Python实现MinHeap与MaxHeap：基于比较器的最大堆存储反转方案

我借助Python标准库中的heapq模块完成了最小堆和最大堆的实现，其中最大堆通过继承最小堆并反转元素的比较逻辑来实现（因为heapq默认仅支持最小堆）。下面是完整的实现代码及说明：

MinHeap（最小堆）实现 #

这个类直接封装了heapq的核心操作，提供了堆的基础功能：

import heapq

class MinHeap:
    def __init__(self):
        self.heap = []
    
    def push(self, item):
        heapq.heappush(self.heap, item)
    
    def pop(self):
        return heapq.heappop(self.heap)
    
    def peek(self):
        """返回堆顶元素（最小元素）"""
        return self.heap[0]
    
    def __getitem__(self, item):
        return self.heap[item]
    
    def __len__(self):
        return len(self.heap)

MaxHeap（最大堆）实现 #

最大堆通过继承MinHeap并重写关键方法来实现：存入元素时将其取反，让heapq的最小堆逻辑把原元素的最大值以负数形式放在堆顶，取出时再取反还原即可。这里补充完善了原代码的逻辑漏洞（仅重写push会导致pop/peek返回错误值）：

class MaxHeap(MinHeap):
    def push(self, item):
        heapq.heappush(self.heap, -item)
    
    def pop(self):
        return -heapq.heappop(self.heap)
    
    def peek(self):
        """返回堆顶元素（最大元素）"""
        return -self.heap[0]

额外说明 #

• 借助继承可以复用MinHeap中已经实现的__getitem__和__len__方法，减少重复代码。
• 这种取反的方式是利用heapq现有最小堆逻辑实现最大堆的常用技巧，简单高效且无需额外实现堆的底层逻辑。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Melissa Stewart