这篇文章小编给大家分享python中关于堆的相关知识，感兴趣的小伙伴可以耐心阅读一下这篇文章。
首先我们来了解一下什么是堆？堆它是计算机科学中一类特殊数据结构的名称，堆它的定义是：n个元素的序列且当满足下面的关系的时候，称之为堆。
"ki=k2i+1.（i=1,2,…,[n/2])"
上面是标准的堆定义，但是在python中，并没有一个独立堆的类型，python中也只是包含了一些堆操作函数的模块，其实在python中，堆也属于一种特殊的列表。
简单的介绍一下heapq中的方法
import heapq 1.heapq.heappush(heap,item) #heap为定义堆，item 增加的元素; eg. heap=[] heapq.heappush(heap, 2) 2.heapq.heapify(list) #将列表转换为堆 eg. list=[5,8,0,3,6,7,9,1,4,2] heapq.heapify(list) 3.heapq.heappop(heap) #删除最小的值 eg. heap=[2, 4, 3, 5, 7, 8, 9, 6] heapq.heappop(heap) ---->heap=[3, 4, 5, 7, 9, 6, 8] 4.heapq.heapreplace(heap, item) #删除最小元素值，添加新的元素值 eg. heap=[2, 4, 3, 5, 7, 8, 9, 6] heapq.heapreplace(heap, 11) ------>heap=[2, 3, 4, 6, 8, 5, 7, 9, 11] 5.heapq.heappushpop(heap, item) #首判断添加元素值与堆的第一个元素值对比，如果大于则删除最小元素，然后添加新的元素值，否则不更改堆 eg. 条件：item >heap[0] heap=[2, 4, 3, 5, 7, 8, 9, 6] heapq.heappushpop(heap, 9)---->heap=[3, 4, 5, 6, 8, 9, 9, 7] 条件：item heap=[2, 4, 3, 5, 7, 8, 9, 6] heapq.heappushpop(heap, 9)---->heap=[2, 4, 3, 5, 7, 8, 9, 6] 6.heapq.merge(...) #将多个堆合并 7.heapq.nlargest (n, heap) #查询堆中的最大元素，n表示查询元素个数 eg. heap=[2, 3, 5, 6, 4, 8, 7, 9] heapq.nlargest (1, heap)--->[9] 8.heapq.nsmallest(n, heap) #查询堆中的最小元素，n表示查询元素个数 eg. heap=[2, 3, 5, 6, 4, 8, 7, 9] heapq.nlargest (1, heap)--->[2]
以上就是小编给大家带来的在python中堆的相关知识点了，希望大家通过阅读小编的文章之后能够有所收获！如果大家觉得小编的文章不错的话，可以多多分享给有需要的人。
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