该heapq模块维护 堆不变式 ，这与按排序顺序维护实际列表对象不同。
引用heapq文档：
堆是二叉树，其每个父节点的值都小于或等于其任何子节点。此实现使用了该阵列heap[k] <= heap[2*k+1]及heap[k] <= heap[2*k+2]所有k，计数从零元素。为了进行比较，不存在的元素被认为是无限的。堆的有趣特性是它的最小元素始终是根heap[0]。
这意味着查找最小的元素（只需takeheap[0]）非常有效，这对于优先级队列非常有用。之后，接下来的2个值将大于（或等于）第一个，之后的下一个4将比其“父”节点大，然后接下来的8个更大，依此类推。
您可以在文档的“理论”部分中详细了解数据结构背后的理论。您也可以在MIT OpenCourseWare算法入门课程中观看此讲座，该课程以一般术语解释该算法。
可以非常有效地将堆转换为排序列表：
def heapsort(heap):
return [heapq.heappop(heap) for _ in range(len(heap))]
通过仅从堆中弹出下一个元素。sorted(heap)但是，使用应该会更快，因为Python排序所使用的TimSort算法将利用堆中已经存在的部分排序。
如果您只对最小值或前几个最小值感兴趣，则可以使用堆n，尤其是如果您对连续不断地对这些值感兴趣的话；实际上，添加新项目并删除最小的项目确实非常有效，这比每次添加值时都诉诸列表更为有效。
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