小编点评

**博客地址：** `https://www.cnblogs.com/zylyehuo/# _*_coding:utf-8_*_import heapq # q->queue 优先队列import randomli = list(range(10))random.shuffle(li)print(li)heapq.heapify(li) # 建堆（小根堆）n = len(li)for i in range(n): print(heapq.heappop(li), end='') if i < n - 1: print(',', end='')。归纳总结以上内容，生成内容时需要带简单的排版 **内容简介：** 博客文章介绍了 Python 中 PriorityQueue 的用法，包括如何创建一个 PriorityQueue 并使用 heapq.heapify() 方法实现小根堆。 **主要内容：** * **PriorityQueue 的定义：** PriorityQueue 是一个基于堆的数据结构，它可以用来模拟一种线性查找算法，在该算法中，元素会在堆顶的元素之前被弹出。 * **heapify() 方法：** heapify() 方法将列表中的元素按大小从大到小排序，并确保堆顶元素是列表中最大或最小元素。 * **小根堆的构建：** 在创建一个 PriorityQueue 时，可以使用循环将列表中的元素依次添加到堆顶。 * **小根堆的特性：** 小根堆满足堆的性质，即： * 每个元素的子元素都比它更小。 * 每个元素的父元素的所有元素都比它更小。 * 堆顶元素是最大的元素。 **示例代码：** ```python import heapq li = list(range(10)) random.shuffle(li) print(li) heapq.heapify(li) for i, item in enumerate(li): print(item, end='') if i < n - 1: print(',', end='') ``` **运行结果：** ``` [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] ``` **总结：** 博客文章介绍了 PriorityQueue 的用法，并提供了构建小根堆的示例代码。 PriorityQueue 是一个非常实用的数据结构，在许多算法中可以用于高效地存储和获取元素。

正文

博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/

# _*_coding:utf-8_*_

import heapq  # q->queue 优先队列
import random

li = list(range(10))
random.shuffle(li)

print(li)

heapq.heapify(li)  # 建堆（小根堆）

n = len(li)
for i in range(n):
    print(heapq.heappop(li), end='')
    if i < n - 1:
        print(',', end='')