问题描述

怎样从一个集合中获得最大或最小的N个元素的列表？

解决方案

heapq模块有两个函数：nlargest()和nsmallest()可以完美解决这个问题。

import heapq

nums = [1, 8, 2, 23, 7, -4, 18, 23, 42, 37, 2]
print(heapq.nsmallest(3, nums))
# 输出结果：[-4, 1, 2]
print(heapq.nlargest(3, nums))
# 输出结果：[42, 37, 23]

它们还可以接受一个关键字参数，用于更复杂的数据结构中：

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}
]
# 以price的值进行比较
cheap = heapq.nsmallest(3, portfolio, lambda s: s['price'])
print(cheap)
"""
输出结果：
[{'name': 'YHOO', 'shares': 45, 'price': 16.35}, {'name': 'FB', 'shares': 200, 'price': 21.09}, {'name': 'HPQ', 'shares': 35, 'price': 31.75}]
"""

讨论

该用法的底层实现是堆排序

import heapq

nums = [1, 8, 2, 23, 7, -4, 18, 23, 42, 37, 2]
heapq.heapify(nums)
print(nums)
"""
输出结果：
[-4, 2, 1, 23, 7, 2, 18, 23, 42, 37, 8]
"""

堆数据结构最重要的特征是heap[0]永远是最小的元素。并且剩余的元素可以很容易的通过调用heapq.heappop()得到，该方法会先将第一个元素弹出，然后将下一个最小的元素排到第一个（这种操作的时间复杂度仅仅是O(logN)，N是堆大小）。比如，如果想要查找最小的3个元素，可以这样做：

import heapq

nums = [1, 8, 2, 23, 7, -4, 18, 23, 42, 37, 2]
heapq.heapify(nums)
print(heapq.heappop(nums), heapq.heappop(nums), heapq.heappop(nums))
"""
输出结果：
-4 1 2
"""

需要在不同的场合使用不同的方法，才能最大发挥它们的优势。

• 当要查找的元素个数N相对比较小的时候，函数nlargest()和nsmallest()是很合适的；
• 如果仅仅想要查找唯一的（N=1）最小或最大元素，那么使用函数min()和max()会更快些；
• 如果N的大小和集合大小接近，通常先排序再使用切片操作会更快些（sorted(items)[:N]或是sorted(items)[-N:]）。

总结

本节介绍了由堆排序实现的nsmallest()函数和nlargest()函数，使用它们可以实现查找最大或最小的N个元素。

原文：

https://www.cnblogs.com/L999C/p/15680760.html