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()
和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()
和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]
或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]
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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
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稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
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