如何使用 Python 堆实现密码学算法?

2023-04-11 00:00:00 算法 如何使用 密码学

使用 Python 的 heapq 模块可以方便地实现堆结构。在密码学算法中,常常需要使用到优先队列,比如最小堆、最大堆等。下面是一个使用最小堆来实现 Dijkstra 算法的示例:

import heapq

# 构造邻接表表示的图
graph = {
    'start': {'A': 6, 'B': 2},
    'A': {'finish': 1},
    'B': {'A': 3, 'finish': 5},
    'finish': {}
}

# 构造节点的开销表
infinity = float('inf')
costs = {
    'A': 6,
    'B': 2,
    'finish': infinity
}

# 构造节点的父节点表
parents = {
    'A': 'start',
    'B': 'start',
    'finish': None
}

# 构造一个空堆
heap = []

# 把起点加入堆中
heapq.heappush(heap, (0, 'start'))

# 开始迭代
while heap:
    # 弹出堆中成本最小的节点
    (cost, node) = heapq.heappop(heap)
    # 如果当前节点已经被处理过,直接跳过
    if cost > costs[node]:
        continue
    # 遍历当前节点的邻居节点
    for neighbor, neighbor_cost in graph[node].items():
        # 计算从起点到当前节点的成本加上当前节点到邻居节点的成本
        new_cost = cost + neighbor_cost
        # 如果发现一条更短的路径,更新开销表和父节点表
        if new_cost < costs[neighbor]:
            costs[neighbor] = new_cost
            parents[neighbor] = node
            # 把邻居节点加入堆中,为下一轮迭代做准备
            heapq.heappush(heap, (new_cost, neighbor))

# 打印结果
print(costs)
print(parents)

在上述示例中,我们使用了 heapq 模块来实现了最小堆。其中,heappush 函数用于把元素加入堆中,heappop 函数用于弹出堆中最小的元素。同时,由于 Python 默认的 heapq 实现只支持最小堆,如果需要使用最大堆,可以通过对元素取相反数的方式实现。

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