Python 中的 heapq 模組（2025 最新語法與最佳實踐）

heapq 模組是 Python 中的一個重要模組，它提供了一種高效的堆積排序方法，可以用來快速對列表進行排序。堆積排序是一種有效的排序算法，能夠以 O(n log n) 的時間複雜度完成排序，並且不需要額外的記憶體空間。

heapq 模組的基本用法

heapq 模組提供了幾個主要的函數，包括 `heappush()`、`heappop()`、`heappushpop()`、`nlargest()` 和 `nsmallest()`。這些函數可以讓我們方便地操作堆積數據結構。

1. 使用 heappush() 和 heappop()

`heappush()` 函數可以將一個元素添加到堆積中，而 `heappop()` 函數則可以從堆積中移除最小的元素。以下是使用這兩個函數的範例：

“`python
import heapq

# 建立一個空的堆積
heap = []

# 將元素添加到堆積中
heapq.heappush(heap, 5)
heapq.heappush(heap, 3)
heapq.heappush(heap, 7)

# 從堆積中移除最小的元素
min_elem = heapq.heappop(heap)
print(min_elem) # 輸出: 3
“`

2. 使用 heappushpop()

`heappushpop()` 函數可以同時將一個元素添加到堆積中，並移除最小的元素，這樣可以提高操作的效率：

“`python
import heapq

# 建立一個空的堆積
heap = []

# 將元素添加到堆積中
heapq.heappush(heap, 5)
heapq.heappush(heap, 3)
heapq.heappush(heap, 7)

# 同時將一個元素添加到堆積中，並移除最小的元素
min_elem = heapq.heappushpop(heap, 4)
print(min_elem) # 輸出: 3
“`

3. 使用 nlargest() 和 nsmallest()

`nlargest()` 和 `nsmallest()` 函數可以分別返回列表中的最大或最小 n 個元素。以下範例展示了如何使用這兩個函數：

“`python
import heapq

# 建立一個列表
nums = [5, 3, 7, 4, 1, 9, 8]

# 返回列表中最大的 3 個元素
largest_three = heapq.nlargest(3, nums)
print(largest_three) # 輸出: [9, 8, 7]

# 返回列表中最小的 3 個元素
smallest_three = heapq.nsmallest(3, nums)
print(smallest_three) # 輸出: [1, 3, 4] “`

錯誤排除與最佳實踐

在使用 heapq 模組時，請注意以下幾點以避免常見的錯誤：

– 確保堆積在使用 `heappop()` 前不是空的，否則會引發 `IndexError`。
– 使用 heapq 時，堆積內的元素必須是可比較的，否則會引發 `TypeError`。

延伸應用

heapq 模組不僅可以用來進行排序，還可以在一些需要優先隊列的場景中發揮作用。例如，在圖形算法中，heapq 可以用來實現 Dijkstra 算法，從而找到最短路徑。

欲了解更多 Python 的進階應用，請參考我們的 [Python 教學資源](https://vocus.cc)。

總結

heapq 模組是 Python 中一個功能強大的模組，它提供了多種函數來高效地操作堆積數據結構。無論是排序還是優先隊列的實作，heapq 都是非常實用的工具。

Q&A（常見問題解答）

**Q1: heapq 模組能處理哪些數據類型？**
A1: heapq 模組可以處理任何可比較的數據類型，如整數、浮點數和字符串等。

**Q2: 使用 heapq 的時間複雜度是多少？**
A2: 使用 heapq 的時間複雜度為 O(log n)，而返回最大或最小 n 個元素的複雜度為 O(n log k)，其中 k 為 n 的大小。

**Q3: 如何確保 heapq 的使用不會引發錯誤？**
A3: 確保在使用 `heappop()` 前堆積不為空，並確認堆積中的元素是可比較的。

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