Python中的heapq模块解析

heapq.heapify(x) # 将list x 转换成堆，原地，线性时间内。
heapq.heappush(heap, item) # 将 item 的值加入 heap 中，保持堆的不变性。
heapq.heappop(heap) 
#弹出并返回 heap 的最小的元素，保持堆的不变性。如果堆为空，抛出 IndexError 。使用 heap[0] ，可以只访问最小的元素而不弹出它。
heapq.heappushpop(heap, item) 
#将 item 放入堆中，然后弹出并返回 heap 的最小元素。该组合操作比先调用 heappush() 再调用 heappop() 运行起来更有效率。
heapq.heapreplace(heap, item) 
#弹出并返回 heap 中最小的一项，同时推入新的 item。堆的大小不变。如果堆为空则引发 IndexError。

heapq.merge(*iterables, key=None, reverse=False)
#将多个已排序的输入合并为一个已排序的输出（例如，合并来自多个日志文件的带时间戳的条目）。 返回已排序值的 iterator。

heapq.nlargest(n, iterable, key=None)
#从 iterable 所定义的数据集中返回前 n 个最大元素组成的列表。 如果提供了 key 则其应指定一个单参数的函数，用于从 iterable 的每个元素中提取比较键 (例如 key=str.lower)。 等价于: sorted(iterable, key=key, reverse=True)[:n]。
heapq.nsmallest(n, iterable, key=None)
#从 iterable 所定义的数据集中返回前 n 个最小元素组成的列表。 如果提供了 key 则其应指定一个单参数的函数，用于从 iterable 的每个元素中提取比较键 (例如 key=str.lower)。 等价于: sorted(iterable, key=key)[:n]。

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)
heapq.heapify(array)
print("array:", array)
# 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]
# array: [5, 7, 21, 10, 17, 24, 27, 45, 15, 30, 36, 50]

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])

 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')

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))

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))

array_c = [10, 7, 15, 8]
heapq.heapify(array_c)
print("before:", array_c)
# 先 push 再 pop
item = heapq.heappushpop(array_c, 5)
print("after: ", array_c)
print(item)
array_d = [10, 7, 15, 8]
heapq.heapify(array_d)
print("before:", array_d)
# 先 pop 再 push
item = heapq.heapreplace(array_d, 5)
print("after: ", array_d)
print(item)