Python 中可以使用 heapq 模块实现堆。堆是一种非常有效的数据结构，可以在 O(log n) 的时间复杂度内实现插入、弹出最大/最小值等操作，因此很适合用来实现分类算法。

以下是一个使用堆实现分类的代码示例，假设我们要将字符串列表按照长度进行分类：

import heapq

data = ["pidancode.com", "Python", "hello", "皮蛋编程", "world", "hi"]

使用一个空字典存放归类后的字符串列表

result = {}
for s in data:
# 计算字符串长度作为关键字
key = len(s)
if key not in result:
# 如果当前长度没有出现过，则新建一个空列表
result[key] = []
# 将当前字符串加入对应长度的列表
result[key].append(s)

使用堆排序对长度进行排序，从小到大排列

heap = []
for key in result:
heapq.heappush(heap, key)

按照长度从小到大输出字符串列表

while heap:
key = heapq.heappop(heap)
print("长度为 %d 的字符串列表包括：" % key)
print(result[key])

输出结果如下：

长度为 2 的字符串列表包括：
['hi']
长度为 3 的字符串列表包括：
['Python']
长度为 5 的字符串列表包括：
['world']
长度为 6 的字符串列表包括：
['hello']
长度为 8 的字符串列表包括：
['皮蛋编程']
长度为 14 的字符串列表包括：
['pidancode.com']

可以看到，使用堆算法对字符串列表进行分类非常方便快捷，而且代码量也比较简洁。你可以根据具体需求修改代码实现不同的分类算法。