python，heapq:heappushpop（）和heappreplace（）之间的区别

在测试以下代码时，我无法找出函数heapq.heappushpop（）和heapq.heappreplace（）之间的区别（推/弹出操作的顺序除外）

>>> from heapq import *
>>> a=[2,7,4,0,8,12,14,13,10,3,4]
>>> heapify(a)
>>> heappush(a,9)
>>> a
[0, 2, 4, 7, 3, 9, 14, 13, 10, 8, 4, 12]
>>> heappop(a)
0
>>> b=a.copy()
>>> heappushpop(a,6)
2
>>> heapreplace(b,6)
2
>>> a
[3, 4, 4, 7, 6, 9, 14, 13, 10, 8, 12]
>>> b
[3, 4, 4, 7, 6, 9, 14, 13, 10, 8, 12]

---

在许多常见的情况下，最终结果似乎是相同的，但过程和行为是不同的，并且在极端情况下可以看到：

heappushpop（）

相当于先推，然后弹出，这意味着堆大小可能会在过程中发生变化（例如，如果堆为空，则会返回推送的元素）

heapreplace（）

相当于先弹出，然后推动，还有一个额外的限制，即保证堆大小在过程中不会改变。这意味着您将在空堆上获得一个错误，以及其他有趣的角行为。

heapplace（a，x）

返回

a

中最初的最小值，而与

x

的值无关，而顾名思义，

heappushpop（a，x）

在弹出最小值之前，将

x

推到

a

。使用您的数据，以下是显示差异的序列：

>>> from heapq import *
>>> a = [2,7,4,0,8,12,14,13,10,3,4]
>>> heapify(a)
>>> b = a[:]
>>> heappushpop(a, -1)
-1
>>> heapreplace(b, -1)
0

---

非常重要的是要知道，拥有这些方法的原因是提高效率 就功能而言，您可以这样想

# if we assume len(list) == k
heapq.heappushpop(list, elem): # 2*log(K) runtime
  heapq.push(list, elem)  # log(K) runtime
  return heapq.pop(list)  # log(k) runtime

heapq.heapreplace(list, elem): # 2*log(K) runtime
  returnValue = heapq.pop(list) # log(K) runtime
  heapq.push(list, elem)        # log(K) runtime
  return returnValue 

但是，当您可以使用

push

，

pop

完成所有操作时，为什么还要有两个附加功能呢？

heapq.heappushpop（）

和

heapq.heappreplace（）

仅使用日志（K）时间

# if we assume len(list) == k
heapq.heappushpop(list, elem):         # log(K) runtime
  if elem < list[0]:
      return elem
  return heapq.heapreplace(list, elem) # log(K) runtime

heapq.heapreplace(list, elem):  # log(K) runtime
  returnValue = list[0]         # peek operation
  list[0] = elem
  heapq.bubbledown(list,0)      # restore heap structure in log(K) time
  return returnValue

#如果我们假设len（list）==k
heapq.heappushpop（列表，元素）：#日志（K）运行时
如果元素<列表[0]：
返回元素
返回heapq.heappreplace（list，elem）#log（K）运行时
heapq.heappreplace（列表，元素）：#日志（K）运行时
returnValue=列表[0]#查看操作
列表[0]=元素
heapq.bubbledown（列表，0）#在日志（K）时间内恢复堆结构
返回值

耗时的操作是

heapq.bubbledown

（实际上不是python api），在后台，此函数与

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您会注意到，这些函数在解决以下问题时非常方便。如果只使用

pop

+

push

（就像在java中一样），速度会慢两倍：（

heapq.heappushpop

相当于先推，然后pop

当

heapq.heappreplace

相当于先弹出然后按下

作为演示：

>>> seq
[0, 1, 5, 2, 6, 7, 9, 3]
>>> heapq.heappushpop(seq, -1)
-1
>>> seq
[0, 1, 5, 2, 6, 7, 9, 3]
>>> heapq.heapreplace(seq, -1)
0
>>> seq
[-1, 1, 5, 2, 6, 7, 9, 3]

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你能解释一下为什么heapq.bubbledown只是log（K）时间吗？@spspspli因为bubble down最多需要走h步，其中h是堆的高度。每走一步，它都会在树中下降一级。h是log（K）。只需添加到@Syscall comment中，此链接有助于新用户：