Python heapq模块

heapq模块提供了如下几个函数：

函数	用法
heapq.heappush(heap, item)	把item添加到heap中（heap是一个列表）
heapq.heappop(heap)	把堆顶元素弹出，返回的就是堆顶
heapq.heappushpop(heap, item)	先把item加入到堆中，然后再pop，比heappush()再heappop()要快得多
heapq.heapreplace(heap, item)	先pop，然后再把item加入到堆中，比heappop()再heappush()要快得多
heapq.heapify(x)	堆化(x是一个列表),默认从小到大排序
heapq.merge(*iterables)	将多个列表合并，并进行堆调整，返回的是合并后的列表的迭代器
heapq.nlargest(n, iterable, key=None)	返回最大的n个元素（Top-K问题）
heapq.nsmallest(n, iterable, key=None)	返回最小的n个元素（Top-K问题）

import heapq
import random# Top-K
mylist = list(random.sample(range(100), 10))
k = 3
largest = heapq.nlargest(k, mylist) # 换回列表中最大的K个值
smallest = heapq.nsmallest(k, mylist)  # 返回列表中最小的K个值print('original list is', mylist)
print('largest-'+str(k), '  is ', largest)
print('smallest-'+str(k), ' is ', smallest)heapq.heapify(mylist)  # heapify 堆化,默认从小到大排序
print('heapify  list is', mylist)heapq.heappush(mylist, 105)
print('pushed heap is', mylist)heapq.heappop(mylist) # 默认弹出[0]
print('popped heap is', mylist)# heappushpop & heapreplace
heapq.heappushpop(mylist, 130)    # 先将130加入列表在弹出第一个元素
print('heappushpop', mylist)heapq.heapreplace(mylist, 2)    # heappop -> heappush 先pop再把2加到列表中
print('heapreplace', mylist)

输出结果为:


original list is [18, 6, 10, 24, 48, 2, 9, 25, 16, 89]
largest-3   is  [89, 48, 25]
smallest-3  is  [2, 6, 9]
heapify  list is [2, 6, 9, 16, 48, 10, 18, 25, 24, 89]
pushed heap is [2, 6, 9, 16, 48, 10, 18, 25, 24, 89, 105]
popped heap is [6, 16, 9, 24, 48, 10, 18, 25, 105, 89]
heappushpop [9, 16, 10, 24, 48, 130, 18, 25, 105, 89]
heapreplace [2, 16, 10, 24, 48, 130, 18, 25, 105, 89]

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