Python查詢最大或最小的 N 個元素

（本文為python cookbook第三版1.4的內容）

怎樣從乙個集合中獲得最大或者最小的 n 個元素列表？

heapq 模組有兩個函式：nlargest()和nsmallest()可以完美解決這個問題。

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]

兩個函式都能接受乙個關鍵字引數，用於更複雜的資料結構中：

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

譯者注：上面**在對每個元素進行對比的時候，會以price的值進行比較。

如果你想在乙個集合中查詢最小或最大的 n 個元素，並且 n 小於集合元素數量，那麼這些函式提供了很好的效能。因為在底層實現裡面，首先會先將集合資料進行堆排序後放入乙個列表中：

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

堆資料結構最重要的特徵是heap[0]方法得到，該方法會先將第乙個元素彈出來，然後用下乙個最小的元素來取代被彈出元素（這種操作時間複雜度僅僅是 o(log n)，n 是堆大小）。比如，如果想要查詢最小的 3 個元素，你可以這樣做：-41

2 當要查詢的元素個數相對比較小的時候，函式nlargest()和nsmallest()是很合適的。如果你僅僅想查詢唯一的最小或最大（n=1）的元素的話，那麼使用min()和max()函式會更快些。類似的，如果 n 的大小和集合大小接近的時候，通常先排序這個集合然後再使用切片操作會更快點（sorted(items)[:n]或者是sorted(items)[-n:]）。需要在正確場合使用函式nlargest()和nsmallest()才能發揮它們的優勢（如果 n 快接近集合大小了，那麼使用排序操作會更好些）。

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