这个模块提供了堆队列算法的实现，也称为优先队列算法。

堆是一个二叉树，它的每个父节点的值都只会小于或等于所有孩子节点（的值）。 它使用了数组来实现：从零开始计数，对于所有的 k ，都有 heap[k] <= heap[2*k+1] 和 heap[k] <= heap[2*k+2]。 为了便于比较，不存在的元素被认为是无限大。 堆最有趣的特性在于最小的元素总是在根结点：heap[0]。

这个API与教材的堆算法实现有所不同，具体区别有两方面：（a）我们使用了从零开始的索引。这使得节点和其孩子节点索引之间的关系不太直观但更加适合，因为 Python 使用从零开始的索引。 （b）我们的 pop 方法返回最小的项而不是最大的项（这在教材中称为“最小堆”；而“最大堆”在教材中更为常见，因为它更适用于原地排序）。

基于这两方面，把堆看作原生的Python list也没什么奇怪的： heap[0] 表示最小的元素，同时 heap.sort() 维护了堆的不变性！

要创建一个堆，可以使用list来初始化为 [] ，或者你可以通过一个函数 heapify() ，来把一个list转换成堆。

定义了以下函数：

heapq.heappush(heap, item)

将 item 的值加入 heap 中，保持堆的不变性。

heapq.heappop(heap)

弹出并返回 heap 的最小的元素，保持堆的不变性。如果堆为空，抛出 IndexError 。使用 heap[0] ，可以只访问最小的元素而不弹出它。

heapq.heappushpop(heap, item)

将 item 放入堆中，然后弹出并返回 heap 的最小元素。该组合操作比先调用 heappush() 再调用 heappop() 运行起来更有效率。

heapq.heapify(x)

将list x 转换成堆，原地，线性时间内。

heapq.heapreplace(heap, item)

弹出并返回 heap 中最小的一项，同时推入新的 item。 堆的大小不变。 如果堆为空则引发 IndexError。

这个单步骤操作比 heappop() 加 heappush() 更高效，并且在使用固定大小的堆时更为适宜。 pop/push 组合总是会从堆中返回一个元素并将其替换为 item。

返回的值可能会比添加的 item 更大。 如果不希望如此，可考虑改用 heappushpop()。 它的 push/pop 组合会返回两个值中较小的一个，将较大的值留在堆中。

用法：

题目：给定整数数组 nums 和整数 k，请返回数组中第 k 个最大的元素。

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class Solution:
    def findKthLargest(self, nums: List[int], k: int) -> int:
        res = []
        for each in nums:
            heapq.heappush(res, each)
            if len(res)>k:
                heapq.heappop(res)
        return res[0] if res else None
# leetcode submit region end(Prohibit modification and deletion)