Python 查找元素在堆中的位置

考虑以下元素列表

h=[38203,1,45,39,10,34,90,10,2100,1]

如果将其放入一个基于数组的堆中，它将按以下方式显示

import heapq

heapq.heapify(h)
# now we have a heap that looks like this
# [1, 2, 1, 10, 39, 10, 34, 90, 45, 203, 100, 38]

找出39在这个堆中的位置的最佳方法是什么

找到答案的一种方法是从堆中弹出项，直到它返回39，这样，如果我们跟踪从堆中弹出项的次数，就可以知道它的位置。但是，由于我们修改了堆本身，这不是很有效

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有没有更好的办法来解决这个问题

如果您想保留堆，也许这样做可以：

ordered = []
temp = heap[:]
while temp:
    ordered.append(heapq.heappop(temp))

print(ordered.index(39))

如果不是这样，也许使用sort更适合您：

heap.sort()
print(heap.index(39))

说：

这两种方法使我们能够将堆看作一个常规的Python列表 毫无意外：heap[0]是最小的项，heap.sort 保持堆不变

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如果您想保持堆，也许可以这样做：

ordered = []
temp = heap[:]
while temp:
    ordered.append(heapq.heappop(temp))

print(ordered.index(39))

如果不是这样，也许使用sort更适合您：

heap.sort()
print(heap.index(39))

说：

这两种方法使我们能够将堆看作一个常规的Python列表 毫无意外：heap[0]是最小的项，heap.sort 保持堆不变

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从你给出的数据来看，我认为这是一个简单的算法。 你需要39的索引倒数，对吗

idx = len(h) - h.index(39) - 1

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这将为堆右端的基于0的计数生成适当的索引。

根据您提供的数据，我认为这是一个简单的算法。 你需要39的索引倒数，对吗

idx = len(h) - h.index(39) - 1

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这将为堆右端基于0的计数生成适当的索引。

从注释中的说明来看，您似乎希望将堆视为完全排序的数据结构，并查找小于或大于特定元素的元素数

堆不是为支持此操作而设计的。如果你想做这类事情，你应该使用为它设计的数据结构。例如：

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如果你真的想使用堆，你可以运行堆的一部分，当你点击你正在寻找的项目时停止。对于低优先级项目，这将非常昂贵；在最坏的情况下，它的时间复杂度与完全排序相同，常数因子更差。

从注释中的说明来看，似乎您希望将堆视为完全排序的数据结构，并找到小于或大于特定元素的元素数

堆不是为支持此操作而设计的。如果你想做这类事情，你应该使用为它设计的数据结构。例如：

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如果你真的想使用堆，你可以运行堆的一部分，当你点击你正在寻找的项目时停止。对于低优先级项目，这将非常昂贵；在最坏的情况下，它的时间复杂度将达到完全排序，常数因子更差。

是的，这很好地解决了问题，但就大O复杂度而言，这不是一种很好的方法。我想知道是否有更好的方法来解决这个问题。是的，这很好地解决了这个问题，但就大O的复杂性而言，这不是一个很好的方法。我想知道是否有更好的方法来解决这个问题。在什么位置，元素的数量大于它？或者物理列表中表示堆的索引？还是别的什么？你为什么要这么做？您需要减少按键操作吗？或者，您是否试图将堆视为完全排序的数据结构？@user2357112我想知道大于给定数量的元素数。在39的情况下，有6个元素大于39，所以如果你愿意的话，39将处于第7位。我想知道的原因是，如果您在优先级队列中使用堆，那么知道元素的位置会很有用。。。描述一种间接堆，它使用初始数组的索引而不重新排序，并允许按索引在Dijkstra算法中使用“更改键”操作。对于引用类PQi在Java代码中的位置：在什么位置，元素的数量大于它？或者物理列表中表示堆的索引？还是别的什么？你为什么要这么做？您需要减少按键操作吗？或者，您是否试图将堆视为完全排序的数据结构？@user2357112我想知道大于给定数量的元素数。在39的情况下，有6个元素大于39，所以如果你愿意的话，39将处于第7位。我想知道的原因是，如果您在优先级队列中使用堆，那么知道元素的位置会很有用。。。描述一种间接堆，它使用初始数组的索引而不重新排序，并允许“更改密钥”操作

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按索引在Dijkstra算法中使用。对于Java代码中的引用类PQi：感谢您澄清堆不支持该操作。感谢您澄清堆不支持该操作。