Python每日一练0006

Batkid 发布于2019-07-31 11:07 / 1000人阅读

摘要：问题在某个集合中找到最大或最小的个元素解决方案使用模块例如此外，这两个函数都可以接受作为参数，例如输出为讨论根据官方文档对的介绍可以了解到提供了堆数据结构的实现，并且实现方式是小顶堆，也就是说每次的时候取出的是最小的元素首先使用将一个列

问题

在某个集合中找到最大或最小的N个元素

解决方案

使用heapq模块

heapq.nlargest(n, iterable, key=None)heapq.nsmallest(n, iterable, key=None)

例如：

>>> import heapq
>>> l = [9, -2, 0, 8, 1, 3]
>>> print(heapq.nlargest(2, l))
[9, 8]
>>> print(heapq.nsmallest(2, l))
[-2, 0]

此外，这两个函数都可以接受key作为参数，例如：

import heapq
fruits = [
    {"name": "orange", "price": 5},
    {"name": "apple", "price": 2},
    {"name": "pear", "price": 1.5},
    {"name": "lemon", "price": 3},
]
print(heapq.nlargest(2, fruits, key=lambda x: x["price"]))

输出为：

[{"name": "orange", "price": 5}, {"name": "lemon", "price": 3}]

讨论

根据Python3官方文档对heapq的介绍可以了解到

heapq提供了堆数据结构的实现，并且实现方式是小顶堆，也就是说每次pop的时候取出的是最小的元素

首先使用heapq.heapify将一个列表初始化为堆

>>> import heapq
>>> l = [-1, 2, 5, 0, 8]
>>> heapq.heapify(l)
>>> print(l)
[-1, 0, 5, 2, 8]

然后就可以调用heapq.heappush和heapq.heappop对堆进行增加和删除操作了

>>> heapq.heappush(l, 8)
>>> print(l)
[-1, 0, 5, 2, 8, 8]
>>> print(heapq.heappop(l))
-1

此外，heapq还提供了其他堆的一些操作

heapq.heappushpop(heap, item)先将item存入堆中，然后弹出最小的元素，相当于先调用了heapq.heappush(item)再调用heapq.heappop()，但这样调用会比分开调用两个函数效率更高

heapq.heapreplace(heap, item)先弹出最小的元素，再存入item

heapq.merge(*iterables, key=None, reverse=False)将多个有序的集合合并成一个有序的集合，并且返回的是迭代器对象

来源

Python Cookbook

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