import heapq
heap = []
heapq.heappush(heap, item)#将item加入heap，保持堆结构
heapq.heappop(heap)#弹出堆顶最小元素，如果heap为空，抛出一个IndexError，不弹出只调用这个最小元素，使用heap[0]
heapq.heappushpop(heap, item)#将item加入heap，并弹出堆顶最小元素，比heappush()和heappop()结合使用更有效率
heapq.heapify(x)#将列表x转化成一个堆
heapq.heapreplace(heap, item)#先弹出堆顶最小元素，再将item加入heap，与heappushpop()的操作顺序相反，同样，比heappush()和heappop()结合使用更有效率
heapq.merge(*iterables, key=None, reverse=False)#将多个列表合并，并进行堆调整，返回的是合并后的列表的迭代器
heapq.nlargest(n, iterable, key=None)#返回最大的n个元素（Top-K问题）
heapq.nsmallest(n, iterable, key=None)#返回最小的n个元素（Top-K问题）
