需求
K長的序列，求TopN
K長的序列，求BtmN
排序問題
解決
- heap.nlargest(）、heap.nsmallest( )
- sorted( )+切片
- max( )、min( )
總結和比較
1）在Top N問題中，如果 N=1，則直接用max(iterable)/min(iterable) 即可（效率最高）。
2）如果N很大，接近集合元素，則為了提高效率，採用 sort+切片 的效率會更高，如：
求最大的N個元素：sorted(iterable, key=key, reverse=True)[:N]
求最小的N個元素：sorted(iterable, key=key)[:N]3）當要查詢的元素個數相對比較小的時候，使用 nlargest() 和 nsmallest() 是很合適的
詳解max( )/min( )函式用法
- 求簡單的序列TopN/BtmN（N=1）問題
lst=[1,2,3,4,5]
print(max(lst))
5 - 通過key屬性的使用，設定函式條件為判斷的標準
a=[-9,-8,1,3,-4,6]
print(max(a,key=lambda x:abs(x)))
-9 - 找出字典中值最大的那組資料
prices = {
'A':123,
'B':450.1,
'C':12,
'E':444,
}
//在對字典進行資料操作的時候，預設只會處理key，而不是value
//先使用zip把字典的keys和values翻轉過來，再用max取出值最大的那組資料
max_prices=max(zip(prices.values(),prices.keys()))
print(max_prices)
(450.1, 'B')
nlargest( )/nsmallest( )詳解
- nlargest(n,iterable) 求序列iterable中的TopN | nsmallest(n,iterable) 求序列iterable中的BtmN
import heapq
nums=[16,7,3,20,17,8,-1]
print(heapq.nlargest(3,nums))
print(heapq.nsmallest(3,nums))
[20, 17, 16]
[-1, 3, 7] - nlargest(n, iterable, key=lambda) | nsmallest(n, iterable, key=lambda) key接受關鍵字引數，用於更復雜的資料結構中
def print_price(dirt):
for i in dirt:
for x,y in i.items():
if x=='price':
print(x,y)
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 x:x['price'])
expensive=heapq.nlargest(3,portfolio,key=lambda y:y['price'])
print_price(cheap)
print_price(expensive)
price 16.35
price 21.09
price 31.75
price 543.22
price 115.65
price 91.1
sorted( )詳解
- sorted(iterable, key=None, reverse=False)
- reverse=True 逆序
nums=[16,7,3,20,17,8,-1]
print(sorted(nums))
print(sorted(nums,reverse=True))
[-1, 3, 7, 8, 16, 17, 20]
[20, 17, 16, 8, 7, 3, -1]
str=['b','a','A','s']
print(sorted(str))
print(sorted(str,reverse=True))
['A', 'a', 'b', 's']
['s', 'b', 'a', 'A'] - key接受一個函式，且是個只接受一個元素的函式
- 多條件的key應該怎麼寫？
//按長度排序
L = [{1:5,3:4},{1:3,6:3},{1:1,2:4,5:6},{1:9}]
print(sorted(L,key=lambda x: len(x)))
[{1: 9}, {1: 5, 3: 4}, {1: 3, 6: 3}, {1: 1, 2: 4, 5: 6}]//根據指定的值來排序(例如字典中的某個key)
L = [
('john', 'A', 15),
('jane', 'B', 10),
('dave', 'B', 12),]
print(sorted(L,key=lambda x:x[2],reverse=True))
[('john', 'A', 15), ('dave', 'B', 12), ('jane', 'B', 10)]
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(sorted(portfolio,key=lambda x:x['price']))
[{'shares': 45, 'name': 'YHOO', 'price': 16.35}, {'shares': 200, 'name': 'FB', 'price': 21.09}, {'shares': 35, 'name': 'HPQ', 'price': 31.75}, {'shares': 100, 'name': 'IBM', 'price': 91.1}, {'shares': 75, 'name': 'ACME', 'price': 115.65}, {'shares': 50, 'name': 'AAPL', 'price': 543.22}]//不規則字串，按“小寫-大寫-奇數-偶數”順序排序
s = 'asdf234GDSdsf23'
print("".join(sorted(s, key=lambda x: (x.isdigit(),x.isdigit() and int(x) % 2 == 0,x.isupper(),x))))
addffssDGS33224//一道面試題：要求：正數在前負數在後 2.整數從小到大 3.負數從大到小
list1=[7, -8, 5, 4, 0, -2, -5]
print(sorted(list1,key=lambda x:(x<0,abs(x))))
[0, 4, 5, 7, -2, -5, -8] - 用operator中的函式加快速度和進行多級排序
from operator import itemgetter, attrgetter
暫不討論
比較三種方法的效率
- 只求TopN=1/BtmN=1時，比較max( )和nlargest( )兩種效率
In [8]: nums=random.sample(range(1,10000),999)
In [9]: print(max(nums))
9999
In [10]: %time
CPU times: user 0 ns, sys: 0 ns, total: 0 ns
Wall time: 13.1 µs
In [11]: heapq.nlargest(1,nums)
Out[11]: [9999]
In [12]: %time
CPU times: user 0 ns, sys: 0 ns, total: 0 ns
Wall time: 14.1 µs - 當K為10，N為9(即N無限接近K時)，比較了sorted( )+切片和nlargest( )兩種方法的效率
In [23]: nums=random.sample(range(1,10000),10)
In [24]: sorted(nums,reverse=True)[:9]
Out[24]: [8814, 7551, 7318, 5597, 5257, 4437, 4211, 2776, 2440]
In [25]: %time
CPU times: user 0 ns, sys: 0 ns, total: 0 ns
Wall time: 11.4 µs
In [26]: heapq.nlargest(9,nums)
Out[26]: [8814, 7551, 7318, 5597, 5257, 4437, 4211, 2776, 2440]
In [27]: %time
CPU times: user 0 ns, sys: 0 ns, total: 0 ns
Wall time: 154 µs 當N較小時，比較了nlargest( )和sorted( )+切片兩種方法
In [18]: nums=[16,7,3,20,17,8,-1]
In [19]: heapq.nlargest(3,nums)
Out[19]: [20, 17, 16]
In [20]: %time
CPU times: user 0 ns, sys: 0 ns, total: 0 ns
Wall time: 4.05 µs
In [21]: sorted(nums,reverse=True)[:3]
Out[21]: [20, 17, 16]
In [22]: %time
CPU times: user 0 ns, sys: 0 ns, total: 0 ns
Wall time: 5.48 µs以上程式碼用到的import和show_tree( )
import math
import io
from io import StringIO
import heapq
import random
import time
from functools import wraps
def show_tree(tree, total_width=36, fill=' '):
output =io.StringIO() #建立stringio物件
last_row = -1
for i, n in enumerate(tree): #
if i:
row = int(math.floor(math.log(i+1, 2)))
else:
row = 0
if row != last_row:
output.write('\n')
columns = 2**row
col_width = int(math.floor((total_width * 1.0) / columns))
output.write(str(n).center(col_width, fill))
last_row = row
print(output.getvalue())
print('-' * total_width)
print(' ')
return
參考資料
python3-cookbook-1.4-查詢最大或最小元素
詳解Python中heapq模組的用法（這裡有實現show_tree的函式程式碼）
理解堆和堆排序的文章1
理解堆和堆排序的文章2
理解堆和堆排序的文章3
python奇技淫巧——max/min函式的用法