在Python中使用maxheap从列表列表创建字典

我所知道的是，在Python中创建maxheap如下：

heapq.heappush（heap，value）

我找到了一个著名的面试问题及其解决方案

“给出不同学生、项目的分数列表，其中项目[i]=[IDi，scorei]代表一个具有IDi的学生的一个分数，计算每个学生的前五名平均分。 以成对结果数组的形式返回答案，其中结果[j]=[IDj，topFiveAveragej]表示具有IDj的学生及其前五名平均值。按IDj按递增顺序排序结果。 学生的前五名平均成绩是通过将前五名成绩之和除以5（整数除法）计算出来的。”

我看到了一个使用maxheap的解决方案，下面是其中的一部分

# items = [[1,91],[1,92],[2,93],[2,97],[1,60],[2,77],[1,65],[1,87],[1,100],[2,100],[2,76]]

def highFive(self, items):
    seen = defaultdict(list)
    
    for s_id, score in items:
        heapq.heappush(seen[s_id], -score)
    
    # output seen is {1: [-100, -91, -92, -65, -87, -60], 2: [-100, -97, -77, -93, -76]})
    print("seen = ", seen) 
    ...

这段简短的代码对我来说很神秘（我是一名Java开发人员，最近开始学习Python，我的问题不是关于这个解决方案的算法）

我知道如何为给定的整数列表创建maxhep，以及如何分别使用defaultdict创建dictionary，但我不明白这段短代码在没有编写创建dictionary和heap时使用的一些代码的情况下是如何工作的

首先，这段代码甚至没有编写

heapq.heapify（见）

来创建maxheap。 只需创建默认的seen空字典，然后循环输入项并直接

heapq.heappush（seen[s_id]，-score）

第二，我在每次迭代中打印出

seen[suid]

。 为什么字典是在

seen[s\u id]

之后创建的，即使没有

append（）

方法，比如

seen[s\u id].append（score）

首先，这段代码甚至没有编写heapq.heapify（见）来创建 麦克希普。只需创建默认的空字典，然后循环 输入项目并直接heapq.heappush（参见[s_id]，-score）

heapq.heapify（myList）

更改列表中元素的顺序

myList

，使其满足堆的属性。但是，如果

myList

是空列表，则不需要此操作。空列表已满足堆的属性

由于

seen

是一个

defaultdict

，而不仅仅是一个常规的

dict

，因此会自动创建

seen[s_id]

的条目，如果该条目不存在，则会初始化为空列表

其次，我在每次迭代中都打印出seen[suid]。怎么会 即使没有append（）方法，字典也是在看到[s_id]后创建的 喜欢看[s_id]。附加（分数）

注意

heapq.heappush（seen[s_id]，score）

和

seen[s_id].append（score）

几乎是等价的。唯一的区别是

append

将元素添加到列表的末尾，而

heapq.heappush

将元素添加到某个位置，以便列表仍然满足堆的属性

如图所示，以下三个代码产生相同的结果：

li=[5,7,9,1,3]
maxheap=[-val表示li中的val]
heapq.heapify（maxheap）

li=[5,7,9,1,3]
maxheap=[]
对于li中的val：
maxsheap.append（-val）
heapq.heapify（maxheap）

li=[5,7,9,1,3]
maxheap=[]
对于li中的val：
heapq.heappush（maxheap，-val）

defaultdict

只是一个

dict

，它允许您为丢失的密钥设置默认值，在您的代码中，您可以看到

seed

被设置为默认值为列表的defaultdict。现在，如果您试图从

seen

访问一个尚不存在的

键

，您将得到一个空列表。而

heapq.heappush

只是将堆推送到堆（或列表）。这里有几个链接可以帮助你回答你的问题：和。

# items = [[1,91],[1,92],[2,93],[2,97],[1,60],[2,77],[1,65],[1,87],[1,100],[2,100],[2,76]]

def highFive(self, items):
    seen = defaultdict(list)
    
    for s_id, score in items:
        heapq.heappush(seen[s_id], -score)
    
    # output seen is {1: [-100, -91, -92, -65, -87, -60], 2: [-100, -97, -77, -93, -76]})
    print("seen = ", seen) 
    ...

for s_id, score in items:
    id_ = seen[s_id]
    print("\nseen[{0}] = {1}".format(s_id, id_))

    heapq.heappush(id_, -score)         
    ...

output: 
seen[1] = []

seen[1] = [-91]

seen[2] = []

seen[2] = [-93]

seen[1] = [-92, -91]

seen[2] = [-97, -93]

seen[1] = [-92, -91, -60]

seen[1] = [-92, -91, -60, -65]

seen[1] = [-92, -91, -60, -65, -87]

seen[2] = [-97, -93, -77]

seen[2] = [-100, -97, -77, -93]