Почему heapq считается более эффективным методом обработки данных по сравнению с другими структурами данных?

Некоторые причины, по которым heapq может считаться эффективным методом обработки данных по сравнению с другими структурами:

• Автоматическое удаление дубликатов. www.pythonpool.com Куча автоматически удаляет дубликаты при добавлении или удалении элементов из набора данных. www.pythonpool.com
• Эффективный доступ с использованием хэш-функций. www.pythonpool.com Каждый ключ ищет своё значение по имени, поэтому для доступа к элементам с равными ключами не требуются операции поиска. www.pythonpool.com
• Быстрое добавление элементов. stackoverflow.com Добавление нового элемента с сохранением внутреннего порядка в куче происходит быстрее, чем сортировка массива после каждого добавления. stackoverflow.com
• Поддержка комбинированных действий. digitology.tech Например, операция heapq.heappushpop() помещает элемент в кучу, затем извлекает и возвращает наименьший элемент из heap. digitology.tech Такое действие выполняется более эффективно, чем heappush(), за которым следует отдельный вызов heappop(). digitology.tech

Однако у heapq есть и недостатки: при добавлении или удалении множества элементов в короткий промежуток времени могут потребоваться частые повороты, что делает операции не такими быстрыми, как в некоторых других структурах данных, таких как хеш-таблицы или сбалансированные деревья. habr.com Кроме того, для больших объёмов данных, где операции вставки и удаления происходят часто, производительность heapq может быть не такой хорошей. habr.com