主要为大家详细介绍了python实现最大优先队列，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

堆结构 堆结构是一种优先队列，可以以任意顺序添加对象，并随时查找或删除最小（大）的元素，或者查找和删除前 K 个最小（大）元素。相比于列表方法min() / max()，这样做的效率要高得多。 堆结构是一种特殊的完全二叉树（除了叶子节点层外，其余层节点数均达到最大值，而叶子节点层所有节点都集中在左侧）。根节点的值不大于（小于）其子节点的值，并且子节点也服从这种特性。根节点值不大于子节点的堆称为小根堆，根节点的值不小于子节点的堆称为大根堆。如图左为小根堆，图右为大根堆。 Python中 heap

1.heapq python里面的堆是通过在列表中维护堆的性质实现的。这一点与C++中heap一系列的算法类似，底层是通过堆vector的维护获取堆的性质。 关于二叉树 二叉树的特点： 二叉树是一种存储数据元素的汇集数据结构。 二叉树最重要的性质就是树的高度和树中可以容纳的最大结点个数之间的关系。树的高度类似于表长，是从根结点到其他结点的最大距离。在长为n的表里只能容纳n个结点，而在高为h的二叉树中则可以容纳大约2^h个结点，这是表和树的最大不同点。 一般的元素插入，如果是按线性

本文实例为大家分享了python实现最大优先队列的具体代码，供大家参考，具体内容如下 说明：为了增强可复用性，设计了两个类，Heap类和PriorityQ类，其中PriorityQ类继承Heap类，从而达到基于最大堆实现最大优先队列。 #! /usr/bin/env python #coding=utf-8 class Heap(object): #求给定下标i的父节点下标 def Parent(self, i): if i%2==0: return i/2 - 1 else