Question

我已经从python中的heapq数据结构实现了优先级队列。现在我想从堆中删除特定元素（按值），保持堆不变量。我知道可以通过再次删除元素和heapify（）来完成，但这是O（n），并且可能非常慢，因为我有一个非常大的堆。

我正在尝试的另一件事是，如果我知道索引，我可以用最后一个元素替换它并完成_shiftup（）。但由于我不知道索引，我将不得不搜索，这也是线性时间。

我可以保持并行字典指向位置并使用它吗？如何在每次插入队列时更新这样的dict？

编辑：

实际上我需要在O（log n）时间内实现reduceKey（）。如果有更好的方法直接做到这一点，那也同样好。

Answer 1

您可能已经阅读过此内容，但您可以使用the heapq docs suggest方法，即将元素标记为已删除，而不实际将其从堆中删除：

剩下的挑战围绕着寻找待定任务和更改其优先级或完全删除它。找到一个任务可以使用指向队列中条目的字典来完成。

删除条目或更改其优先级更加困难，因为它会打破堆结构不变量。所以，可能的解决方案是将现有条目标记为已删除，并添加一个新条目修订优先顺序：

pq = []                         # list of entries arranged in a heap
entry_finder = {}               # mapping of tasks to entries
REMOVED = '<removed-task>'      # placeholder for a removed task
counter = itertools.count()     # unique sequence count

def add_task(task, priority=0):
    'Add a new task or update the priority of an existing task'
    if task in entry_finder:
        remove_task(task)
    count = next(counter)
    entry = [priority, count, task]
    entry_finder[task] = entry
    heappush(pq, entry)

def remove_task(task):
    'Mark an existing task as REMOVED.  Raise KeyError if not found.'
    entry = entry_finder.pop(task)
    entry[-1] = REMOVED

def pop_task():
    'Remove and return the lowest priority task. Raise KeyError if empty.'
    while pq:
        priority, count, task = heappop(pq)
        if task is not REMOVED:
            del entry_finder[task]
            return task
    raise KeyError('pop from an empty priority queue')

这样，删除只是dict中的O(1)查找。当被删除的项目稍后从队列中弹出时将被忽略（以O(log n)操作的额外pop_task为代价）。当然，缺点是，如果客户端实际上没有从队列中弹出项目，那么堆的大小将会增加，即使它根据API被“删除”了。

如何从python中通过heapq实现的优先级队列中删除log（n）中的元素？

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