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python3-开发进阶 heapq模块（如何查找最大或最小的N个元素）

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一、怎样从一个集合中获得最大或者最小的 N 个元素列表？

heapq 模块有两个函数：nlargest() 和 nsmallest() 可以完美解决这个问题。 

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]

#前面的参数可选多个元素

两个函数都能接受一个关键字参数，用于更复杂的数据结构中： 

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'])

PS:上面代码在对每个元素进行对比的时候，会以 price 的值进行比较。

二、如何查找最大或最小的 N 个元素 
nums = [1, 8, 2, 23, 7, -4, 18, 23, 42, 37, 2]

import heapq

heapq.heapify(nums)

print(nums)

#[-4, 2, 1, 23, 7, 2, 18, 23, 42, 37, 8]

堆数据结构最重要的特征是 heap[0] 永远是最小的元素。并且剩余的元素可以很
容易的通过调用 heapq.heappop() 方法得到，该方法会先将第一个元素弹出来，然后
用下一个最小的元素来取代被弹出元素 (这种操作时间复杂度仅仅是 O(log N)，N 是
堆大小)。

如果想要查找最小的 3 个元素，你可以这样做： 

heapq.heappop(nums)

#-4

heapq.heappop(nums)

#1

heapq.heappop(nums)

#2

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)

三、实现一个优先级队列

怎样实现一个按优先级排序的队列？并且在这个队列上面每次 pop 操作总是返回
优先级最高的那个元素

下面的类利用 heapq 模块实现了一个简单的优先级队列： 

import heapq

class PriorityQueue:

    def __init__(self):

        self._queue = []

        self._index = 0

    def push(self, item, priority):

        heapq.heappush(self._queue, (-priority, self._index, item))

        self._index += 1

    def pop(self):

        return heapq.heappop(self._queue)[-1]

下面是使用方法： 

>>> class Item:

... def __init__(self, name):

... self.name = name

... def __repr__(self):

... return 'Item({!r})'.format(self.name)

...

>>> q = PriorityQueue()

>>> q.push(Item('foo'), 1)

>>> q.push(Item('bar'), 5)

>>> q.push(Item('spam'), 4)

>>> q.push(Item('grok'), 1)

>>> q.pop()

Item('bar')

>>> q.pop()

Item('spam')

>>> q.pop()

Item('foo')

>>> q.pop()

Item('grok')

仔细观察可以发现，第一个 pop() 操作返回优先级最高的元素。另外注意到如果
两个有着相同优先级的元素 ( foo 和 grok )，pop 操作按照它们被插入到队列的顺序返
回的。

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