python中的heapq模块即堆排序

Author: qiwsir

heapq.md

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+#python中的堆排序peapq模块
+
+heapq模块实现了python中的堆排序，并提供了有关方法。让用Python实现排序算法有了简单快捷的方式。
+
+heapq的官方文档和源码：[8.4.heapq-Heap queue algorithm](https://docs.python.org/2/library/heapq.html)
+
+下面通过举例的方式说明heapq的应用方法
+
+##实现堆排序
+
+    #! /usr/bin/evn python
+    #coding:utf-8
+
+    from heapq import *
+
+    def heapsort(iterable):
+        h = []
+        for value in iterable:
+            heappush(h,value)
+        return [heappop(h) for i in range(len(h))]
+
+    if __name__=="__main__":
+        print heapsort([1,3,5,9,2])
+
+###heappush()
+
+heapq.heappush(heap, item):将item压入到堆数组heap中。如果不进行此步操作，后面的heappop()失效
+
+###heappop()
+
+heapq.heappop(heap):从堆数组heap中取出最小的值，并返回。
+
+    >>> h=[]                    #定义一个list
+    >>> from heapq import *     #引入heapq模块
+    >>> h
+    []
+    >>> heappush(h,5)               #向堆中依次增加数值
+    >>> heappush(h,2)
+    >>> heappush(h,3)
+    >>> heappush(h,9)
+    >>> h                           #h的值
+    [2, 5, 3, 9]
+    >>> heappop(h)                  #从h中删除最小的，并返回该值
+    2
+    >>> h
+    [3, 5, 9]
+    >>> h.append(1)                 #注意，如果不是压入堆中，而是通过append追加一个数值
+    >>> h                           #堆的函数并不能操作这个增加的数值，或者说它堆对来讲是不存在的
+    [3, 5, 9, 1]
+    >>> heappop(h)                  #从h中能够找到的最小值是3,而不是1
+    3
+    >>> heappush(h,2)               #这时，不仅将2压入到堆内，而且1也进入了堆。
+    >>> h
+    [1, 2, 9, 5]
+    >>> heappop(h)                  #操作对象已经包含了1
+    1
+
+###heapq.heappushpop(heap, item)
+
+是上述heappush和heappop的合体，同时完成两者的功能.注意：相当于先操作了heappush(heap,item),然后操作heappop(heap)
+
+    >>> h
+    [1, 2, 9, 5]
+    >>> heappop(h)
+    1
+    >>> heappushpop(h,4)            #增加4同时删除最小值2并返回该最小值，与下列操作等同：
+    2                               #heappush(h,4),heappop(h)
+    >>> h
+    [4, 5, 9]
+
+###heapq.heapify(x)
+
+x必须是list，此函数将list变成堆，实时操作。从而能够在任何情况下使用堆的函数。
+
+    >>> a=[3,6,1]
+    >>> heapify(a)                  #将a变成堆之后，可以对其操作
+    >>> heappop(a)
+    1
+    >>> b=[4,2,5]                   #b不是堆，如果对其进行操作，显示结果如下
+    >>> heappop(b)                  #按照顺序，删除第一个数值并返回,不会从中挑选出最小的
+    4
+    >>> heapify(b)                  #变成堆之后，再操作
+    >>> heappop(b)
+    2
+
+###heapq.heapreplace(heap, item)
+
+是heappop(heap)和heappush(heap,item)的联合操作。注意，与heappushpop(heap,item)的区别在于，顺序不同，这里是先进行删除，后压入堆
+
+    >>> a=[]
+    >>> heapreplace(a,3)            #如果list空，则报错
+    Traceback (most recent call last):
+    File "<stdin>", line 1, in <module>
+    IndexError: index out of range
+    >>> heappush(a,3)
+    >>> a
+    [3]
+    >>> heapreplace(a,2)            #先执行删除（heappop(a)->3),再执行加入（heappush(a,2))
+    3
+    >>> a
+    [2]
+    >>> heappush(a,5)  
+    >>> heappush(a,9)
+    >>> heappush(a,4)
+    >>> a
+    [2, 4, 9, 5]
+    >>> heapreplace(a,6)            #先从堆a中找出最小值并返回，然后加入6
+    2
+    >>> a
+    [4, 5, 9, 6]
+    >>> heapreplace(a,1)            #1是后来加入的，在1加入之前，a中的最小值是4
+    4
+    >>> a
+    [1, 5, 9, 6]
+
+###heapq.merge(\*iterables)
+
+举例：
+
+    >>> a=[2,4,6]         
+    >>> b=[1,3,5]
+    >>> c=merge(a,b)
+    >>> list(c)
+    [1, 2, 3, 4, 5, 6]
+
+在[归并排序](https://github.com/qiwsir/algorithm/blob/master/merge_sort.md)中详细演示了本函数的使用方法。
+
+###heapq.nlargest(n, iterable[, key]),heapq.nsmallest(n, iterable[, key])
+
+获取列表中最大、最小的几个值。
+
+    >>> a   
+    [2, 4, 6]
+    >>> nlargest(2,a)
+    [6, 4]
+