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heapq模块

时间:2020-04-08 12:18:57      阅读:58      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:class   使用   ted   标准   优势   imp   acm   最小   print   

 

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)

 

方法 

取n个最大值和最小值

  • nlargest  相当于 sorted(iterable, key=key, reverse=True)[:n]
  • nsmallest 相当于 sorted(iterable, key=key)[:n]
import heapq
nums = [1, 8, 2, 23, 7, -4, 18, 23, 42, 37, 2]
print(heapq.nsmallest(2, nums))
print(heapq.nlargest(2, nums))
[-4, 1]
[42, 37]

 

# 复杂的数据结构 可以通过key参数指定比较标准
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}, {name: ACME, shares: 75, price: 115.65} ] print(heapq.nlargest(2, portfolio, key=lambda x: x[price])) print(heapq.nsmallest(2, portfolio, key=lambda x: x[price])) [{name: AAPL, shares: 50, price: 543.22}, {name: ACME, shares: 75, price: 115.65}] [{name: YHOO, shares: 45, price: 16.35}, {name: FB, shares: 200, price: 21.09}]

 

heapq模块

标签:class   使用   ted   标准   优势   imp   acm   最小   print   

原文地址:https://www.cnblogs.com/wc89/p/12658598.html

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