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Python實(shí)現(xiàn)從N個(gè)數(shù)中找到最大的K個(gè)數(shù)

發(fā)布時(shí)間:2020-08-25 09:50:13 來(lái)源:腳本之家 閱讀:140 作者:SpiderLiH 欄目:開(kāi)發(fā)技術(shù)

提出問(wèn)題:

如何在某集合里面找出最大或最小的K個(gè)元素。

解決思路:

找出最大或最下的K個(gè)元素,可以使用Python庫(kù)中的heapq模塊,該模塊提供兩個(gè)函數(shù)nlargest()求最大K個(gè)和nsmallest()求最小K個(gè)。

下面我們舉例說(shuō)明:

import heapq

nums=[12,-9,-3,32,9,56,23,0,11,34]
print(heapq.nlargest(4,nums)) #-->最大的4個(gè)
print(heapq.nsmallest(4,nums)) #-->最小的4個(gè)

運(yùn)行結(jié)果:

[56, 34, 32, 23]
[-9, -3, 0, 9]

分析下,nlargest()和nsmallest()函數(shù)有兩個(gè)參數(shù),第一個(gè)參數(shù)是求最大或最下的K個(gè)元素,第二個(gè)參數(shù)是待查詢的集合。除此之外,他們也可以接受一個(gè)參數(shù)key,這使得他們處理更加復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。例如:

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}
]

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

運(yùn)行結(jié)果:

[{'name': 'YHOO', 'shares': 45, 'price': 16.35}, {'name': 'FB', 'shares': 200, 'price': 21.09}, {'name': 'HPQ', 'shares': 35, 'price': 31.75}]
[{'name': 'AAPL', 'shares': 50, 'price': 543.22}, {'name': 'ACME', 'shares': 75, 'price': 115.65}, {'name': 'IBM', 'shares': 100, 'price': 91.1}]

深入討論:

假如說(shuō),我們正在尋找某集合中最大或最下的K個(gè)元素,并且N的數(shù)值很小,如果再使用上面的方法,可能就不是最好的選擇。那么,我們介紹heapify()函數(shù),這個(gè)函數(shù)首先會(huì)在底層將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成列表,并且元素會(huì)以堆的順序排列。舉例:

Python實(shí)現(xiàn)從N個(gè)數(shù)中找到最大的K個(gè)數(shù)

從上面的代碼中,我們看出元素確實(shí)是以堆的順序排列的,同時(shí)堆hea_num[0]對(duì)應(yīng)的元素-9總是最小的。在heapq()模塊中還提供heappop()函數(shù),該方法會(huì)把第一個(gè)元素(最小的)給彈出來(lái),然后第二小的元素會(huì)自動(dòng)補(bǔ)位,它的操作時(shí)間復(fù)雜度是O(log N),其中N代表的是堆的大小。

具體的操作看下面的代碼:

Python實(shí)現(xiàn)從N個(gè)數(shù)中找到最大的K個(gè)數(shù)

總結(jié)一下:

當(dāng)要查找的元素?cái)?shù)量比較少的時(shí),適合使用nlargest()和nsmallest()

當(dāng)只查找集合中最大或最小的1個(gè)元素時(shí),推薦使用min()和max()

當(dāng)N和集合本身大小差不多時(shí),應(yīng)該是先對(duì)集合排序,然后做切片操作(比如:sorted(items)[:N]或sorted(items)[-N:])

補(bǔ)充知識(shí):python三個(gè)數(shù)從小到大排序

Python實(shí)現(xiàn)從N個(gè)數(shù)中找到最大的K個(gè)數(shù)

python三個(gè)數(shù)從小到大排序

1、首先定義一個(gè)函數(shù)paiLie();然后在paiLie函數(shù)內(nèi)使用for循環(huán)和input獲取三個(gè)數(shù)字并存入列表;最后調(diào)用列表的sort()方法進(jìn)行排序即可。

def paiLie():
 result = []
 for i in range(3):
  x = input("請(qǐng)輸入數(shù)字:")
  result.append(x)
 result.sort()
 print result

2、調(diào)用

paiLie()
請(qǐng)輸入數(shù)字:56
請(qǐng)輸入數(shù)字:5
請(qǐng)輸入數(shù)字:89

運(yùn)行結(jié)果:

[5, 56, 89]

以上這篇Python實(shí)現(xiàn)從N個(gè)數(shù)中找到最大的K個(gè)數(shù)就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了,希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持億速云。

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