创建堆有两种基本方法：heappush() 和 heapify()。
当使用heappush()时，当新元素添加时，堆得顺序被保持了。
如果数据已经在内存中，则使用 heapify() 来更有效地重新排列列表中的元素。
import heapq
from heapq_showtree import show_tree
from heapq_heapdata import data
heap = []
print('random :', data)
print()
for n in data:
print('add {:>3}:'.format(n))
heapq.heappush(heap, n)
show_tree(heap)
# output
# random : [19, 9, 4, 10, 11]
#
# add 19:
#
# 19
# ------------------------------------
#
# add 9:
#
# 9
# 19
# ------------------------------------
#
# add 4:
#
# 4
# 19 9
# ------------------------------------
#
# add 10:
#
# 4
# 10 9
# 19
# ------------------------------------
#
# add 11:
#
# 4
# 10 9
# 19 11
# ------------------------------------
知识点扩展：
创建最大（小）堆
二叉堆本质上是一种完全二叉树，存储方式并不是链式存储，而是顺序存储
堆操作：插入（叶子节点上调），删除（堆顶元素下沉）
堆创建：非叶子节点下沉（从最后一个非叶子节点开始）
最小堆：
最小堆任何一个父节点的值，都小于等于它左右孩子节点的值
创建过程：如果非叶子节点值大于其子节点，将其下沉
最大堆：
最大堆任何一个父节点的值，都大于等于它左右孩子节点的值。
创建过程：如果非叶子节点值小于其子节点，将其下沉
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