Python每日一練0006

Batkid 發(fā)布于2019-07-31 11:07 / 1124人閱讀

摘要：?jiǎn)栴}在某個(gè)集合中找到最大或最小的個(gè)元素解決方案使用模塊例如此外，這兩個(gè)函數(shù)都可以接受作為參數(shù)，例如輸出為討論根據(jù)官方文檔對(duì)的介紹可以了解到提供了堆數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的實(shí)現(xiàn)，并且實(shí)現(xiàn)方式是小頂堆，也就是說(shuō)每次的時(shí)候取出的是最小的元素首先使用將一個(gè)列

問(wèn)題

在某個(gè)集合中找到最大或最小的N個(gè)元素

解決方案

使用heapq模塊

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，這兩個(gè)函數(shù)都可以接受key作為參數(shù)，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"]))

輸出為：

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

討論

根據(jù)Python3官方文檔對(duì)heapq的介紹可以了解到

heapq提供了堆數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的實(shí)現(xiàn)，并且實(shí)現(xiàn)方式是小頂堆，也就是說(shuō)每次pop的時(shí)候取出的是最小的元素

首先使用heapq.heapify將一個(gè)列表初始化為堆

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

然后就可以調(diào)用heapq.heappush和heapq.heappop對(duì)堆進(jìn)行增加和刪除操作了

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

此外，heapq還提供了其他堆的一些操作

heapq.heappushpop(heap, item)先將item存入堆中，然后彈出最小的元素，相當(dāng)于先調(diào)用了heapq.heappush(item)再調(diào)用heapq.heappop()，但這樣調(diào)用會(huì)比分開(kāi)調(diào)用兩個(gè)函數(shù)效率更高

heapq.heapreplace(heap, item)先彈出最小的元素，再存入item

heapq.merge(*iterables, key=None, reverse=False)將多個(gè)有序的集合合并成一個(gè)有序的集合，并且返回的是迭代器對(duì)象

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