最大ヒープを簡単に実装する方法として、heapqを使用する際に優先度を負の値として扱うことが一般的です。 これにより、最小ヒープの特性を利用して最大ヒープを実現できます。 具体的には、要素を追加する際に優先度を負の値に変換し、取り出す際にはその値を再度正の値に戻すことで、最大ヒープの動作を模倣できます。 以下はその例です。 import heapq# 空の最大ヒープを作成max_heap = []# 要素を追加(優先度を負の値として扱う)heapq.heappush(max_heap, (-2, 'タスク2'))heapq.heappush(max_heap, (-1, 'タスク1'))heapq.heappush(max_heap, (-3, 'タスク3'))# 最も優先度の高い要素を取り出すhighest_priority_task = heapq.heappop(max_heap)print("取り出したタスク:", highest_priority_task[1]) この方法を使うことで、簡単に最大ヒープを実装することができます。