お尻って何?

hipは、ツリー構造における完全バイナリツリーに基づくデータ構造である.お尻は最高価格と最高価格を求める上で非常に優れている.この理由はお尻を知っていればわかります.
お尻になる条件は以下の通りです.
親ノードの値は、

子ノードより大きくなければなりません.

右側のサブノードの値は、

の左側のサブノードの値より大きくなければなりません.

画像ソース
お尻には、ルートノードが最小のお尻、ルートノードが最大のお尻の2種類があります.
Pythonは、使いやすいようにライブラリとして提供しています.

入庫する

import heapq

heapqライブラリはリストを最小hipに設定します.リストであるため、インデックス値アクセスとしても使用できます.hipなので、ツリー構造ナビゲーション方式も使用できます.

お尻のインデックス

hipのインデックスは、深さごとにインデックス値を与えます.

画像ソース
n個の要素を持つリストをhipに変換します.

左サブノードのインデックス:2 n

右サブノードのインデックス:2 n+1

ヒップとして既存のリストを使用

heapify()関数を使用します.

list1 = [1, 2, 3, 4]
heapq.heapify(list1)

お尻に値を追加

heapとして宣言されたheapqに3という値を追加する場合は、次の手順に従います.

heapq.heappush(heap, 3)

heapq内の適切な場所を自動的に検索して追加します.

お尻から値を削除

heapq.heappop(heap)

お尻から最小値を削除して返します.
最小値を削除すると、残りのお尻の内部の最小値が位置に置き換えられます.

一番大きいお尻は?

お尻は最小のお尻と最大のお尻を使うことができ、heapqライブラリは最小のお尻を使うことができます.ではheapqは最大のhipとしてどのように使われているのでしょうか.
これが↑へ¥¥¥¥¥¥¥¥¥
お尻に使用する値は、(優先順位、値)の調音形式として、お尻を最大限に使用できます.

list2 = [(1, 10), (2, 9), (3, 8), (4, 7)]
heapq.heapify(list2)

これにより、ルートノードの値を優先度に応じて最大hipに変更できます.😆