Python通过heapq模块实现最小堆，可对列表进行堆化、插入、弹出等操作，支持高效获取极值及模拟最大堆。
Python 中没有专门的“堆”类型，但可以通过内置模块 heapq 来创建和使用堆。heapq 模块提供了对列表进行堆操作的函数，实现的是最小堆（min-heap）结构。
1. 创建堆
堆在 Python 中本质上是一个普通列表，通过 heapq 提供的函数维护堆的性质。
使用 heapq.heapify() 可将一个无序列表转换为最小堆：
原地修改列表，不返回新对象时间复杂度为 O(n)
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import heapqdata = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6]heapq.heapify(data)print(data) # 输出: [1, 1, 2, 3, 5, 9, 4, 6]（满足最小堆结构）
2. 插入元素（入堆）
使用 heapq.heappush(heap, item) 向堆中添加元素：
保持堆结构不变时间复杂度为 O(log n)
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heap = []heapq.heappush(heap, 3)heapq.heappush(heap, 1)heapq.heappush(heap, 4)print(heap) # 输出: [1, 3, 4]
3. 弹出最小元素（出堆）
使用 heapq.heappop(heap) 弹出并返回堆顶（最小值）：
弹出后自动调整堆结构常用于获取当前最小元素
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min_val = heapq.heappop(heap)print(min_val) # 输出: 1print(heap) # 输出: [3, 4]
4. 其他常用操作
heapq 还提供一些实用函数：
heappushpop(heap, item)：先入堆再弹出最小值，效率高于分开调用heapreplace(heap, item)：先弹出最小值，再入堆，堆大小不变nlargest(n, iterable)：获取最大 n 个元素nsmallest(n, iterable)：获取最小 n 个元素
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# 示例：获取最小的两个数nums = [5, 1, 8, 3, 9]two_smallest = heapq.nsmallest(2, nums)print(two_smallest) # 输出: [1, 3]
若需要最大堆，可通过取负值模拟：
max_heap = []heapq.heappush(max_heap, -10)heapq.heappush(max_heap, -20)largest = -heapq.heappop(max_heap)print(largest) # 输出: 20
基本上就这些。heapq 简单高效，适合实现优先队列、求 TopK、合并多路有序序列等场景。
以上就是python创建和使用堆的方法的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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