本文實(shí)例講述了python找到最大或最小的N個(gè)元素實(shí)現(xiàn)方法。分享給大家供大家參考，具體如下：
問題：想在某個(gè)集合中找出最大或最小的N個(gè)元素
解決方案：heapq模塊中的nlargest()和nsmallest()兩個(gè)函數(shù)正是我們需要的。
>>> 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]>>>
這兩個(gè)函數(shù)接受一個(gè)參數(shù)key，允許其工作在更復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之上：
# example.py## Example of using heapq to find the N smallest or largest itemsimport heapqportfolio = [ {'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 win32Type "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}]>>>如果正在尋找的最大或最小的N個(gè)元素，且相比于集合中元素的數(shù)量，N很小時(shí)，下面的函數(shù)性能更好。
這些函數(shù)首先會(huì)在底層將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為列表，且元素會(huì)以堆的順序排列。
>>> 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()參數(shù)必須是list，此函數(shù)將list變成堆，實(shí)時(shí)操作。從而能夠在任何情況下使用堆的函數(shù)。>>> heap[-4, 2, 1, 23, 7, 2, 18, 23, 42, 37, 8]>>> heapq.heappop(heap)#如下是為了找到第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]總是最小的元素。可通過heapq.heappop()輕松找到最小值，這個(gè)操作的復(fù)雜度為O(logN)，N代表堆得大小。
總結(jié)：
1、當(dāng)要找的元素?cái)?shù)量相對(duì)較小時(shí)，函數(shù)nlargest()和nsmallest()才最適用。
2、若只是想找到最小和最大值（N=1）時(shí)，使用min()和max()會(huì)更快。
3、若N和集合本身的大小差不多，更快的方法是先對(duì)集合排序再進(jìn)行切片操作（例如使用sorted(items)[:N]或sorted(items)[-N：]）
4、heapq.heappush(heap, item):將item壓入到堆數(shù)組heap中。如果不進(jìn)行此步操作，后面的heappop()失效；
heapq.heappop(heap):從堆數(shù)組heap中取出最小的值，并返回。
heapq.heapify(list):參數(shù)必須是list，此函數(shù)將list變成堆，實(shí)時(shí)操作。從而能夠在任何情況下使用堆的函數(shù)。
heapq.heappushpop(heap, item):是上述heappush和heappop的合體，同時(shí)完成兩者的功能.注意：相當(dāng)于先操作了heappush(heap,item),然后操作heappop(heap)
heapreplace(heap, item):是heappop(heap)和heappush(heap,item)的聯(lián)合操作。注意，與heappushpop(heap,item)的區(qū)別在于，順序不同，這里是先進(jìn)行刪除，后壓入堆
heap,merge(*iterables)
>>> h=[] #定義一個(gè)list>>> from heapq import * #引入heapq模塊>>> h[]>>> heappush(h,5) #向堆中依次增加數(shù)值>>> heappush(h,2)>>> heappush(h,3)>>> heappush(h,9)>>> h #h的值[2, 5, 3, 9]>>> heappop(h) #從h中刪除最小的，并返回該值2>>> h[3, 5, 9]>>> h.append(1) #注意，如果不是壓入堆中，而是通過append追加一個(gè)數(shù)值>>> h #堆的函數(shù)并不能操作這個(gè)增加的數(shù)值，或者說它堆對(duì)來講是不存在的[3, 5, 9, 1]>>> heappop(h) #從h中能夠找到的最小值是3,而不是13>>> heappush(h,2) #這時(shí)，不僅將2壓入到堆內(nèi)，而且1也進(jìn)入了堆。>>> h[1, 2, 9, 5]>>> heappop(h) #操作對(duì)象已經(jīng)包含了11
>>> h[1, 2, 9, 5]>>> heappop(h)1>>> heappushpop(h,4) #增加4同時(shí)刪除最小值2并返回該最小值，與下列操作等同：2 #heappush(h,4),heappop(h)>>> h[4, 5, 9]
>>> a=[3,6,1]>>> heapify(a) #將a變成堆之后，可以對(duì)其操作>>> heappop(a)1>>> b=[4,2,5] #b不是堆，如果對(duì)其進(jìn)行操作，顯示結(jié)果如下>>> heappop(b) #按照順序，刪除第一個(gè)數(shù)值并返回,不會(huì)從中挑選出最小的4>>> heapify(b) #變成堆之后，再操作>>> heappop(b)2
>>> a=[]>>> heapreplace(a,3) #如果list空，則報(bào)錯(cuò)Traceback (most recent call last):File "<stdin>", line 1, in <module>IndexError: index out of range>>> heappush(a,3)>>> a[3]>>> heapreplace(a,2) #先執(zhí)行刪除（heappop(a)->3),再執(zhí)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) #先從堆a(bǔ)中找出最小值并返回，然后加入62>>> a[4, 5, 9, 6]>>> heapreplace(a,1) #1是后來加入的，在1加入之前，a中的最小值是44>>> 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]
希望本文所述對(duì)大家Python程序設(shè)計(jì)有所幫助。
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