python3-开发进阶 heapq模块（如何查找最大或最小的N个元素）

一、怎样从一个集合中获得最大或者最小的 N 个元素列表？

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

#前面的参数可选多个元素

　　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},
{'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'])

PS:上面代码在对每个元素进行对比的时候，会以 price 的值进行比较。

二、如何查找最大或最小的 N 个元素

nums = [1, 8, 2, 23, 7, -4, 18, 23, 42, 37, 2]
import heapq
heapq.heapify(nums)
print(nums)
#[-4, 2, 1, 23, 7, 2, 18, 23, 42, 37, 8]

　　堆数据结构最重要的特征是 heap[0] 永远是最小的元素。并且剩余的元素可以很
容易的通过调用 heapq.heappop() 方法得到，该方法会先将第一个元素弹出来，然后
用下一个最小的元素来取代被弹出元素 (这种操作时间复杂度仅仅是 O(log N)，N 是
堆大小)。

如果想要查找最小的 3 个元素，你可以这样做：

heapq.heappop(nums)
#-4
heapq.heappop(nums)
#1
heapq.heappop(nums)
#2

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)

 三、实现一个优先级队列

怎样实现一个按优先级排序的队列？并且在这个队列上面每次 pop 操作总是返回
优先级最高的那个元素

下面的类利用 heapq 模块实现了一个简单的优先级队列：

import heapq
class PriorityQueue:
    def __init__(self):
        self._queue = []
        self._index = 0
    def push(self, item, priority):
        heapq.heappush(self._queue, (-priority, self._index, item))
        self._index += 1
    def pop(self):
        return heapq.heappop(self._queue)[-1]        

下面是使用方法：

>>> class Item:
... def __init__(self, name):
... self.name = name
... def __repr__(self):
... return 'Item({!r})'.format(self.name)
...
>>> q = PriorityQueue()
>>> q.push(Item('foo'), 1)
>>> q.push(Item('bar'), 5)
>>> q.push(Item('spam'), 4)
>>> q.push(Item('grok'), 1)
>>> q.pop()
Item('bar')
>>> q.pop()
Item('spam')
>>> q.pop()
Item('foo')
>>> q.pop()
Item('grok')

仔细观察可以发现，第一个 pop() 操作返回优先级最高的元素。另外注意到如果
两个有着相同优先级的元素 ( foo 和 grok )，pop 操作按照它们被插入到队列的顺序返
回的。