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提出问题:

如何在某集合里面找出最大或最小的K个元素。

解决思路:

找出最大或最下的K个元素,可以使用Python库中的heapq模块,该模块提供两个函数nlargest()求最大K个和nsmallest()求最小K个。

下面我们举例说明:

import heapq

nums=[12,-9,-3,32,9,56,23,0,11,34]
print(heapq.nlargest(4,nums)) #-->最大的4个
print(heapq.nsmallest(4,nums)) #-->最小的4个

运行结果:

[56, 34, 32, 23]
[-9, -3, 0, 9]

分析下,nlargest()和nsmallest()函数有两个参数,第一个参数是求最大或最下的K个元素,第二个参数是待查询的集合。除此之外,他们也可以接受一个参数key,这使得他们处理更加复杂的数据结构。例如:

import heapq
portfolio = [
{'name': 'IBM', 'shares': 100, 'price': 91.1},
{'name': 'AAPL', 'shares': 50, 'price': 543.22},
{'name': 'FB', 'shares': 200, 'price': 21.09},
{'name': 'HPQ', 'shares': 35, 'price': 31.75},
{'name': 'YHOO', 'shares': 45, 'price': 16.35},
{'name': 'ACME', 'shares': 75, 'price': 115.65}
]

cheap = heapq.nsmallest(3, portfolio, key=lambda s: s['price'])
print(cheap)
expensive = heapq.nlargest(3, portfolio, key=lambda s: s['price'])
print(expensive)

运行结果:

[{'name': 'YHOO', 'shares': 45, 'price': 16.35}, {'name': 'FB', 'shares': 200, 'price': 21.09}, {'name': 'HPQ', 'shares': 35, 'price': 31.75}]
[{'name': 'AAPL', 'shares': 50, 'price': 543.22}, {'name': 'ACME', 'shares': 75, 'price': 115.65}, {'name': 'IBM', 'shares': 100, 'price': 91.1}]

深入讨论:

假如说,我们正在寻找某集合中最大或最下的K个元素,并且N的数值很小,如果再使用上面的方法,可能就不是最好的选择。那么,我们介绍heapify()函数,这个函数首先会在底层将数据转换成列表,并且元素会以堆的顺序排列。举例:

Python实现从N个数中找到最大的K个数

从上面的代码中,我们看出元素确实是以堆的顺序排列的,同时堆hea_num[0]对应的元素-9总是最小的。在heapq()模块中还提供heappop()函数,该方法会把第一个元素(最小的)给弹出来,然后第二小的元素会自动补位,它的操作时间复杂度是O(log N),其中N代表的是堆的大小。

具体的操作看下面的代码:

Python实现从N个数中找到最大的K个数

总结一下:

当要查找的元素数量比较少的时,适合使用nlargest()和nsmallest()

当只查找集合中最大或最小的1个元素时,推荐使用min()和max()

当N和集合本身大小差不多时,应该是先对集合排序,然后做切片操作(比如:sorted(items)[:N]或sorted(items)[-N:])

补充知识:python三个数从小到大排序

Python实现从N个数中找到最大的K个数

python三个数从小到大排序

1、首先定义一个函数paiLie();然后在paiLie函数内使用for循环和input获取三个数字并存入列表;最后调用列表的sort()方法进行排序即可。

def paiLie():
 result = []
 for i in range(3):
  x = input("请输入数字:")
  result.append(x)
 result.sort()
 print result

2、调用

paiLie()
请输入数字:56
请输入数字:5
请输入数字:89

运行结果:

[5, 56, 89]

以上这篇Python实现从N个数中找到最大的K个数就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

标签:
Python,N个数,最大,K个数

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