Python heapq库的用法介绍
一.heapq库简介
heapq 库是Python标准库之一，提供了构建小顶堆的方法和一些对小顶堆的基本操作方法(如入堆，出堆等)，可以用于实现堆排序算法。
二.使用heapq创建堆
1、heappush(heap,n)数据堆入
import heapq
array = [10, 17, 50, 7, 30, 24, 27, 45, 15, 5, 36, 21]
heap = []
for num in array:
heapq.heappush(heap, num)
print("array:", array)
print("heap: ", heap)
运行结果：
array: [10, 17, 50, 7, 30, 24, 27, 45, 15, 5, 36, 21]
heap: [5, 7, 21, 15, 10, 24, 27, 45, 17, 30, 36, 50]
2、heappop(heap)将数组堆中的最小元素弹出
heapq.heappop(heap)
运行结果：
5
3、heapify(heap) 将heap属性强制应用到任意一个列表
heapify 函数将使用任意列表作为参数，并且尽可能少的移位操作，，将其转化为合法的堆。如果没有建立堆，那么在使用heappush和heappop前应该使用该函数。
heapq.heapify(array)
print("array:", array)
运行结果：
array: [5, 7, 21, 10, 17, 24, 27, 45, 15, 30, 36, 50]
4、heapreplace(heap，n)先将堆顶的数据出堆，然后将n添加到堆中。
heapq.heapreplace(heap,0.5)
运行结果：
heap: [0.5, 7, 21, 15, 10, 24, 27, 45, 17, 30, 36, 50]
5、获取堆中的最小值或最大值
nlargest(num, heap)，从堆中取出num个数据，从最大的数据开始取，返回结果是一个列表(即使只取一个数据)。如果num大于等于堆中的数据数量，则从大到小取出堆中的所有数据，不会报错，相当于实现了降序排序。
nsmallest(num, heap)，从堆中取出num个数据，从最小的数据开始取，返回结果是一个列表。
array = [10, 17, 50, 7, 30, 24, 27, 45, 15, 5, 36, 21]
heapq.heapify(array)
print(heapq.nlargest(2, array))
print(heapq.nsmallest(3, array))
运行结果：
[50, 45]
[5, 7, 10]
6、使用heapq合并两个有序列表
merge(list1, list2)，将两个有序的列表合并成一个新的有序列表，返回结果是一个迭代器。这个方法可以用于归并排序。
array_a = [10, 7, 15, 8]
array_b = [17, 3, 8, 20, 13]
array_merge = heapq.merge(sorted(array_a), sorted(array_b))
print("merge result:", list(array_merge))
运行结果：文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-675042.html
merge result: [3, 7, 8, 8, 10, 13, 15, 17, 20]
参考文献
[1] Python heapq库的用法介绍
[2] 【python】详解python数据结构堆（heapq）库使用文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-675042.html
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