heapq.heappush默认将队列进行排序吗

`heapq.heappush`是一个用于将元素添加到堆中的函数，这里的"堆"是一种特殊的树形数据结构，它始终保持满足堆的性质：父节点的值总是小于或等于其子节点的值（对于最小堆），或者父节点的值总是大于或等于其子节点的值（对于最大堆）。但是`heappush`本身并不会对列表进行排序，而是直接将新元素插入堆中，保持堆的特性。

如果你需要一个已经排序的序列，可以先使用`sorted()`函数对列表进行排序，然后再使用`heapq.heappush`逐个添加元素。如果想要实时维护一个有序的堆，你可以创建一个空的堆，然后每次插入新元素时都调用`heappush`，堆会自动保持有序状态。

相关问题

优先级队列自定义排序怎么写，有例子最好

？你好！关于你的问题，下面是一个示例，可以帮助你理解如何自定义优先级队列的排序：

import heapq

class Node:
    def __init__(self, val):
        self.val = val

    def __lt__(self, other):
        # 自定义排序规则：根据节点的 val 值大小比较大小
        return self.val < other.val

    def __repr__(self):
        return str(self.val)

q = []
heapq.heapify(q)

values = [4, 8, 1, 3, 6, 9, 2, 5, 7]
for v in values:
    heapq.heappush(q, Node(v))

while q:
    print(heapq.heappop(q), end=' ')

输出结果为：1 2 3 4 5 6 7 8 9

在这个示例中，我们定义了一个节点类 Node，它包含一个 val 值。我们通过定义这个类的 __lt__ 方法实现了自定义排序规则，这里我们简单地根据 val 值的大小比较节点的大小。

在主程序中，我们通过调用 heapq.heapify() 方法把一个空列表转成一个堆，然后使用 heapq.heappush() 方法把 Node 实例添加到堆中。在取出元素时，由于堆默认采用小根堆，因此首先取出的元素为 Node(1)，其余元素按照自定义的排序规则出堆。

希望这个示例能够对你有所帮助！

python 优先队列

Python中的优先队列可以通过使用`heapq`模块来实现。`heapq`提供了一个函数`heappush`用于将元素插入优先队列，以及一个函数`heappop`用于从队列中弹出具有最高优先级的元素。

下面是一个使用优先队列的示例代码：

import heapq

# 创建一个空的优先队列
pq = []

# 插入元素到优先队列
heapq.heappush(pq, 5)
heapq.heappush(pq, 2)
heapq.heappush(pq, 10)

# 弹出具有最高优先级的元素
print(heapq.heappop(pq))  # 输出: 2
print(heapq.heappop(pq))  # 输出: 5
print(heapq.heappop(pq))  # 输出: 10

在上面的示例中，我们首先导入了`heapq`模块，并创建了一个空的优先队列`pq`。然后，我们使用`heappush`函数将一些元素（5，2和10）插入到队列中。最后，我们使用`heappop`函数依次弹出具有最高优先级的元素。

请注意，这里默认使用的是自然顺序进行元素比较。如果要使用自定义优先级的元素，可以将元素转换为元组 `(priority, item)` 的形式，其中 `priority` 是一个可以进行比较的值，`item` 是实际的元素。例如，如果要按照元素的第二个值进行排序：

import heapq

# 创建一个空的优先队列
pq = []

# 插入元素到优先队列
heapq.heappush(pq, (5, 'apple'))
heapq.heappush(pq, (2, 'banana'))
heapq.heappush(pq, (10, 'orange'))

# 弹出具有最高优先级的元素
print(heapq.heappop(pq))  # 输出: (2, 'banana')
print(heapq.heappop(pq))  # 输出: (5, 'apple')
print(heapq.heappop(pq))  # 输出: (10, 'orange')

希望能帮助到你！如有任何疑问，请告诉我。