Deployed 49962d5 with MkDocs version: 1.0.4

Author: PegasusWang

.DS_Store

@@ -0,0 +1,6 @@
+#!/usr/bin/env bash
+
+# python linked_list.py
+when-changed . 'py.test -s linked_list.py'
+# when-changed . 'py.test -s double_link_list.py'
+# python double_link_list.py

01_抽象数据类型和面向对象编程/__pycache__/bag_adt.cpython-35-PYTEST.pyc

@@ -0,0 +1,43 @@
+import heapq
+
+
+class TopK:
+    """获取大量元素 topk 大个元素，固定内存
+    思路：
+    1. 先放入元素前 k 个建立一个最小堆
+    2. 迭代剩余元素：
+        如果当前元素小于堆顶元素，跳过该元素（肯定不是前 k 大）
+        否则替换堆顶元素为当前元素，并重新调整堆
+    """
+
+    def __init__(self, iterable, k):
+        self.minheap = []
+        self.capacity = k
+        self.iterable = iterable
+
+    def push(self, val):
+        if len(self.minheap) >= self.capacity:
+            min_val = self.minheap[0]
+            if val < min_val:  # 当然你可以直接 if val > min_val操作，这里我只是显示指出跳过这个元素
+                pass
+            else:
+                heapq.heapreplace(self.minheap, val)  # 返回并且pop堆顶最小值，推入新的 val 值并调整堆
+        else:
+            heapq.heappush(self.minheap, val)  # 前面 k 个元素直接放入minheap
+
+    def get_topk(self):
+        for val in self.iterable:
+            self.push(val)
+        return self.minheap
+
+
+def test():
+    import random
+    i = list(range(1000))  # 这里可以是一个可迭代元素，节省内存
+    random.shuffle(i)
+    _ = TopK(i, 10)
+    print(_.get_topk())  # [990, 991, 992, 996, 994, 993, 997, 998, 999, 995]
+
+
+if __name__ == '__main__':
+    test()

02_数组和列表/__pycache__/array_and_list.cpython-35-PYTEST.pyc

@@ -581,5 +581,5 @@ <h2 id="_21">本电子书制作和写作方式</h2>
 
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 MkDocs version : 1.0.4
-Build Date UTC : 2018-12-23 10:34:43
+Build Date UTC : 2018-12-23 10:36:51
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