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python之cookbook-day04

程序员文章站 2022-03-20 19:52:33
第一章:数据结构和算法 1.4 查找最大或最小的N个元素 问题: 怎样从一个集合中获得最大或者最小的 N 个元素列表? 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。 另外的,两个函数都能接受一个关键字参数,用于更复杂的数据结构中: ......

第一章:数据结构和算法

1.4 查找最大或最小的n个元素

问题:

怎样从一个集合中获得最大或者最小的 n 个元素列表?

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

另外的,两个函数都能接受一个关键字参数,用于更复杂的数据结构中:

>>> 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},
{'na... ... ... ... ... ... me': '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)
[{'name': 'yhoo', 'shares': 45, 'price': 16.35}, {'name': 'fb', 'shares': 200, 'price': 21.09}, {'name': 'hpq', 'shares': 35, 'price': 31.75}]
>>> print(expensive)
[{'name': 'aapl', 'shares': 50, 'price': 543.22}, {'name': 'acme', 'shares': 75, 'price': 115.65}, {'name': 'ibm', 'shares': 100, 'price': 91.1}]
>>> 

讨论:

讨论 如果你想在一个集合中查找最小或最大的 n 个元素,并且 n 小于集合元素数量, 那么这些函数提供了很好的性能。因为在底层实现里面,首先会先将集合数据进行堆排 序后放入一个列表中:

>>> nums = [1, 8, 2, 23, 7, -4, 18, 23, 42, 37, 2]
>>> import heapq
>>> heap = list(nums)
>>> heapq.heapify(heap)
>>> heap
[-4, 2, 1, 23, 7, 2, 18, 23, 42, 37, 8]
>>> heapq.heappop(heap)
-4
>>> heapq.heappop(heap)
1
>>> heapq.heappop(heap)
2
>>> heapq.heappop(heap)
2
>>> heapq.heappop(heap)
7
>>> 

当要查找的元素个数相对比较小的时候,函数 nlargest() 和 nsmallest() 是很 合适的。如果你仅仅想查找唯一的最小或最大(n=1)的元素的话,那么使用 min() 和 max() 函数会更快些。类似的,如果 n 的大小和集合大小接近的时候,通常先排序这个 集合然后再使用切片操作会更快点(sorted(items)[:n] 或者是 sorted(items)[-n:] )。需要在正确场合使用函数 nlargest() 和 nsmallest() 才能发挥它们的优势(如果 n 快接近集合大小了,那么使用排序操作会更好些)。