堆（英文：heap)是電腦科學中一類特殊的資料結構的統稱；
堆的定義：n個元素的序列{ k1,k2,ki,…,kn}當且僅當滿足下關係時，稱之為堆。 （推薦學習：Python影片教學）
"ki<=k2i,ki<=k2i+1;或ki>=k2i,ki>=k2i+1.（i=1,2,…,[n/2])"
這是標準的堆的定義，但是python 中並沒有獨立的堆類型，只是包含一些堆操作函數的模組（heapq =heap queue首字母），其實堆在python中屬於一種特殊的列表；
簡單的介紹一下heapq中的方法
import heapq 1.heapq.heappush(heap,item) #heap为定义堆，item 增加的元素; eg. heap=[] heapq.heappush(heap, 2) 2.heapq.heapify(list) #将列表转换为堆 eg. list=[5,8,0,3,6,7,9,1,4,2] heapq.heapify(list) 3.heapq.heappop(heap) #删除最小的值 eg. heap=[2, 4, 3, 5, 7, 8, 9, 6] heapq.heappop(heap) ---->heap=[3, 4, 5, 7, 9, 6, 8] 4.heapq.heapreplace(heap, item) #删除最小元素值，添加新的元素值 eg. heap=[2, 4, 3, 5, 7, 8, 9, 6] heapq.heapreplace(heap, 11) ------>heap=[2, 3, 4, 6, 8, 5, 7, 9, 11] 5.heapq.heappushpop(heap, item) #首判断添加元素值与堆的第一个元素值对比，如果大于则删除最小元素，然后添加新的元素值，否则不更改堆 eg. 条件：item >heap[0] heap=[2, 4, 3, 5, 7, 8, 9, 6] heapq.heappushpop(heap, 9)---->heap=[3, 4, 5, 6, 8, 9, 9, 7] 条件：item heap=[2, 4, 3, 5, 7, 8, 9, 6] heapq.heappushpop(heap, 9)---->heap=[2, 4, 3, 5, 7, 8, 9, 6] 6.heapq.merge(...) #将多个堆合并 7.heapq.nlargest (n, heap) #查询堆中的最大元素，n表示查询元素个数 eg. heap=[2, 3, 5, 6, 4, 8, 7, 9] heapq.nlargest (1, heap)--->[9] 8.heapq.nsmallest(n, heap) #查询堆中的最小元素，n表示查询元素个数 eg. heap=[2, 3, 5, 6, 4, 8, 7, 9] heapq.nlargest (1, heap)--->[2]
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