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本文实例讲述了python找到最大或最小的N个元素实现方法。分享给大家供大家参考,具体如下:

问题:想在某个集合中找出最大或最小的N个元素

解决方案:heapq模块中的nlargest()nsmallest()两个函数正是我们需要的。

> import heapq
> nums=[1,8,2,23,7,-4,18,23,42,37,2]
> print(heapq.nlargest(3,nums))
[42, 37, 23]
> print(heapq.nsmallest(3,nums))
[-4, 1, 2]
>

这两个函数接受一个参数key,允许其工作在更复杂的数据结构之上:

# example.py
#
# Example of using heapq to find the N smallest or largest items
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'])
expensive = heapq.nlargest(3, portfolio, key=lambda s: s['price'])
print(cheap)
print(expensive)

Python 3.4.0 (v3.4.0:04f714765c13, Mar 16 2014, 19:24:06) [MSC v.1600 32 bit (Intel)] on win32
Type "copyright", "credits" or "license()" for more information.
> ================================ RESTART ================================
>
[{'name': 'YHOO', 'price': 16.35, 'shares': 45}, {'name': 'FB', 'price': 21.09, 'shares': 200}, {'name': 'HPQ', 'price': 31.75, 'shares': 35}]
[{'name': 'AAPL', 'price': 543.22, 'shares': 50}, {'name': 'ACME', 'price': 115.65, 'shares': 75}, {'name': 'IBM', 'price': 91.1, 'shares': 100}]
>

如果正在寻找的最大或最小的N个元素,且相比于集合中元素的数量,N很小时,下面的函数性能更好。

这些函数首先会在底层将数据转化为列表,且元素会以堆的顺序排列。

> import heapq
> nums=[1,8,2,23,7,-4,18,23,42,37,2]
> heap=list(nums)
> heap
[1, 8, 2, 23, 7, -4, 18, 23, 42, 37, 2]
> heapq.heapify(heap) #heapify()参数必须是list,此函数将list变成堆,实时操作。从而能够在任何情况下使用堆的函数。
> heap
[-4, 2, 1, 23, 7, 2, 18, 23, 42, 37, 8]
> heapq.heappop(heap)#如下是为了找到第3小的元素
-4
> heapq.heappop(heap)
1
> heapq.heappop(heap)
2
>

堆(heap)最重要的特性就是heap[0]总是最小的元素。可通过heapq.heappop()轻松找到最小值,这个操作的复杂度为O(logN),N代表堆得大小。

总结:

1、当要找的元素数量相对较小时,函数nlargest()nsmallest()才最适用。
2、若只是想找到最小和最大值(N=1)时,使用min()和max()会更快。
3、若N和集合本身的大小差不多,更快的方法是先对集合排序再进行切片操作(例如使用sorted(items)[:N]sorted(items)[-N:]
4、heapq.heappush(heap, item):将item压入到堆数组heap中。如果不进行此步操作,后面的heappop()失效;
heapq.heappop(heap):从堆数组heap中取出最小的值,并返回。
heapq.heapify(list):参数必须是list,此函数将list变成堆,实时操作。从而能够在任何情况下使用堆的函数。
heapq.heappushpop(heap, item):是上述heappush和heappop的合体,同时完成两者的功能.注意:相当于先操作了heappush(heap,item),然后操作heappop(heap)
heapreplace(heap, item):是heappop(heap)和heappush(heap,item)的联合操作。注意,与heappushpop(heap,item)的区别在于,顺序不同,这里是先进行删除,后压入堆
heap,merge(*iterables)

> h=[]   #定义一个list
> from heapq import * #引入heapq模块
> h
[]
> heappush(h,5)  #向堆中依次增加数值
> heappush(h,2)
> heappush(h,3)
> heappush(h,9)
> h    #h的值
[2, 5, 3, 9]
> heappop(h)   #从h中删除最小的,并返回该值
2
> h
[3, 5, 9]
> h.append(1)   #注意,如果不是压入堆中,而是通过append追加一个数值
> h    #堆的函数并不能操作这个增加的数值,或者说它堆对来讲是不存在的
[3, 5, 9, 1]
> heappop(h)   #从h中能够找到的最小值是3,而不是1
3
> heappush(h,2)  #这时,不仅将2压入到堆内,而且1也进入了堆。
> h
[1, 2, 9, 5]
> heappop(h)   #操作对象已经包含了1
1

> h
[1, 2, 9, 5]
> heappop(h)
1
> heappushpop(h,4)  #增加4同时删除最小值2并返回该最小值,与下列操作等同:
2    #heappush(h,4),heappop(h)
> h
[4, 5, 9]

> a=[3,6,1]
> heapify(a)   #将a变成堆之后,可以对其操作
> heappop(a)
1
> b=[4,2,5]   #b不是堆,如果对其进行操作,显示结果如下
> heappop(b)   #按照顺序,删除第一个数值并返回,不会从中挑选出最小的
4
> heapify(b)   #变成堆之后,再操作
> heappop(b)
2

> a=[]
> heapreplace(a,3)  #如果list空,则报错
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: index out of range
> heappush(a,3)
> a
[3]
> heapreplace(a,2)  #先执行删除(heappop(a)->3),再执行加入(heappush(a,2))
3
> a
[2]
> heappush(a,5)
> heappush(a,9)
> heappush(a,4)
> a
[2, 4, 9, 5]
> heapreplace(a,6)  #先从堆a中找出最小值并返回,然后加入6
2
> a
[4, 5, 9, 6]
> heapreplace(a,1)  #1是后来加入的,在1加入之前,a中的最小值是4
4
> a
[1, 5, 9, 6]

> a=[2,4,6]
> b=[1,3,5]
> c=merge(a,b)
> list(c)
[1, 2, 3, 4, 5, 6]

更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《Python数据结构与算法教程》、《Python加密解密算法与技巧总结》、《Python编码操作技巧总结》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》及《Python入门与进阶经典教程》

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

标签:
Python,cookbook,数据结构与算法,最大,最小,N个元素

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