import heapq
print(heapq.__all__)
# ['heappush', 'heappop', 'heapify', 'heapreplace', 'merge', 'nlargest', 'nsmallest', 'heappushpop']
'''
heappush(heap, item)：将 item 元素加入堆。
heappop(heap)：将堆中最小元素弹出。
heapify(heap)：将堆属性应用到列表上。
heapreplace(heap, x)：将堆中最小元素弹出，并将元素x 入堆。
merge(*iterables, key=None, reverse=False)：将多个有序的堆合并成一个大的有序堆，然后再输出。
heappushpop(heap, item)：将item 入堆，然后弹出并返回堆中最小的元素。
nlargest(n, iterable, key=None)：返回堆中最大的 n 个元素。
nsmallest(n, iterable, key=None)：返回堆中最小的 n 个元素。
'''
my_data = list(range(10))
my_data.append(0.5)
print(my_data) # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0.5]
heapq.heapify(my_data) # 将堆属性作用于my_data上
print(my_data) # [0, 0.5, 2, 3, 1, 5, 6, 7, 8, 9, 4]
heapq.heappush(my_data, 3.5)
print(my_data) # [0, 0.5, 2, 3, 1, 3.5, 6, 7, 8, 9, 4, 5]
res = heapq.heappop(my_data) # 弹出堆中最小的元素
print(res) # 0
heapq.heapreplace(my_data, 1.5) # 弹出最小的元素，并将1.5压入堆中
print(my_data) # [1, 1.5, 2, 3, 4, 3.5, 6, 7, 8, 9, 5]
print(heapq.nlargest(3, [1,2,3,4,5,6])) # [6, 5, 4]
print(heapq.nsmallest(3, [1,2,3,4,5,6])) # [1, 2, 3]
