1、说明

创建堆有两种基本方法：heappush() 和 heapify()。

当使用heappush()时，当新元素添加时，堆得顺序被保持了。

如果数据已经在内存中，则使用 heapify() 来更有效地重新排列列表中的元素。

2、实例

import heapqfrom heapq_showtree import show_treefrom heapq_heapdata import data heap = []print('random :', data)print() for n in data: print('add {:>3}:'.format(n)) heapq.heappush(heap, n) show_tree(heap) # output# random : [19, 9, 4, 10, 11]## add 19:## 19# ------------------------------------## add 9:## 9# 19# ------------------------------------## add 4:## 4# 19 9# ------------------------------------## add 10:## 4# 10 9# 19# ------------------------------------## add 11:## 4# 10 9# 19 11# ------------------------------------

知识点扩展：

创建最大（小）堆

二叉堆本质上是一种完全二叉树，存储方式并不是链式存储，而是顺序存储

堆操作：插入（叶子节点上调），删除（堆顶元素下沉）

堆创建：非叶子节点下沉（从最后一个非叶子节点开始）

最小堆：

最小堆任何一个父节点的值，都小于等于它左右孩子节点的值

创建过程：如果非叶子节点值大于其子节点，将其下沉

最大堆：

最大堆任何一个父节点的值，都大于等于它左右孩子节点的值。

创建过程：如果非叶子节点值小于其子节点，将其下沉

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