Question

heapify和heapush都将最小项放在顶部，将最低项放在正确的位置。我不明白有什么区别和用法区别

import heapq
H = [21,1,45,78,3,5]
# Covert to a heap

# Add element
heapq.heappush(H,-100)
heapq.heappush(H,-98)
heapq.heappush(H,-1)
print(H)
heapq.heapify(H)

print(H)


# output: [-100, -98, 21, -1, 3, 5, 45, 78, 1]
# [-100, -98, 5, -1, 3, 21, 45, 78, 1]

Answer 1

heappush和heapify之间存在多个差异。

heappush假定数组（在您的情况下为H）已经是堆。 heapify并非-H仅需要是一个列表。请注意，在您的示例中，执行三个H命令之前，数据结构heappush不是堆。（例如，H以[21,1,45,78,3,5]开头，但是第一项21大于第二项1，这违反了堆的定义。）结果，H也不是heappush命令之后的堆。（H变为[-100, -98, 21, -1, 3, 5, 45, 78, 1]，但第三项21大于第六项5，这也违反了堆的定义。）在heapify之后，则5和21项目已交换位置，因此H是正确的堆。
heappush向堆添加新值。 heapify不会添加值，而是会重新排列列表中的值。
您可以通过创建一个空堆然后为要添加的每个项目调用heappush来构建一个堆，或者可以以任何顺序列出项目列表，然后在列表上调用heapify 。 heappush方法将具有时间复杂度O（n * log（n）），其中n是堆的结束大小，而heapify方法将具有复杂度O（n），明显更低。例如，如果要创建一百万个项目的堆，则heappush方法最多可以使用20,000,000个操作的顺序，而heapify方法最多只能使用一个。 1,000,000个操作的顺序。这是20差异的一个因素。当然，操作并不完全相同，实际数量也有所不同，因此实际因素会有所不同，但是heapify几乎可以肯定会更快。
构建堆的heappush方法需要许多单独的语句或某种循环来添加项。 heapify方法仅要求列表存在。因此，heapify方法很可能会使用更少的代码行和更少的代码复杂度。（在代码中添加for循环会增加另一级别的复杂性，这可能会导致更多错误。）

最后，在列表上进行heapify几乎总是比创建空列表并使用heappush添加许多项目更好的选择。如果仅添加一些项目，heappush可能会更好。

heapify和heappush有什么区别？哪个更好？

1 个答案: