定义：
堆(heap)是一个树形结构，其中子节点与父节点是一种有序关系。二叉堆（Binaryheap）可以使用如下方式组织的列表或数组表示，即元素N的子元素位于2*N+1和2*N+2（索引从0开始）。这种允许原地从新组织对，从而不必再增加或删除分配大量内存。
最大堆（max-heap）确保父节点大于或等于其两个子节点。最小堆（min-heap）要求父节点小于或等于其子节点。Python的heapq实现了最小堆。
堆排序的基本思想是：将待排序序列构造成一个大顶堆，此时，整个序列的最大值就是堆顶的根节点。将其与末尾元素进行交换，此时末尾就为最大值。然后将剩余n-1个元素重新构造成一个堆，这样会得到n个元素的次小值。如此反复执行，便能得到一个有序序列了
步骤一 构造初始堆。将给定无序序列构造成一个大顶堆（一般升序采用大顶堆，降序采用小顶堆)。
a.假设给定无序序列结构如下
2.此时我们从最后一个非叶子结点开始（叶结点自然不用调整，第一个非叶子结点 arr.length/2-1=5/2-1=1，也就是下面的6结点），从左至右，从下至上进行调整。
4.找到第二个非叶节点4，由于[4,9,8]中9元素最大，4和9交换。
这时，交换导致了子根[4,5,6]结构混乱，继续调整，[4,5,6]中6最大，交换4和6。
此时，我们就将一个无需序列构造成了一个大顶堆。
步骤二 将堆顶元素与末尾元素进行交换，使末尾元素最大。然后继续调整堆，再将堆顶元素与末尾元素交换，得到第二大元素。如此反复进行交换、重建、交换。
a.将堆顶元素9和末尾元素4进行交换
b.重新调整结构，使其继续满足堆定义
c.再将堆顶元素8与末尾元素5进行交换，得到第二大元素8.
后续过程，继续进行调整，交换，如此反复进行，最终使得整个序列有序
再简单总结下堆排序的基本思路：
a.将无需序列构建成一个堆，根据升序降序需求选择大顶堆或小顶堆;
b.将堆顶元素与末尾元素交换，将最大元素"沉"到数组末端;
c.重新调整结构，使其满足堆定义，然后继续交换堆顶元素与当前末尾元素，反复执行调整+交换步骤，直到整个序列有序。
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heaqp模块提供了堆队列算法的实现，也称为优先级队列算法。
要创建堆，请使用初始化为[]的列表，或者可以通过函数heapify（）将填充列表转换为堆。
提供以下功能：
heapq.heappush（堆，项目）
将值项推入堆中，保持堆不变。
heapq.heapify（x）
在线性时间内将列表x转换为堆。
heapq.heappop（堆）
弹出并返回堆中的最小项，保持堆不变。如果堆是空的，则引发IndexError。
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import heapq
#1 heappush生成堆+ heappop把堆从小到大pop出来
heap = []
data = [1,3,5,7,9,2,4,6,8,0]
for i in data:
heapq.heappush(heap,i)
print(heap)
lis = []
while heap:
lis.append(heapq.heappop(heap))
print(lis)
#2 heapify生成堆+ heappop把堆从小到大pop出来
data2 = [1,5,3,2,9,5]
heapq.heapify(data2)
print(data2)
lis2 = []
while data2:
lis2.append(heapq.heappop(data2))
print(lis2)