Python3.4版本中heapq包含了幾個有用的方法：

heapq.heappush(heap,item):將item，推入heap

>>> items = [1,2,9,7,3] >>> heapq.heappush(items,10) >>> items [1, 2, 9, 7, 3, 10] >>>

heapq.heappop(heap)：將heap的最小值pop出heap，heap為空時報IndexError錯誤

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heapq.heappushpop(heap,item)：pop出heap中最小的元素，推入item

>>> items [2, 3, 9, 7, 10] >>> heapq.heappushpop(items,11) 2 >>> items [3, 7, 9, 11, 10] >>>

heapq.heapify(x)：將list X轉(zhuǎn)換為heap

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heapq.heapreplace(heap,item)：pop出最小值，推入item，heap的size不變

>>> heap [1, 8, 9, 10] >>> heapq.heapreplace(heap,100) 1 >>> heap [8, 10, 9, 100] >>

heapq.merge(*iterable)：將多個可迭代合并，并且排好序，返回一個iterator

''' 遇到問題沒人解答？小編創(chuàng)建了一個Python學(xué)習(xí)交流QQ群：857662006 尋找有志同道合的小伙伴， 互幫互助,群里還有不錯的視頻學(xué)習(xí)教程和PDF電子書！ ''' >>> heap [8, 10, 9, 100] >>> heap1 = [10,67,56,80,79] >>> h = heapq.merge(heap,heap1) >>> list(h)[8, 10, 9, 10, 67, 56, 80, 79, 100]#需要 說明的是這里所謂的排序不是完全排序，只是兩個list對應(yīng)位置比較，#將小的值先push，然后大的值再與另外一個list的下一個值比較

heapq.nlargest(n,iterable,key)：返回item中大到小順序的前N個元素，key默認(rèn)為空，可以用來指定規(guī)則如：function等來處理特定的排序

itemsDict=[{'name':'dgb1','age':23,'salary':10000},{'name':'dgb2','age':23,'salary':15000},{'name':'dgb3','age':23,'salary':80000},{'name':'dgb4','age':23,'salary':80000} ]itemsDictlarge = heapq.nlargest(3,itemsDict,lambda s:s['salary']) print(itemsDictlarge) [{'name': 'dgb3', 'age': 23, 'salary': 80000}, {'name': 'dgb4', 'age': 23, 'salary': 80000}, {'name': 'dgb2', 'age': 23, 'salary': 15000}]

如果沒有指定key，那么就按照第一個字段來排序

heapq.nsmallest(n,iterable,key)：返回item中小到大順序的前N個元素，key默認(rèn)為空，可以用來指定規(guī)則如：function等來處理特定的排序

這個函數(shù)的用法與上一個nlargest是一樣的。

To create a heap, use a list initialized to[], or you can transform a populated list into a heap via functionheapify().

創(chuàng)建heap可以通過創(chuàng)建list，和使用heapify方法來實現(xiàn)。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Python内置的heapq模块的使用的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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