heapq 模块有两个函数:
nlargest()和nsmallest()
例如:
>>> 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]
>>> 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'])
这些方法是基于堆数据结构实现的,对于查找的元素个数较少的时候比较合适
如果仅仅想查找最大或者最小(N=1)的元素的话,用min()
或者max()
比较合适
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]
参考至《Python Cookbook》http://python3-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/