable.Khóa, nếu được cung cấp, chỉ định hàm của một đối số được sử dụng để trích xuất một khóa so sánh từ mỗi phần tử trong ITable (ví dụ: key = str.Lower).Return a list with the n largest elements from the dataset defined by iterable. key, if provided, specifies a function of one argument that is used to extract a comparison key from each element in iterable (for example, key=str.lower ).Return a list with the n largest elements from the dataset defined by iterable. key, if provided, specifies a function of one argument that is used to extract a comparison key from each element in iterable (for example, key=str.lower ).Return a list with the n largest elements from the dataset defined by iterable. key, if provided, specifies a function of one argument that is used to extract a comparison key from each element in iterable (for example, key=str.lower ). |