堆是乙個二叉樹，其中每個父節點的值都小於或等於其所有子節點的值。整個堆的最小元素總是位於二叉樹的根節點。python的heapq模組提供了對堆的支援。
堆資料結構最重要的特徵是heap[0]永遠是最小的元素
注：heap為定義堆，item增加的元素
heapq.heapify(list)
注：將列表轉換為堆
>>> list = [1,2,3,5,1,5,8,9,6]
>>> heapq.heapify(list)
>>> list
[1, 1, 3, 5, 2, 5, 8, 9, 6]
注：刪除最小值，因為堆的特徵是heap[0]永遠是最小的元素，所以一般都是刪除第乙個元素。
heapq.heapreplace(heap.item)
注：刪除最小元素值，新增新的元素值
>>> list
[1, 2, 3, 5, 6, 5, 8, 9]
>>> heapq.heapreplace(list,99)
1>>> list
[2, 5, 3, 9, 6, 5, 8, 99]
heapq.heapreplace(heap,item)
注：首先判斷新增元素值與堆的第乙個元素值對比，如果大，則刪除第乙個元素，然後新增新的元素值，購置不更改堆
heapq.merge（…）
注：將多個堆合併
>>> list
[3, 5, 5, 9, 6, 6, 8, 99]
>>> h
[1000]
>>> for i in heapq.merge(h,list):
... print(i,end=" ")
...3 5 5 9 6 6 8 99 1000
heapq.nlargest(n,heap)
注：查詢堆中的最大元素，n表示查詢元素個數
>>> list
[3, 5, 5, 9, 6, 6, 8, 99]
>>> heapq.nlargest(3,list)
[99, 9, 8]
>>>
heapq.nsmallest(n,heap)
注：查詢堆中的最小元素，n表示查詢元素的個數
>>> list
[3, 5, 5, 9, 6, 6, 8, 99]
>>> heapq.nsmallest(3,list)
[3, 5, 5]
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