heapq : 堆队列算法
Source code: Lib/heapq.py
介绍
这个模块提供了堆队列算法的实现，也称为优先队列算法。
堆是一个特殊的二叉树（本文档中指的小顶堆，对应还有大顶堆），它的每个父结点的值小于等于它的两个孩子结点的值。
该文中的堆是基于数组来实现的静态二叉树，对于数组中的每个元素
heapq.merge(\*iterables, key=None, reverse=False)
- 合并多个已排序(升序)的序列，返回一个可迭代对象
- 功能和
sorted(itertools.chain(*iterables))类似，但是它返回的是可迭代对象，它不会将所有的数据一次性放到内存里面，并且以输入的序列必须是
排序、升序为前提 - 有两个可选参数：
- key参数制定了一个key函数，该函数用来指定输入序列中用来排序的元素；
- reverse是一个bool值，若为true，则合并之后的元素倒排
eg：
a = [3, 1, 5, 7]
b = [2, 4, 6, 8]
c = merge(a, b)
for item in c:
print(item, sep=" ", end=" "
output:
1 2 3 4 5 6 7 8
基础的例子
-
堆排序可以通过将所有的元素压入堆中，然后每次从小顶堆中取出最小的元素（即二叉树中的根节点）：
def heapsort(iterable): h = [] for value in iterable: heappush(h, value) return [heappop(h) for i in range(len(h))] heapsort([1, 3, 5, 7, 9, 2, 4, 6, 8, 0]) 上述的堆排序和内置
sorted(iterable)函数很像，但是该堆排序不是稳定的，而sorted(iterable)是稳定的排序；-
堆元素可以是元组。这可以用于像任务优先级中，选取某个属性来作为当前的比较值：
h = [] heappush(h, (5, 'write code')) heappush(h, (7, 'release product')) heappush(h, (1, 'write spec')) heappush(h, (3, 'create tests')) heappop(h)
