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法學Python中的堆佇列（或heapq）是什麼？
堆佇列是一種特殊的樹形結構，其中每個父節點都小於或等於其子節點。在Python中，它使用heapq模組實現。它在實現優先順序佇列中非常有用，在優先順序佇列中，權重較高的佇列項在處理中具有更高的優先順序。
建立堆
堆佇列是使用Python的內建庫heapq建立的。該庫具有執行堆資料結構上各種操作的相關函式。以下是這些函式的列表。
- heapify − 此函式將常規列表轉換為堆。在生成的堆中，最小的元素被推送到索引位置0。但其餘資料元素不一定已排序。
- heappush − 此函式將元素新增到堆中，而不會改變當前堆。
- heappop − 此函式返回堆中最小的資料元素。
- heapreplace − 此函式用函式中提供的新值替換最小的資料元素。
建立堆
堆的建立很簡單，只需使用包含heapify函式的元素列表即可。在下面的示例中，我們提供一個元素列表，heapify函式重新排列元素，將最小的元素置於第一位。
示例
import heapq H = [21,1,45,78,3,5] # Use heapify to rearrange the elements heapq.heapify(H) print(H)
輸出
執行上述程式碼時，會產生以下結果：
[1, 3, 5, 78, 21, 45]
插入到堆中
將資料元素插入堆中總是將元素新增到最後一個索引。但是，只有當新新增的元素的值最小值時，才能再次應用heapify函式將其帶到第一個索引。在下面的示例中，我們插入數字8。
示例
import heapq H = [21,1,45,78,3,5] # Covert to a heap heapq.heapify(H) print(H) # Add element heapq.heappush(H,8) print(H)
輸出
執行上述程式碼時，會產生以下結果：
[1, 3, 5, 78, 21, 45] [1, 3, 5, 78, 21, 45, 8]
從堆中刪除
可以使用此函式刪除第一個索引處的元素。在下面的示例中，該函式將始終刪除索引位置1處的元素。
示例
import heapq H = [21,1,45,78,3,5] # Create the heap heapq.heapify(H) print(H) # Remove element from the heap heapq.heappop(H) print(H)
輸出
執行上述程式碼時，會產生以下結果：
[1, 3, 5, 78, 21, 45] [3, 21, 5, 78, 45]
在堆中替換
heapreplace函式始終刪除堆中最小的元素，並將新的傳入元素插入到某個位置（沒有固定的順序）。
示例
import heapq H = [21,1,45,78,3,5] # Create the heap heapq.heapify(H) print(H) # Replace an element heapq.heapreplace(H,6) print(H)
輸出
執行上述程式碼時，會產生以下結果：
[1, 3, 5, 78, 21, 45] [3, 6, 5, 78, 21, 45]
更新於：2019年10月17日
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