def __init__(self,ls = None): self._elems = [] if ls == None else ls.copy() self._heapify def _heapify(self): start = (len(self._elems)-2) // 2 for i in range(start,-1,-1): self._shift_down(i) def insert(self,value): self._elems.append(value) self._shift_up(len(self._elems)-1) def _shift_up(self,c_idx): if c_idx < 1:return p_idx = (c_idx - 1) // 2 if self._elems[c_idx] >= self._elems[p_idx]:return self._elems[c_idx],self._elems[p_idx] = self._elems[p_idx],self._elems[c_idx] self._shift_up(p_idx) def remove(self): value = self._elems[-1] del self._elems[-1] self._shift_down(0) return value def _shift_down(self,p_idx): l_idx = p_idx * 2 + 1 if l_idx >= len(self._elems):return mi = p_idx if self._elems[l_idx] < self._elems[mi]: mi = l_idx if l_idx + 1 < len(self._elems) and \ self._elems[l_idx+1] < self._elems[mi]: mi = l_idx + 1 if mi == p_idx:return self._elems[p_idx],self._elems[mi] = \ self._elems[mi],self._elems[p_idx] self._shift_down(mi) def level_order(self): return self._elems 解释一下这段代码
时间: 2024-02-15 21:27:00 浏览: 18
这段代码是实现了一个二叉堆类,具有以下方法:
1. `__init__(self,ls = None)`:初始化方法,如果传入一个列表ls,则将其复制到self._elems中,否则创建一个空列表。
2. `_heapify(self)`:将self._elems列表调整为一个二叉堆,从最后一个非叶子节点开始,依次向上调整。
3. `insert(self,value)`:将一个元素value插入到二叉堆中,并保持堆的性质。
4. `_shift_up(self,c_idx)`:将位于c_idx位置的元素向上移动,直到堆的性质被满足。
5. `remove(self)`:删除堆顶元素,并返回其值。
6. `_shift_down(self,p_idx)`:将位于p_idx位置的元素向下移动,直到堆的性质被满足。
7. `level_order(self)`:返回一个列表,表示二叉堆的层次遍历结果。
其中,使用了递归的方式实现了_shift_up和_shift_down方法,使得代码更加简洁易读。代码中还定义了一个_heapify方法,在初始化时自动调用,以便将传入的列表调整为一个二叉堆。
相关问题
def _heapify(self): start = (len(self._elems)-2) // 2 for i in range(start,-1,-1): self._shift_down(i) def _shift_down(self,p_idx): l_idx = p_idx * 2 + 1 if l_idx >= len(self._elems):return mi = p_idx if self._elems[l_idx] < self._elems[mi]: mi = l_idx if l_idx + 1 < len(self._elems) and \ self._elems[l_idx+1] < self._elems[mi]: mi = l_idx + 1 if mi == p_idx:return self._elems[p_idx],self._elems[mi] = \ self._elems[mi],self._elems[p_idx] self._shift_down(mi)翻译一下这段代码
这段代码实现了二叉堆的初始化操作。具体来说,_heapify方法先计算出最后一个非叶子节点的位置start(即len(self._elems)//2-1),然后从start开始,依次向上调整每个节点,使得以该节点为根的子树满足堆的性质。具体实现是通过调用_shift_down方法来实现的。
_shift_down方法实现了向下调整的过程。具体来说,对于位于p_idx位置的元素,我们需要比较其与左右子节点的大小关系,找到其中最小(或最大)的节点的位置mi,然后如果mi等于p_idx,则说明该节点已经满足堆的性质,不需要再调整了;否则,交换p_idx位置和mi位置上的元素,并继续向下调整mi位置上的元素,以使其满足堆的性质。
of_property_count_u32_elems函数怎么使用
函数 `of_property_count_u32_elems` 主要用于计算设备树节点中一个名为 `property` 的属性中,包含多少个 32 位整数。
函数原型如下:
```c
int of_property_count_u32_elems(const struct device_node *np,
const char *propname);
```
参数说明:
- `np`:指向设备树节点的指针。
- `propname`:要查询的属性名称。
返回值为该属性中包含的 32 位整数的数量。如果没有找到该属性,或者该属性不是一个整数数组,返回 0。
使用示例:
```c
#include <linux/of.h>
struct device_node *node;
int count;
// 获取设备树节点指针
node = of_find_node_by_name(NULL, "my_node");
// 查询名为 "my_property" 的属性中包含的整数数量
count = of_property_count_u32_elems(node, "my_property");
if (count > 0) {
printk(KERN_INFO "my_property contains %d integers\n", count);
} else {
printk(KERN_ERR "my_property not found or is not an integer array\n");
}
// 释放设备树节点指针
of_node_put(node);
```