heapq取列表最大或最小值元素
2017-01-05 11:21
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在一个集合中获取最大或者最小的n个元素,这时候就可以使用heapq模块中有nlargest和nsmallest函数可以达到需求
heapq介绍:
heapq模块实现了python中的堆排序,并提供了有关方法。让用Python实现排序算法有了简单快捷的方式。
heappush()
heapq.heappush(heap, item):将item压入到堆数组heap中。如果不进行此步操作,后面的heappop()失效
heappop()
heapq.heappop(heap):从堆数组heap中取出最小的值,并返回。
是上述heappush和heappop的合体,同时完成两者的功能.注意:相当于先操作了heappush(heap,item),然后操作heappop(heap)
是heappop(heap)和heappush(heap,item)的联合操作。注意,与heappushpop(heap,item)的区别在于,顺序不同,这里是先进行删除,后压入堆
heapq介绍:
heapq模块实现了python中的堆排序,并提供了有关方法。让用Python实现排序算法有了简单快捷的方式。
>>> a=[1,2,5,9,72,-4] >>> import heapq#获取列表中最小的两个元素
>>> heapq.nsmallest(2,a) [-4, 1]#获取列表中最大的两个元素
>>> heapq.nlargest(2,a) [72, 9]其他函数说明:
heappush()
heapq.heappush(heap, item):将item压入到堆数组heap中。如果不进行此步操作,后面的heappop()失效
heappop()
heapq.heappop(heap):从堆数组heap中取出最小的值,并返回。
>>> h=[] #定义一个list >>> from heapq import * #引入heapq模块 >>> h [] >>> heappush(h,5) #向堆中依次增加数值 >>> heappush(h,2) >>> heappush(h,3) >>> heappush(h,9) >>> h #h的值 [2, 5, 3, 9] >>> heappop(h) #从h中删除最小的,并返回该值 2 >>> h [3, 5, 9] >>> h.append(1) #注意,如果不是压入堆中,而是通过append追加一个数值 >>> h #堆的函数并不能操作这个增加的数值,或者说它堆对来讲是不存在的 [3, 5, 9, 1] >>> heappop(h) #从h中能够找到的最小值是3,而不是1 3 >>> heappush(h,2) #这时,不仅将2压入到堆内,而且1也进入了堆。 >>> h [1, 2, 9, 5] >>> heappop(h) #操作对象已经包含了1 1heapq.heappushpop(heap, item)
是上述heappush和heappop的合体,同时完成两者的功能.注意:相当于先操作了heappush(heap,item),然后操作heappop(heap)
>>> h [1, 2, 9, 5] >>> heappop(h) 1 >>> heappushpop(h,4) #增加4同时删除最小值2并返回该最小值,与下列操作等同: 2 #heappush(h,4),heappop(h) >>> h [4, 5, 9] heapq.heapify(x) x必须是list,此函数将list变成堆,实时操作。从而能够在任何情况下使用堆的函数。 >>> a=[3,6,1] >>> heapify(a) #将a变成堆之后,可以对其操作 >>> heappop(a) 1 >>> b=[4,2,5] #b不是堆,如果对其进行操作,显示结果如下 >>> heappop(b) #按照顺序,删除第一个数值并返回,不会从中挑选出最小的 4 >>> heapify(b) #变成堆之后,再操作 >>> heappop(b) 2heapq.heapreplace(heap, item)
是heappop(heap)和heappush(heap,item)的联合操作。注意,与heappushpop(heap,item)的区别在于,顺序不同,这里是先进行删除,后压入堆
>>> a=[] >>> heapreplace(a,3) #如果list空,则报错 Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> IndexError: index out of range >>> heappush(a,3) >>> a [3] >>> heapreplace(a,2) #先执行删除(heappop(a)->3),再执行加入(heappush(a,2)) 3 >>> a [2] >>> heappush(a,5) >>> heappush(a,9) >>> heappush(a,4) >>> a [2, 4, 9, 5] >>> heapreplace(a,6) #先从堆a中找出最小值并返回,然后加入6 2 >>> a [4, 5, 9, 6] >>> heapreplace(a,1) #1是后来加入的,在1加入之前,a中的最小值是4 4 >>> a [1, 5, 9, 6] heapq.merge(*iterables)举例:
>>> a=[2,4,6] >>> b=[1,3,5] >>> c=merge(a,b) >>> list(c) [1, 2, 3, 4, 5, 6] 在归并排序中详细演示了本函数的使用方法。 heapq.nlargest(n, iterable[, key]),heapq.nsmallest(n, iterable[, key]) 获取列表中最大、最小的几个值。 >>> a [2, 4, 6] >>> nlargest(2,a) [6, 4]注:其他函数出自https://github.com/qiwsir/algorithm/blob/master/heapq.md
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