在python中，它是使用heapq模块实现的。实施优先级队列非常有用，在该队列中，权重较高的队列项目在处理中具有更高的优先级。创建一个堆堆队列是使用python内置的名为heapq的库创建的。

classSolution:defsmallestK(self,arr:List[int],k:int)->List[int]:ifk==0:returnlist()hp=[-xforxinarr[:k]]heapq.heapify

怎么这么多天都是简单题，不多说了classSolution:defpickGifts(self,gifts:List[int],k:int)->int:gifts=[-giftforgiftingifts]heapify(gifts)foriinrange(k):heappush(gifts,-int(sqrt(-heappop(gifts))))return-sum(gifts)

nums=[39，0，0，0，3，0]result=map(nums.index,heapq.nlargest(3,nums))temp=[]Inf=0foriinrange(3):temp.append

用过后将他除以三重新加入数组中，所以只要维护一个最大根堆即可classSolution:defmaxKelements(self,nums:List[int],k:int)->int:nums=[-iforiinnums]heapq.heapify

首先，为了获取前N的最大最小值或者索引，下面介绍了两种方法，大家可以视情况选择：1、利用heapq模块，heapq模块中有两个函数：nlargest()nsmallest()他们可以找到列表,元组,集合等数据结构中的最大或最小的

或者使用堆：（heapq）如数据量过大，建议使用堆解决方案2：使用collections中的Couner对象练练手：文章中词频统计

while九、赋值、浅拷贝和深拷贝十、队列和列表十、补丁十一、描述器十二、继承十三、多态性十四、try、raise、except、else和finally十五、sort()和sorted()十六、堆（heapq

提示：0hp[0][0]:heapq.heappop(hp)heapq.heapp

：python实现Leetcode973.KClosestPointstoOrigin1.1题意1.2思路1.3python实现3.牛客：最小的K个数3.1题意：3.2分析3.3python实现最后：heapq

importheapqprint(heapq.

优先队列好像一般都叫堆，以大顶堆为例，顶部第一个元素最大，底部最后一个元素最小，自顶向底是递减的（更准确的说是非递增的），对外只能访问顶部第一个元素（对应索引为0）和底部最后一个元素（对应索引为-1）；在Python中，heapq

Python中使用heapq模块找到最大或最小的N个元素在heapq中有两个函数模块，分别是nlargest()、nsmallest(),可以用这两个函数分别找到列表中最大和最小的元素。

Python中heapq模块的介绍在Python中，heapq模块是一个内置工具，它实现了常见的堆排序算法。heapq模块提供了一种管理列表的方式，使其成为最小或最大顶部元素的堆结构。

目录1、heapq的常用方法2、几个例子a、最小堆的创建以及增删b、如何使用heapq创建最大堆c、获取第k大/第k小数据d、列表中的元素是元组heapq是python的一个库，用一个列表来维护一个最小堆

Pythonheapq库的用法介绍一.heapq库简介heapq库是Python标准库之一，提供了构建小顶堆的方法和一些对小顶堆的基本操作方法(如入堆，出堆等)，可以用于实现堆排序算法。

python中的heapq模块1、heapq的两个函数：nlargest()和nsmallest()1.1nlargest(n,iterable,key=None)函数功能：获取可迭代对象iterable

除了直接排序，还可以利用heaq模块的nlargest()和nsmallest()方法，例如：>>>nums=[3,5,2,4,1]>>>smallest=heapq.nsmallest(3,nums)

更新：2023/8/20数据结构|堆堆概念方法插入步骤删除步骤示例大根堆堆插入删除堆排序代码实现Python大根堆1.2.heapq小根堆1.2.heapq参考链接堆概念如果谈到堆排序，那么必然要说说什么是大根堆

heapq堆队列heapq是一个内置堆结构，一种特殊形式的完全二叉树，其中父节点的值总是大于子节点，根据其性质，python可以用一个满足heap[k]<=heap[2*k+1]<=heap[2*k+2

解包和使用zip()打包5.reduce()函数6.位运算符7.使用[:]在函数不返回的情况下对列表本身的值进行改变8.查询列表中第一个指定元素的索引9.正则表达式10.enumerate()函数11.堆heapq12

比如适用于双向队列的deque，以及在合适的条件下运用bisect和heapq来提升算法的性能。而且前面也提到过，Python提供了当今最高级也是最有效的排序算法(list.sort)。

目录简介heapq创建添加删除高效增删堆的实现初始化大小得到堆顶添加删除结果截图全部代码简介堆是一个二叉树，它的每个父节点的值都只会小于或大于所有孩子节点（的值）。

一、介绍heapq模块是Python标准库中的一个模块，提供了对堆（heap）数据结构的支持。

接口函数以python为例，说明堆的几个常见操作，这里需要用到一个内置的包：heapq初始化Heapifypython中使用

heapq模块主要操作：heapify（）,指定操作对象heappop()删除队首元素，并返回该元素heappush()添加一个元素merge()合并多个列表，使用key作为排序手段importheapqashqend

https://blog.csdn.net/weixin_39702559/article/details/110971925#coding:gbkimportheapq#使用heapq实现优先队列#定义一个可比较对象

优先队列的工作原理Python实现一个优先队列Python内置库中的queue.PriorityQueue的使用基本操作多条件优先级实现Python内置库中的heapqheapq的常用操作基于heapq

importheapqpqueue=[]heapq.h

python的heapq模块提供了堆排序实现，具体如下：创建堆：只有最小堆，没有最大堆想要有最大堆的效果，可以将数据取相反数heapq.heappushheapq.heapify访问堆内容heapq.heappopheapq.nlargest

树定义：树是一种数据结构，比如：目录结构。树是由n个节点组成的集合：n=0,那么是一颗空树；n>0,那么存在一个节点为书的根节点，其他节点可分为m个子集，每个子集又为一棵子树。关于树的一些概念：根节点：例A叶子节点：不能分叉的节点，例B树的深度：4（共有4层）节点的度：节点有几个分支，（有两个孩子节点，那么度为2）树的度：节点度的最大值。A有6个分支，为此树中节点最大的度，所以此树的度为6.孩子节

经常记不住做个记录一、heapq库简介heapq库是Python标准库之一，提供了构建小顶堆的方法和一些对小顶堆的基本操作方法(如入堆，出堆等)，可以用于实现堆排序算法。

##heapq简单介绍堆特征：堆列表位置i处的元素总是大于位置i//2处的元素（反过来说就是小于位置2*i和2*i+1处的元素）##api介绍---heapify(list)让列表具有堆特征heappush

官网地址：heapq—堆队列算法特点堆本身还是一个树结构，通常还是使用数组进行存储，方便操作。我们找到py有一个基本语法是数组下标从零开始，py中的堆也是这样实现的，问题就是使得父子关系不那么直观。

目录1.heapq.heapify(list)2.heapq.heappush(heap,item)3.heapq.heappop(heap)4.heapq.nlargest(n,heap)5.heap.nsmallest

目录python中堆的特征heapq模块使用heappush创建堆将列表转化为最小堆将元素压入堆从堆中弹出元素使用heapplace弹出元素的同时压入新的元素找出最大或最小的多个元素python中堆的特征堆

而python库heapq中也有两种方法创建堆结构，本质和上述两者方法是一样的，一种用heapq.heappush(heap,arr[i]);另一种就是直接用heapq.hea

1.heapq堆Python中只有最小堆：importheapqa=[]heapq.heappush(a,3)#添加元素heapq.heappush(a,2)heapq.heappush(a,1)whilelen

_index=0defpush(self,item,priority):"""此处使用元组来作为对item进行封装，实际上是利用了元组的可比较特性"""heapq.heappush(se

fornodeingraph}dist[start]=0prev={node:Nonefornodeingraph}#使用堆来存储未处理的节点heap=[(dist[node],node)fornodeingraph]heapq.heapify

1heapq1.1介绍堆是非线性的树形的数据结构，有2种堆，最大堆与最小堆。Python的heapq模块默认的是最小堆。堆数据结构最重要的特征是heap[0]永远是最小的元素。

列表的方法2.创建方法3.字典内置函数和方法4.集合内置方法5.运算符3.Python3标准库概览1.datetime库2.math库3.collections#队列4.itertools#排列组合5.heapq

python关于堆的实现有两个，一是heapq模块，另一个

1.heapq堆Python中只有最小堆：importheapqa=[]heapq.heappush(a,3)#添加元素heapq.heappush(a,2)heapq.heappush(a,1)whilelen

是一样的3扫描intervals里的所有interval，如果interval.start>=heap[0]，则不需要新建一个meetingroom，所以就用interval.end替换掉heap[0]，用heapq.heapreplace

比如适用于双向队列的deque，以及在合适的条件下运用bisect和heapq来提升算法的性能。而且前面也提到过，Python提供了当今最高级也是最有效的排序算法(list.sort)。

heapq–堆队列这个模块提供了堆队列算法的实现，也称为优先队列算法。这里就不详细介绍堆的定义和特性了，有兴趣的读者可以访问Python的Doc文档。

727644628131][543682714045][635984363451][585359227764][357760765744]]第n个最小值,n=2时，代码如下：A=[545359364044]1､使用heapq.nsmallest

参考链接:Python内置函数sorted()和列表的sort方法使用介绍参考链接:Python中优先级队列的实现,heapq堆队列算法实现最小堆参考链接:排序指南参考链接:sorted(iterable

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档算法训练营第13天|栈与队列总结347.前K个高频元素（使用堆）基本思路堆使用大顶堆还是小顶堆python中的heapq347.前K个高频元素这道题的代码