inaz2 https://blog.hatena.ne.jp/inaz2/ ももいろテクノロジー https://inaz2.hatenablog.com/ Python 常に最初の要素が最小値（あるいは最大値）となるようなリストが必要な場合、ヒープ構造を用いることで最小値（最大値）の取り出しをO(1)、要素の追加をO(log n)の時間計算量で行うことができる。 Pythonでヒープを扱う場合、heapqモジュールが使える。 import heapq a = [6, 3, 2, 4, 5] heapq.heapify(a) # 破壊的 print a[0] # => 2 heapq.heappop(a) # 最小値をヒープから取り出す print a[0] # => 3 heapq.heappush(a, 1) # ヒープに要素を追加する print a[0]… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Finaz2.hatenablog.com%2Fentry%2F2013%2F04%2F11%2F032256" title=" Pythonでヒープ構造を使う（heapqモジュール） - ももいろテクノロジー" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> Hatena Blog https://hatena.blog 2013-04-11 03:22:56 rich https://inaz2.hatenablog.com/entry/2013/04/11/032256 1.0 100%