Python Eficaz

heappush(a, 3)
heappush(a, 7)
heappush(a, 4)
Os itens de maior prioridade (número mais baixo) são sempre removidos
primeiro.
print(heappop(a), heappop(a), heappop(a), heappop(a))
>>>
3 4 5 7
A lista resultante (um objeto list) é fácil de usar fora do heapq. Ao acessar o
índice 0 da pilha, sempre obtemos o item menor.
a = []
heappush(a, 5)
heappush(a, 3)
heappush(a, 7)
heappush(a, 4)
assert a[0] == nsmallest(1, a)[0] == 3
Chamar o método sort no objeto list não altera nada na pilha.
print('Before:', a)
a.sort()
print('After: ', a)
>>>
Before: [3, 4, 7, 5]
After: [3, 4, 5, 7]
Cada uma dessas operações de heapq consome um tempo logarítmico que é
proporcional ao comprimento da lista. Fazer a mesma operação com uma lista
comum do Python consome apenas tempo linear.
Bisseção
Procurar por um item usando o método index em um objeto list consome um
tempo que aumenta de forma linear à medida que a lista cresce.
x = list(range(10**6))
i = x.index(991234)
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