Current File : //proc/self/root/usr/lib/python3.12/__pycache__/heapq.cpython-312.pyc
�

�4h�Y��J�dZdZgd�Zd�Zd�Zd�Zd�Zd�Zd�Zd	�Z	d
�Z
d�Zd�Zd
�Z
d�Zddd�d�Zdd�Zdd�Z	ddl�	ddlm	Z		ddlm
Z
	ddlmZedk(rddlZeej.��yy#e$rY�>wxYw#e$rY�BwxYw#e$rY�FwxYw#e$rY�JwxYw)a�Heap queue algorithm (a.k.a. priority queue).

Heaps are arrays for which a[k] <= a[2*k+1] and a[k] <= a[2*k+2] for
all k, counting elements from 0.  For the sake of comparison,
non-existing elements are considered to be infinite.  The interesting
property of a heap is that a[0] is always its smallest element.

Usage:

heap = []            # creates an empty heap
heappush(heap, item) # pushes a new item on the heap
item = heappop(heap) # pops the smallest item from the heap
item = heap[0]       # smallest item on the heap without popping it
heapify(x)           # transforms list into a heap, in-place, in linear time
item = heappushpop(heap, item) # pushes a new item and then returns
                               # the smallest item; the heap size is unchanged
item = heapreplace(heap, item) # pops and returns smallest item, and adds
                               # new item; the heap size is unchanged

Our API differs from textbook heap algorithms as follows:

- We use 0-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 0-based indexing.

- Our heappop() method returns the smallest item, not the largest.

These two 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!
uoHeap queues

[explanation by François Pinard]

Heaps are arrays for which a[k] <= a[2*k+1] and a[k] <= a[2*k+2] for
all k, counting elements from 0.  For the sake of comparison,
non-existing elements are considered to be infinite.  The interesting
property of a heap is that a[0] is always its smallest element.

The strange invariant above is meant to be an efficient memory
representation for a tournament.  The numbers below are `k', not a[k]:

                                   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


In the tree above, each cell `k' is topping `2*k+1' and `2*k+2'.  In
a usual binary tournament we see in sports, each cell is the winner
over the two cells it tops, and we can trace the winner down the tree
to see all opponents s/he had.  However, in many computer applications
of such tournaments, we do not need to trace the history of a winner.
To be more memory efficient, when a winner is promoted, we try to
replace it by something else at a lower level, and the rule becomes
that a cell and the two cells it tops contain three different items,
but the top cell "wins" over the two topped cells.

If this heap invariant is protected at all time, index 0 is clearly
the overall winner.  The simplest algorithmic way to remove it and
find the "next" winner is to move some loser (let's say cell 30 in the
diagram above) into the 0 position, and then percolate this new 0 down
the tree, exchanging values, until the invariant is re-established.
This is clearly logarithmic on the total number of items in the tree.
By iterating over all items, you get an O(n ln n) sort.

A nice feature of this sort is that you can efficiently insert new
items while the sort is going on, provided that the inserted items are
not "better" than the last 0'th element you extracted.  This is
especially useful in simulation contexts, where the tree holds all
incoming events, and the "win" condition means the smallest scheduled
time.  When an event schedule other events for execution, they are
scheduled into the future, so they can easily go into the heap.  So, a
heap is a good structure for implementing schedulers (this is what I
used for my MIDI sequencer :-).

Various structures for implementing schedulers have been extensively
studied, and heaps are good for this, as they are reasonably speedy,
the speed is almost constant, and the worst case is not much different
than the average case.  However, there are other representations which
are more efficient overall, yet the worst cases might be terrible.

Heaps are also very useful in big disk sorts.  You most probably all
know that a big sort implies producing "runs" (which are pre-sorted
sequences, which size is usually related to the amount of CPU memory),
followed by a merging passes for these runs, which merging is often
very cleverly organised[1].  It is very important that the initial
sort produces the longest runs possible.  Tournaments are a good way
to that.  If, using all the memory available to hold a tournament, you
replace and percolate items that happen to fit the current run, you'll
produce runs which are twice the size of the memory for random input,
and much better for input fuzzily ordered.

Moreover, if you output the 0'th item on disk and get an input which
may not fit in the current tournament (because the value "wins" over
the last output value), it cannot fit in the heap, so the size of the
heap decreases.  The freed memory could be cleverly reused immediately
for progressively building a second heap, which grows at exactly the
same rate the first heap is melting.  When the first heap completely
vanishes, you switch heaps and start a new run.  Clever and quite
effective!

In a word, heaps are useful memory structures to know.  I use them in
a few applications, and I think it is good to keep a `heap' module
around. :-)

--------------------
[1] The disk balancing algorithms which are current, nowadays, are
more annoying than clever, and this is a consequence of the seeking
capabilities of the disks.  On devices which cannot seek, like big
tape drives, the story was quite different, and one had to be very
clever to ensure (far in advance) that each tape movement will be the
most effective possible (that is, will best participate at
"progressing" the merge).  Some tapes were even able to read
backwards, and this was also used to avoid the rewinding time.
Believe me, real good tape sorts were quite spectacular to watch!
From all times, sorting has always been a Great Art! :-)
)�heappush�heappop�heapify�heapreplace�merge�nlargest�	nsmallest�heappushpopc�X�|j|�t|dt|�dz
�y)z4Push item onto heap, maintaining the heap invariant.��N)�append�	_siftdown�len��heap�items  �/usr/lib/python3.12/heapq.pyrr�s"���K�K���
�d�A�s�4�y��{�#�c�Z�|j�}|r|d}||d<t|d�|S|S)zCPop the smallest item off the heap, maintaining the heap invariant.r)�pop�_siftup�r�lastelt�
returnitems   rrr�s7���h�h�j�G���!�W�
���Q����a�����Nrc�2�|d}||d<t|d�|S)a�Pop and return the current smallest value, and add the new item.

    This is more efficient than heappop() followed by heappush(), and can be
    more appropriate when using a fixed-size heap.  Note that the value
    returned may be larger than item!  That constrains reasonable uses of
    this routine unless written as part of a conditional replacement:

        if item > heap[0]:
            item = heapreplace(heap, item)
    r�r�rrrs   rrr�s&���a��J��D��G��D�!���rc�H�|r|d|kr|d|c}|d<t|d�|S)z1Fast version of a heappush followed by a heappop.rrrs  rr	r	�s1����Q��$���Q���
��d�1�g���a���Krc�j�t|�}tt|dz��D]}t||��y)z8Transform list into a heap, in-place, in O(len(x)) time.�N)r�reversed�ranger��x�n�is   rrr�s2���A��A��e�A�q�D�k�
"�����1�
�rc�Z�|j�}|r|d}||d<t|d�|S|S)zMaxheap version of a heappop.r)r�_siftup_maxrs   r�_heappop_maxr)�s7���h�h�j�G���!�W�
���Q���D�!�����Nrc�2�|d}||d<t|d�|S)z4Maxheap version of a heappop followed by a heappush.r)r(rs   r�_heapreplace_maxr+�s$���a��J��D��G���a���rc�j�t|�}tt|dz��D]}t||��y)z;Transform list into a maxheap, in-place, in O(len(x)) time.r N)rr!r"r(r#s   r�_heapify_maxr-�s1���A��A�
�e�A�q�D�k�
"����A�q��rc�X�||}||kDr|dz
dz	}||}||kr|||<|}�	|||<y)Nr��r�startpos�pos�newitem�	parentpos�parents      rrr�sO���3�i�G���.��1�W��N�	��i����V���D��I��C��
��D��Irc���t|�}|}||}d|zdz}||kr/|dz}||kr
||||ks|}||||<|}d|zdz}||kr�/|||<t|||�y)Nr r)rr�rr2�endposr1r3�childpos�rightposs       rrrs���
��Y�F��H��3�i�G���u�q�y�H�
�V�
��a�<���f��T�(�^�d�8�n�%D��H���N��S�	����S�5�1�9���V�
��D��I�
�d�H�c�"rc�X�||}||kDr|dz
dz	}||}||kr|||<|}�	|||<y)zMaxheap variant of _siftdownrNr/r0s      r�
_siftdown_maxr<sO���3�i�G���.��1�W��N�	��i����G���D��I��C��
��D��Irc���t|�}|}||}d|zdz}||kr/|dz}||kr
||||ks|}||||<|}d|zdz}||kr�/|||<t|||�y)zMaxheap variant of _siftupr rN)rr<r7s       rr(r('s���
��Y�F��H��3�i�G���u�q�y�H�
�V�
��a�<���f��T�(�^�d�8�n�%D��H���N��S�	����S�5�1�9���V�
��D��I��$��#�&rNF��key�reversec'�K�g}|j}|rt}t}t}d}nt}t
}t}d}|��ttt|��D]%\}	}
	|
j}||�|	|z|g��'||�t|�dkDr%		|dx\}}	}}
|��|�|
d<|||
��#|r!|d\}}	}|��|jEd{���yttt|��D].\}	}
	|
j}|�}|||�|	|z||g��0||�t|�dkDr3		|dx\}}	}}}
|��|�}||�|
d<||
d<|||
��1|r#|d\}}	}}|��|jEd{���yy#t$rY��LwxYw#t$r||�YnwxYwt|�dkDr��9��7��#t$rY��wxYw#t$r||�YnwxYwt|�dkDr�Ɍ�7�w�w)akMerge multiple sorted inputs into a single sorted output.

    Similar to sorted(itertools.chain(*iterables)) but returns a generator,
    does not pull the data into memory all at once, and assumes that each of
    the input streams is already sorted (smallest to largest).

    >>> list(merge([1,3,5,7], [0,2,4,8], [5,10,15,20], [], [25]))
    [0, 1, 2, 3, 4, 5, 5, 7, 8, 10, 15, 20, 25]

    If *key* is not None, applies a key function to each element to determine
    its sort order.

    >>> list(merge(['dog', 'horse'], ['cat', 'fish', 'kangaroo'], key=len))
    ['dog', 'cat', 'fish', 'horse', 'kangaroo']

    ���rNrr )r
r-r)r+rrr�	enumerate�map�iter�__next__�
StopIterationr�__self__)r?r@�	iterables�h�h_append�_heapify�_heappop�_heapreplace�	direction�order�it�next�value�s�	key_values               rrr<s`����$	�A��x�x�H������'���	�����"���	�
�{�"�3�t�Y�#7�8�	�I�E�2�
��{�{���$�&�%�)�"3�T�:�;�	�	����!�f�q�j�
��-.�q�T�1�&�E�5�$���K��6�A�a�D� ��A�&�	�
�!"�1���E�5�$��K��}�}�$�$���s�4��3�4��	��r�	��;�;�D��F�E��c�%�j�%�)�"3�U�D�A�B�	�
�Q�K�

�a�&�1�*�		��45�a�D�8�-�	�5�%���������5�z��!����!���Q��"�
�	�()�!��%�	�5�%�����=�=� � �	��M!�
��
��!�
����
���!�f�q�j��
%���	��	���	��Q�K�	���a�&�1�*��	!�s��AH
�F�=H
�$F'�:H
�G�$H
�>(G�&H
�?2G!�1H
�H�H
�	F$� H
�#F$�$H
�'F;�8H
�:F;�;H
�H
�	G�H
�G�H
�!G5�2H
�4G5�5H
�H
c��|dk(r,t|�}t�}t|||��}||urgS|gS	t|�}||k\rt	||��d|S|��t|�}tt|�|�D��cgc]	\}}||f��}}}|s|St|�|dd}	|}
t}|D] }||	ks�	||||
f�|d\}	}|
dz
}
�"|j�|D��
cgc]\}}
|��	c}
}St|�}tt|�|�D��cgc]\}}||�||f��}}}|s|St|�|dd}	|}
t}|D]*}||�}
|
|	ks�|||
|
|f�|d\}	}}|
dz
}
�,|j�|D�
�
�cgc]\}
}
}|��
c}}
}
S#t
tf$rY��bwxYwcc}}wcc}
}wcc}}wcc}}
}
w)zbFind the n smallest elements in a dataset.

    Equivalent to:  sorted(iterable, key=key)[:n]
    r��defaultr?)r?Nr)rE�object�minr�sorted�	TypeError�AttributeError�zipr"r-r+�sort�r%�iterabler?rQ�sentinel�result�sizer&�elem�toprPrN�_order�k�_elems               rrr�s��	�A�v�
�(�^���8���R��s�3���x�'�r�5�f�X�5�1��8�}��
��9��(��,�R�a�0�0��{�
�(�^��,/�u�Q�x��+<�=���4�4��)�=��=���M��V���Q�i��l����'���	�D��c�z��V�d�E�]�3�$�Q�i���V���
��		�
	���
�*0�1��$���1�1�
�h��B�25�e�A�h��2C�
D�w�q�$�s�4�y�!�T�"�
D�F�
D���
����
��)�A�,�C�
�E�#�L������I���s�7���!�U�D�!1�2�!'����C����Q�J�E���K�K�M�)/�0�0�%�a���D�0�0��U
�~�&�
��
��>��2��E��1s)�F#�8F9�"F?�G�
G�#F6�5F6c��|dk(r,t|�}t�}t|||��}||urgS|gS	t|�}||k\rt	||d��d|S|��t|�}ttd|d�|�D��cgc]	\}}||f��}}}|s|St|�|dd}	|}
t}|D] }|	|ks�	||||
f�|d\}	}|
dz}
�"|jd��|D��
cgc]\}}
|��	c}
}St|�}ttd|d�|�D��cgc]\}}||�||f��}}}|s|St|�|dd}	|}
t}|D]*}||�}
|	|
ks�|||
|
|f�|d\}	}}|
dz}
�,|jd��|D�
�
�cgc]\}
}
}|��
c}}
}
S#t
tf$rY��nwxYwcc}}wcc}
}wcc}}wcc}}
}
w)	zoFind the n largest elements in a dataset.

    Equivalent to:  sorted(iterable, key=key, reverse=True)[:n]
    rrWTr>NrrB)r@)rErY�maxrr[r\r]r^r"rrr_r`s               rrrs8��	�A�v�
�(�^���8���R��s�3���x�'�r�5�f�X�5�?��8�}��
��9��(��T�:�2�A�>�>��{�
�(�^��+.�u�Q���B�/?��+D�E���4�4��)�E��E���M�����Q�i��l�����"���	�D��T�z��V�d�E�]�3�$�Q�i���V���
��		�
	���D��!�*0�1��$���1�1�
�h��B�25�e�A��r�2�6F��2K�
L�w�q�$�s�4�y�!�T�"�
L�F�
L���
��F�O�
��)�A�,�C�
�B�E��L������I����7���!�U�D�!1�2�!'����C����Q�J�E���K�K��K��)/�0�0�%�a���D�0�0��Q
�~�&�
��
��F��2��M��1s)�F0�<G�)G�G�
G�0G�Gr)�*)r+)r-)r)�__main__)N)�__doc__�	__about__�__all__rrrr	rr)r+r-rrr<r(rrr�_heapq�ImportError�__name__�doctest�print�testmodr/rr�<module>rws���D\
�	�|3��$�
�� �	�����j#�(
�'�*��N!�f:1�x81�v	��	�'�	�#�	�#�
�z���	�/�'�/�/�
����!�	��	���	��	���	��	���	��	�sG�A9�B�
B�B�9B�B�B�B�B�B�B"�!B"
¿Qué es la limpieza dental de perros? - Clínica veterinaria


Es la eliminación del sarro y la placa adherida a la superficie de los dientes mediante un equipo de ultrasonidos que garantiza la integridad de las piezas dentales a la vez que elimina en profundidad cualquier resto de suciedad.

A continuación se procede al pulido de los dientes mediante una fresa especial que elimina la placa bacteriana y devuelve a los dientes el aspecto sano que deben tener.

Una vez terminado todo el proceso, se mantiene al perro en observación hasta que se despierta de la anestesia, bajo la atenta supervisión de un veterinario.

¿Cada cuánto tiempo tengo que hacerle una limpieza dental a mi perro?

A partir de cierta edad, los perros pueden necesitar una limpieza dental anual o bianual. Depende de cada caso. En líneas generales, puede decirse que los perros de razas pequeñas suelen acumular más sarro y suelen necesitar una atención mayor en cuanto a higiene dental.


Riesgos de una mala higiene


Los riesgos más evidentes de una mala higiene dental en los perros son los siguientes:

  • Cuando la acumulación de sarro no se trata, se puede producir una inflamación y retracción de las encías que puede descalzar el diente y provocar caídas.
  • Mal aliento (halitosis).
  • Sarro perros
  • Puede ir a más
  • Las bacterias de la placa pueden trasladarse a través del torrente circulatorio a órganos vitales como el corazón ocasionando problemas de endocarditis en las válvulas. Las bacterias pueden incluso acantonarse en huesos (La osteomielitis es la infección ósea, tanto cortical como medular) provocando mucho dolor y una artritis séptica).

¿Cómo se forma el sarro?

El sarro es la calcificación de la placa dental. Los restos de alimentos, junto con las bacterias presentes en la boca, van a formar la placa bacteriana o placa dental. Si la placa no se retira, al mezclarse con la saliva y los minerales presentes en ella, reaccionará formando una costra. La placa se calcifica y se forma el sarro.

El sarro, cuando se forma, es de color blanquecino pero a medida que pasa el tiempo se va poniendo amarillo y luego marrón.

Síntomas de una pobre higiene dental
La señal más obvia de una mala salud dental canina es el mal aliento.

Sin embargo, a veces no es tan fácil de detectar
Y hay perros que no se dejan abrir la boca por su dueño. Por ejemplo…

Recientemente nos trajeron a la clínica a un perro que parpadeaba de un ojo y decía su dueño que le picaba un lado de la cara. Tenía molestias y dificultad para comer, lo que había llevado a sus dueños a comprarle comida blanda (que suele ser un poco más cara y llevar más contenido en grasa) durante medio año. Después de una exploración oftalmológica, nos dimos cuenta de que el ojo tenía una úlcera en la córnea probablemente de rascarse . Además, el canto lateral del ojo estaba inflamado. Tenía lo que en humanos llamamos flemón pero como era un perro de pelo largo, no se le notaba a simple vista. Al abrirle la boca nos llamó la atención el ver una muela llena de sarro. Le realizamos una radiografía y encontramos una fístula que llegaba hasta la parte inferior del ojo.

Le tuvimos que extraer la muela. Tras esto, el ojo se curó completamente con unos colirios y una lentilla protectora de úlcera. Afortunadamente, la úlcera no profundizó y no perforó el ojo. Ahora el perro come perfectamente a pesar de haber perdido una muela.

¿Cómo mantener la higiene dental de tu perro?
Hay varias maneras de prevenir problemas derivados de la salud dental de tu perro.

Limpiezas de dientes en casa
Es recomendable limpiar los dientes de tu perro semanal o diariamente si se puede. Existe una gran variedad de productos que se pueden utilizar:

Pastas de dientes.
Cepillos de dientes o dedales para el dedo índice, que hacen más fácil la limpieza.
Colutorios para echar en agua de bebida o directamente sobre el diente en líquido o en spray.

En la Clínica Tus Veterinarios enseñamos a nuestros clientes a tomar el hábito de limpiar los dientes de sus perros desde que son cachorros. Esto responde a nuestro compromiso con la prevención de enfermedades caninas.

Hoy en día tenemos muchos clientes que limpian los dientes todos los días a su mascota, y como resultado, se ahorran el dinero de hacer limpiezas dentales profesionales y consiguen una mejor salud de su perro.


Limpiezas dentales profesionales de perros y gatos

Recomendamos hacer una limpieza dental especializada anualmente. La realizamos con un aparato de ultrasonidos que utiliza agua para quitar el sarro. Después, procedemos a pulir los dientes con un cepillo de alta velocidad y una pasta especial. Hacemos esto para proteger el esmalte.

La frecuencia de limpiezas dentales necesaria varía mucho entre razas. En general, las razas grandes tienen buena calidad de esmalte, por lo que no necesitan hacerlo tan a menudo e incluso pueden pasarse la vida sin requerir una limpieza. Sin embargo, razas pequeñas como el Yorkshire o el Maltés, deben hacérselas todos los años desde cachorros si se quiere conservar sus piezas dentales.

Otro factor fundamental es la calidad del pienso. Algunas marcas han diseñado croquetas que limpian la superficie del diente y de la muela al masticarse.

Ultrasonido para perros

¿Se necesita anestesia para las limpiezas dentales de perros y gatos?

La limpieza dental en perros no es una técnica que pueda practicarse sin anestesia general , aunque hay veces que los propietarios no quieren anestesiar y si tiene poco sarro y el perro es muy bueno se puede intentar…… , pero no se va a poder pulir ni acceder a todas la zona de la boca …. Además los limpiadores dentales van a irrigar agua y hay riesgo de aspiración a vías respiratorias si no se realiza una anestesia correcta con intubación traqueal . En resumen , sin anestesia no se va hacer una correcta limpieza dental.

Tampoco sirve la sedación ya que necesitamos que el animal esté totalmente quieto, y el veterinario tenga un acceso completo a todas sus piezas dentales y encías.

Alimentos para la limpieza dental

Hay que tener cierto cuidado a la hora de comprar determinados alimentos porque no todos son saludables. Algunos tienen demasiado contenido graso, que en exceso puede causar problemas cardiovasculares y obesidad.

Los mejores alimentos para los dientes son aquellos que están elaborados por empresas farmacéuticas y llevan componentes químicos con tratamientos específicos para el diente del perro. Esto implica no solo limpieza a través de la acción mecánica de morder sino también un tratamiento antibacteriano para prevenir el sarro.

Conclusión

Si eres como la mayoría de dueños, por falta de tiempo , es probable que no estés prestando la suficiente atención a la limpieza dental de tu perro. Por eso te animamos a que comiences a limpiar los dientes de tu perro y consideres atender a su higiene bucal con frecuencia.

Estas simples medidas pueden conllevar a que tu perro tenga una vida más larga y mucho más saludable.

Si te resulta imposible introducir un cepillo de dientes a tu perro en la boca, pásate con él por clínica Tus Veterinarios y te explicamos cómo hacerlo.

Necesitas hacer una limpieza dental profesional a tu mascota?
Llámanos al 622575274 o contacta con nosotros

Deja un comentario

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

¡Hola!