Python实用技法第3篇:找到最大或最小的N个元素

上一篇文章: Python实用技法第2篇:使用deque保留最新的N个元素
下一篇文章: Python实用技法第4篇:实现优先级队列

一、需求🙀

咱们想在某个集合中找出最大或最小的N个元素

二、解决方案😸

heapq模块中有两个函数:nlargest()和nsmallest()

代码:segmentfault

import heapq

nums=[1,444,66,77,34,67,2,6,8,2,4,9,556]
print(heapq.nlargest(3,nums))
print(heapq.nsmallest(3,nums))

结果:数据结构

[556, 444, 77]
[1, 2, 2]

这个两个函数均可以接受一个参数key,从而容许他们能够工做在更加复杂的数据结构上:函数

代码:code

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},
]

cheap=heapq.nsmallest(3,portfolio,key=lambda s:s['price'])

expensive=heapq.nlargest(3,portfolio,key=lambda s:s['price'])

print(cheap)
print(expensive)

结果:队列

[{'name': 'YHOO', 'shares': 45, 'price': 16.35}, {'name': 'FB', 'shares': 200, 'price': 21.09}, {'name': 'HPQ', 'shares': 35, 'price': 31.75}]
[{'name': 'AAPL', 'shares': 50, 'price': 543.22}, {'name': 'IBM', 'shares': 100, 'price': 91.1}, {'name': 'HPQ', 'shares': 35, 'price': 31.75}]
若是只是简单的查找最小或者最大的元素(N=1),那么使用min()和max()会更快。
上一篇文章: Python实用技法第2篇:使用deque保留最新的N个元素
下一篇文章: Python实用技法第4篇:实现优先级队列
相关文章
相关标签/搜索