堆(heap)
又被为优先队列(priority queue)。
python的heapq模块默认的是最小堆。堆数据结构最重要的特征是heap[0] 永远是最小的元素。
8个headq函数：
import heapq
将item压入堆heqp中。
list1 = [1, 3, 5, 2, 6, 8, 9, 3]
heapq.heappush(list1, 12)
从堆item弹出最小值。
list1 = [1, 3, 5, 2, 6, 8, 9, 3]
heapq1 = heapq.heappop(list1)
heapq.heapify(list):参数必须是list，此函数必须将list变成堆，实时操作。
list1 = [1, 3, 5, 2, 6, 8, 9, 3]
heapq1 = heapq.heapify(list1)
heappushpop(heap, item)： heappush方法和heappop方法的合体，先heappush(heap, item)，再heappop(heap)
heapreplace(heap, item)： heappop方法和heappush方法的合体，先heappop(heap)，再heappush(heap, item)
将多个堆进行合并
list1 = [1, 3, 5, 7]
list2 = [2, 4, 6, 8]
new_heapq = heapq.merge(list1, list2)
获取iterable中最大的n个值
list1 = [1, 3, 5, 7, 2, 4, 6, 8]
print(heapq.nlargest(2, list1))
获取iterable中最大的n个值
list1 = [1, 3, 5, 7, 2, 4, 6, 8]
print(heapq.nsmallest(2, list1))
参考
python模块之heapq模块 - 掘金
