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Python cookbook（数据结构与算法）找到最大或最小的N个元素实现方法示例

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下面是Pythoncookbook（数据结构与算法）找到最大或最小的N个元素实现方法的完整攻略。

问题描述

我们需要在一个可迭代对象中找到最大或最小的N个元素。

解决方案

我们可以使用heapq模块来实现。heapq模块提供了一些实用的函数，例如heapify()、heappush()和heappop()，这些函数可以帮助我们创建一个堆数据结构，堆是一种特殊的树形数据结构，它的父节点的值总是大于/小于它的所有子节点。

堆数据结构中的最重要的函数是heapify()，该函数可以将任意列表转换为一个堆数据结构。我们还可以使用heappush()和heappop()函数，将元素推入堆中或从堆中弹出最小/最大元素。

下面是3种使用heapq模块的方式：

1. 找到最大/最小的N个元素

import heapq

nums = [1, 8, 2, 23, 7, -4, 18, 23, 42, 37, 2]
print(heapq.nlargest(3, nums)) # [42, 37, 23]
print(heapq.nsmallest(3, nums)) # [-4, 1, 2]

2. 分离出最大/最小的N个元素

import heapq

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

3. 两个堆结构（最小堆和最大堆）的实现

# 封装了一个带优先级的队列类PriorityQueue
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]

在这个优先级队列中，每个元素都有一个优先级。heappush()函数将(-priority, index, item)元组加入队列中。这个元组有3个元素：priority表示优先级，为了方便排序，将其取负；index是一个递增的序号，可以使日后在元素的优先级相同时更容易比较元素；item是真正要传递的元素内容。heapq模块按照(priority, index)的顺序进行排序，所以即使item相同，两个元组也不会比较相等。

示例说明

  1. 代码块1中，我们首先定义了一个列表nums，然后用heapq.nlargest(3, nums)和heapq.nsmallest(3, nums)函数找出其中最大/小的3个元素，并将结果打印出来。

  2. 代码块2中，我们首先将nums列表赋值给一个名为heap的新列表，然后将其转化为一个堆结构，使用heapq.heappop()函数分3次从堆中移除具有最高/最低优先级的元素，将其打印出来。

以上就是Pythoncookbook（数据结构与算法）找到最大或最小的N个元素实现方法的完整攻略。

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