python heapq source code

[nguyenphuongductue]

### Mã nguồn Python Heapq

[!)

Mô -đun HEAPQ trong Python cung cấp việc triển khai hiệu quả cấu trúc dữ liệu HEAP.Một đống là cấu trúc dữ liệu thỏa mãn hai thuộc tính sau:

*** Thuộc tính HEAP: ** Phần tử ở gốc của đống là phần tử nhỏ nhất (hoặc lớn nhất) trong đống.
*** HEAP là một cây nhị phân hoàn chỉnh: ** Tất cả các cấp độ của đống ngoại trừ lớp cuối cùng được lấp đầy hoàn toàn, và cấp độ cuối cùng được lấp đầy từ trái sang phải.

Mô -đun FEAPQ cung cấp hai chức năng chính:

* `heppush ()`: Thêm một phần tử vào đống.
* `Heppop ()`: Loại bỏ phần tử nhỏ nhất (hoặc lớn nhất) khỏi đống.

Mã sau đây cho thấy cách sử dụng mô -đun FEAPQ để thực hiện hàng đợi ưu tiên:

`` `Python
nhập khẩu đống

# Tạo hàng đợi ưu tiên
pq = []

# Thêm các phần tử vào hàng đợi ưu tiên
Heapq.HeAppush (PQ, (10, 'A')))
Heapq.HeAppush (PQ, (5, 'B')))
Heapq.HeAppush (PQ, (1, 'C')))

# In các yếu tố trong hàng đợi ưu tiên
Trong khi PQ:
in (Heapq.HeAppop (PQ))

# Đầu ra:
# (1, 'C')
# (5, 'B')
# (10, 'A')
`` `

Để biết thêm thông tin về mô -đun FEAPQ, vui lòng tham khảo [tài liệu Python] (https://docs.python.org/3/l Library/Heapq.html).

### hashtags

* #Python
* #Heapq
* #cấu trúc dữ liệu
* #hàng đợi ưu tiên
* #Algorithms
=======================================
### Python heapq Source Code

[](https://www.programiz.com/python-programming/heapq)

The heapq module in Python provides an efficient implementation of a heap data structure. A heap is a data structure that satisfies the following two properties:

* **The heap property:** The element at the root of the heap is the smallest (or largest) element in the heap.
* **The heap is a complete binary tree:** All levels of the heap except the last one are completely filled, and the last level is filled from left to right.

The heapq module provides two main functions:

* `heappush()`: Adds an element to the heap.
* `heappop()`: Removes the smallest (or largest) element from the heap.

The following code shows how to use the heapq module to implement a priority queue:

```python
import heapq

# Create a priority queue
pq = []

# Add elements to the priority queue
heapq.heappush(pq, (10, 'a'))
heapq.heappush(pq, (5, 'b'))
heapq.heappush(pq, (1, 'c'))

# Print the elements in the priority queue
while pq:
print(heapq.heappop(pq))

# Output:
# (1, 'c')
# (5, 'b')
# (10, 'a')
```

For more information on the heapq module, please refer to the [Python documentation](https://docs.python.org/3/library/heapq.html).

### Hashtags

* #Python
* #Heapq
* #data-structures
* #priority-queue
* #Algorithms