我正在尝试实现一种算法来解决天际线问题，该问题涉及从最大堆中间删除特定元素。我目前的方式是maxheap.remove(index)，但我必须跟进heapify(maxheap)，否则订单会被取消。我知道在java中你可以使用类似treemap的东西来做到这一点。无论如何在python中比调用两个单独的方法更有效地做到这一点，每个方法花费O（n）时间？
答案 0 :(得分：0)
我希望每个元素都是一个数据结构，带有一个标志，用于是否忽略它。当你进行heappop时，如果它是被标记的元素，你将再次弹出。这非常简单，明显，并且无法了解堆内部的工作原理。例如，您不需要知道元素实际位于堆中的位置以标记它。
这种方法的缺点是标记的元素会随着时间的推移而累积。有时您可以将它们过滤掉然后堆积。
如果此解决方案不足以满足您的需求，您应该在Python中寻找某种btree实现。这将像您在Java中习惯的树形图一样。
答案 1 :(得分：0)
从堆中删除任意项是O（log n）操作，前提是您知道该项在堆中的位置。算法是：
'images' => [
[
'src' => 'https://www.example.com/uploads/image/'.$product['image'],
'title' => $product['name'],
'alt' => $product['name'],
'position' => 0
]
],
主要问题是找到项目在堆中的位置。正如您所指出的那样，除非您保留更多信息，否则这样做是O（n）操作。
对此有效的解决方案是创建包含项键的字典，值是堆中该项的索引。但是，你必须维护字典：
使用该字典，您可以O（1）访问堆中项目的位置，并且可以在O（log n）中删除它。
答案 2 :(得分：0)
是的，有一种更有效的方法 - 如果你有索引或指针（取决于实现方法）。
将要删除的索引/指针上的数字替换为最大的数字 child并以递归方式重复该过程（将子项替换为其最大的子项等等），直到找到没有子项的节点，然后轻松删除。
该算法的复杂性为O（log n）。