"heapq" --- ヒープキューアルゴリズム
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**ソースコード:** Lib/heapq.py

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このモジュールではヒープキューアルゴリズムの一実装を提供しています。優
先度キューアルゴリズムとしても知られています。

Min-heaps are binary trees for which every parent node has a value
less than or equal to any of its children. We refer to this condition
as the heap invariant.

For min-heaps, this implementation uses lists for which "heap[k] <=
heap[2*k+1]" and "heap[k] <= heap[2*k+2]" for all *k* for which the
compared elements exist.  Elements are counted from zero.  The
interesting property of a min-heap is that its smallest element is
always the root, "heap[0]".

Max-heaps satisfy the reverse invariant: every parent node has a value
*greater* than any of its children.  These are implemented as lists
for which "maxheap[2*k+1] <= maxheap[k]" and "maxheap[2*k+2] <=
maxheap[k]" for all *k* for which the compared elements exist. The
root, "maxheap[0]", contains the *largest* element;
"heap.sort(reverse=True)" maintains the max-heap invariant.

The "heapq" API differs from textbook heap algorithms in two aspects:
(a) We use zero-based indexing.  This makes the relationship between
the index for a node and the indexes for its children slightly less
obvious, but is more suitable since Python uses zero-based indexing.
(b) Textbooks often focus on max-heaps, due to their suitability for
in-place sorting. Our implementation favors min-heaps as they better
correspond to Python "lists".

These two aspects make it possible to view the heap as a regular
Python list without surprises: "heap[0]" is the smallest item, and
"heap.sort()" maintains the heap invariant!

Like "list.sort()", this implementation uses only the "<" operator for
comparisons, for both min-heaps and max-heaps.

In the API below, and in this documentation, the unqualified term
*heap* generally refers to a min-heap. The API for max-heaps is named
using a "_max"  suffix.

To create a heap, use a list initialized as "[]", or transform an
existing list into a min-heap or max-heap using the "heapify()" or
"heapify_max()" functions, respectively.

The following functions are provided for min-heaps:

heapq.heappush(heap, item)

   Push the value *item* onto the *heap*, maintaining the min-heap
   invariant.

heapq.heappop(heap)

   Pop and return the smallest item from the *heap*, maintaining the
   min-heap invariant.  If the heap is empty, "IndexError" is raised.
   To access the smallest item without popping it, use "heap[0]".

heapq.heappushpop(heap, item)

   *item* を *heap* に push した後、pop を行って *heap* から最初の要素
   を返します。この一続きの動作を "heappush()" に引き続いて
   "heappop()" を別々に呼び出すよりも効率的に実行します。

heapq.heapify(x)

   Transform list *x* into a min-heap, in-place, in linear time.

heapq.heapreplace(heap, item)

   *heap* から最小の要素を pop して返し、新たに *item* を push します
   。ヒープのサイズは変更されません。ヒープが空の場合、 "IndexError"
   が送出されます。

   この一息の演算は "heappop()" に次いで "heappush()" を送出するよりも
   効率的で、固定サイズのヒープを用いている場合にはより適しています。
   pop/push の組み合わせは必ずヒープから要素を一つ返し、それを *item*
   と置き換えます。

   返される値は加えられた *item* よりも大きくなるかもしれません。それ
   を望まないなら、代わりに "heappushpop()" を使うことを考えてください
   。この push/pop の組み合わせは二つの値の小さい方を返し、大きい方の
   値をヒープに残します。

For max-heaps, the following functions are provided:

heapq.heapify_max(x)

   Transform list *x* into a max-heap, in-place, in linear time.

   Added in version 3.14.

heapq.heappush_max(heap, item)

   Push the value *item* onto the max-heap *heap*, maintaining the
   max-heap invariant.

   Added in version 3.14.

heapq.heappop_max(heap)

   Pop and return the largest item from the max-heap *heap*,
   maintaining the max-heap invariant.  If the max-heap is empty,
   "IndexError" is raised. To access the largest item without popping
   it, use "maxheap[0]".

   Added in version 3.14.

heapq.heappushpop_max(heap, item)

   Push *item* on the max-heap *heap*, then pop and return the largest
   item from *heap*. The combined action runs more efficiently than
   "heappush_max()" followed by a separate call to "heappop_max()".

   Added in version 3.14.

heapq.heapreplace_max(heap, item)

   Pop and return the largest item from the max-heap *heap* and also
   push the new *item*. The max-heap size doesn't change. If the max-
   heap is empty, "IndexError" is raised.

   The value returned may be smaller than the *item* added.  Refer to
   the analogous function "heapreplace()" for detailed usage notes.

   Added in version 3.14.

このモジュールではさらに3つのヒープに基く汎用関数を提供します。

heapq.merge(*iterables, key=None, reverse=False)

   複数のソートされた入力をマージ(merge)して一つのソートされた出力にし
   ます (たとえば、複数のログファイルの時刻の入ったエントリーをマージ
   します)。ソートされた値にわたる *iterator* を返します。

   "sorted(itertools.chain(*iterables))" と似ていますが、イテレータを
   返し、一度にはデータをメモリに読み込まず、それぞれの入力ストリーム
   が予め(最小から最大へ)ソートされていることを仮定します。

   2 つのオプション引数があり、これらはキーワード引数として指定されな
   ければなりません。

   *key* は 1 つの引数からなる *key function* を指定します。この関数は
   、入力の各要素から比較のキーを取り出すのに使われます。デフォルト値
   は "None" です (要素を直接比較します)。

   *reverse* は真偽値です。 "True" を設定した場合、挿入要素は逆向きに
   比較されたかのように結合されます。
   "sorted(itertools.chain(*iterables), reverse=True)" でこれに似た挙
   動を実現するには、全てのイテラブルは降順で並んでいなければなりませ
   ん。

   バージョン 3.5 で変更: オプションの *key* 引数および *reverse* 引数
   を追加.

heapq.nlargest(n, iterable, key=None)

   *iterable* で定義されるデータセットのうち、最大値から降順に *n* 個
   の値のリストを返します。(あたえられた場合) *key* は、引数を一つとる
   、*iterable* のそれぞれの要素から比較キーを生成する関数を指定します
   (例 "key=str.lower")。以下のコードと同等です: "sorted(iterable,
   key=key, reverse=True)[:n]"

heapq.nsmallest(n, iterable, key=None)

   *iterable* で定義されるデータセットのうち、最小値から昇順に *n* 個
   の値のリストを返します。(あたえられた場合) *key* は、引数を一つとる
   、*iterable* のそれぞれの要素から比較キーを生成する関数を指定します
   (例 "key=str.lower")。以下のコードと同等です: "sorted(iterable,
   key=key)[:n]"

後ろ二つの関数は *n* の値が小さな場合に最適な動作をします。大きな値の
時には "sorted()" 関数の方が効率的です。さらに、 "n==1" の時には
"min()" および "max()" 関数の方が効率的です。この関数を繰り返し使うこ
とが必要なら、iterable を実際のヒープに変えることを考えてください。


基本的な例
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すべての値をヒープに push してから最小値を 1 つずつ pop することで、ヒ
ープソート を実装できます:

   >>> def heapsort(iterable):
   ...     h = []
   ...     for value in iterable:
   ...         heappush(h, value)
   ...     return [heappop(h) for i in range(len(h))]
   ...
   >>> heapsort([1, 3, 5, 7, 9, 2, 4, 6, 8, 0])
   [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

これは "sorted(iterable)" に似ていますが、 "sorted()" とは異なり、この
実装はステーブルソートではありません。

ヒープの要素はタプルに出来ます。これは、追跡される主レコードとは別に (
タスクの優先度のような) 比較値を指定するときに便利です:

   >>> h = []
   >>> heappush(h, (5, 'write code'))
   >>> heappush(h, (7, 'release product'))
   >>> heappush(h, (1, 'write spec'))
   >>> heappush(h, (3, 'create tests'))
   >>> heappop(h)
   (1, 'write spec')


優先度キュー実装の注釈
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優先度つきキュー は、ヒープの一般的な使い方で、実装にはいくつか困難な
点があります:

* ソート安定性: 優先度が等しい二つのタスクが、もともと追加された順序で
  返されるためにはどうしたらいいでしょうか？

* (priority, task) ペアに対するタプルの比較は、priority が同じで task
  がデフォルトの比較順を持たないときに破綻します。

* あるタスクの優先度が変化したら、どうやってそれをヒープの新しい位置に
  移動させるのでしょうか？

* 未解決のタスクが削除される必要があるとき、どのようにそれをキューから
  探して削除するのでしょうか？

最初の二つの困難の解決策は、項目を優先度、項目番号、そしてタスクを含む
3 要素のリストとして保存することです。この項目番号は、同じ優先度の二つ
のタスクが、追加された順序で返されるようにするための同点決勝戦として働
きます。そして二つの項目番号が等しくなることはありませんので、タプルの
比較が二つのタスクを直接比べようとすることはありえません。

比較できないタスク問題のもう一つの解決法は、タスクアイテムを無視して優
先順序フィールドだけで比較するラッパークラスです:

   from dataclasses import dataclass, field
   from typing import Any

   @dataclass(order=True)
   class PrioritizedItem:
       priority: int
       item: Any=field(compare=False)

残りの困難は主に、未解決のタスクを探して、その優先度を変更したり、完全
に削除することです。タスクを探すことは、キュー内の項目を指し示す辞書に
よってなされます。

項目を削除したり、優先度を変更することは、ヒープ構造の不変関係を壊すこ
とになるので、もっと難しいです。ですから、可能な解決策は、その項目が無
効であるものとしてマークし、必要なら変更された優先度の項目を加えること
です:

   pq = []                         # list of entries arranged in a heap
   entry_finder = {}               # mapping of tasks to entries
   REMOVED = '<removed-task>'      # placeholder for a removed task
   counter = itertools.count()     # unique sequence count

   def add_task(task, priority=0):
       'Add a new task or update the priority of an existing task'
       if task in entry_finder:
           remove_task(task)
       count = next(counter)
       entry = [priority, count, task]
       entry_finder[task] = entry
       heappush(pq, entry)

   def remove_task(task):
       'Mark an existing task as REMOVED.  Raise KeyError if not found.'
       entry = entry_finder.pop(task)
       entry[-1] = REMOVED

   def pop_task():
       'Remove and return the lowest priority task. Raise KeyError if empty.'
       while pq:
           priority, count, task = heappop(pq)
           if task is not REMOVED:
               del entry_finder[task]
               return task
       raise KeyError('pop from an empty priority queue')


理論
====

ヒープとは、全ての *k* について、要素を 0 から数えたときに、"a[k] <=
a[2*k+1]" かつ  "a[k] <= a[2*k+2]" となる配列です。比較のために、存在
しない要素を無限大と考えます。ヒープの興味深い属性は "a[0]" が常に最小
の要素になることです。

上記の奇妙な不変式は、勝ち抜き戦判定の際に効率的なメモリ表現を行うため
のものです。以下の番号は "a[k]" ではなく *k* とします:

                                  0

                 1                                 2

         3               4                5               6

     7       8       9       10      11      12      13      14

   15 16   17 18   19 20   21 22   23 24   25 26   27 28   29 30

上の木構造では、各セル *k* は "2*k+1" および "2*k+2" を最大値としてい
ます。スポーツに見られるような通常の 2 つ組勝ち抜き戦では、各セルはそ
の下にある二つのセルに対する勝者となっていて、個々のセルの勝者を追跡し
ていくことにより、そのセルに対する全ての相手を見ることができます。しか
しながら、このような勝ち抜き戦を使う計算機アプリケーションの多くでは、
勝歴を追跡する必要はりません。メモリ効率をより高めるために、勝者が上位
に進級した際、下のレベルから持ってきて置き換えることにすると、あるセル
とその下位にある二つのセルは異なる三つの要素を含み、かつ上位のセルは二
つの下位のセルに対して "勝者と" なります。

このヒープ不変式が常に守られれば、インデックス 0 は明らかに最勝者とな
ります。最勝者の要素を除去し、"次の" 勝者を見つけるための最も単純なア
ルゴリズム的手法は、ある敗者要素 (ここでは上図のセル 30 とします) を 0
の場所に持っていき、この新しい 0 を濾過するようにしてツリーを下らせて
値を交換してゆきます。不変関係が再構築されるまでこれを続けます。この操
作は明らかに、ツリー内の全ての要素数に対して対数的な計算量となります。
全ての要素について繰り返すと、 *O*(*n* log *n*) のソートになります。

このソートの良い点は、新たに挿入する要素が、最後に取り出された 0 番目
の要素よりも "良い値" でない限り、ソートを行っている最中に新たな要素を
効率的に追加できるというところです。この性質は、シミュレーション的な状
況で、ツリーで全ての入力イベントを保持し、"勝者" の状況を最小のスケジ
ュール時刻にするような場合に特に便利です。あるイベントが他のイベント群
の実行をスケジュールする際、それらは未来にスケジュールされることになる
ので、それらのイベント群を容易にヒープに積むことができます。すなわち、
ヒープはスケジューラを実装する上で良いデータ構造であるといえます (私は
これを MIDI シーケンサで使っています :-)。

これまで、スケジューラを実装するための様々なデータ構造が広範に研究され
てきました。ヒープは、十分高速で、速度はおおむね一定であり、最悪の場合
でも平均的な速度とさほど変わらないため、良いデータ構造といえます。しか
し、最悪の場合にひどい速度になるとしても、全体的にはより効率の高い他の
データ構造表現も存在します。

ヒープはまた、巨大なディスクのソートでも非常に有用です。おそらくご存知
のように、巨大なソートを行うと、複数の "ラン (run)" (予めソートされた
配列で、そのサイズは通常 CPU メモリの量に関係しています) が生成され、
続いて統合処理 (merging) がこれらのランを判定します。この統合処理はし
ばしば非常に巧妙に組織されています [1]。重要なのは、最初のソートが可能
な限り長いランを生成することです。勝ち抜き戦はこれを達成するための良い
方法です。もし利用可能な全てのメモリを使って勝ち抜き戦を行い、要素を置
換および濾過処理して現在のランに収めれば、ランダムな入力に対してメモリ
の二倍のサイズのランを生成することになり、大体順序づけがなされている入
力に対してはもっと高い効率になります。

さらに、ディスク上の 0 番目の要素を出力して、現在の勝ち抜き戦に (最後
に出力した値に "勝って" しまうために) 収められない入力を得たなら、ヒー
プには収まらないため、ヒープのサイズは減少します。解放されたメモリは二
つ目のヒープを段階的に構築するために巧妙に再利用することができ、この二
つ目のヒープは最初のヒープが崩壊していくのと同じ速度で成長します。最初
のヒープが完全に消滅したら、ヒープを切り替えて新たなランを開始します。
なんと巧妙で効率的なのでしょう！

一言で言うと、ヒープは知って得するメモリ構造です。私はいくつかのアプリ
ケーションでヒープを使っていて、'ヒープ' モジュールを常備するのはいい
事だと考えています。:-)

-[ 脚注 ]-

[1] 現在使われているディスクバランス化アルゴリズムは、最近ではもはや巧
    妙というよりも目障りになっています。これは、ディスクのシーク機能が
    向上した結果です。巨大な容量を持つテープドライブなど、シーク不能な
    デバイスでは、事情は全く異なります。テープの 1 つ 1 つの動きが可能
    な限り効率的に行われるように非常に巧妙な処理を (相当前もって) 確保
    しなければなりません (統合処理の "進行" に最も多く使用させます)。
    テープによっては逆方向に読むことさえでき、巻き戻しに時間を取られる
    のを避けるために使うこともできます。正直、本当に良いテープソートは
    見ていて素晴らしく驚異的なものです！ソートというのは常に偉大な芸術
    なのです！:-)
