百木园问题描述
怎样从一个集合中获得最大或最小的N个元素的列表？
解决方案
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.nsmallest(3, nums))
# 输出结果：[-4, 1, 2]
print(heapq.nlargest(3, nums))
# 输出结果：[42, 37, 23]
它们还可以接受一个关键字参数，用于更复杂的数据结构中：
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}
]
# 以price的值进行比较
cheap = heapq.nsmallest(3, portfolio, lambda s: s[\'price\'])
print(cheap)
\"\"\"
输出结果：
[{\'name\': \'YHOO\', \'shares\': 45, \'price\': 16.35}, {\'name\': \'FB\', \'shares\': 200, \'price\': 21.09}, {\'name\': \'HPQ\', \'shares\': 35, \'price\': 31.75}]
\"\"\"
讨论
该用法的底层实现是堆排序
import heapq
nums = [1, 8, 2, 23, 7, -4, 18, 23, 42, 37, 2]
heapq.heapify(nums)
print(nums)
\"\"\"
输出结果：
[-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()得到，该方法会先将第一个元素弹出，然后将下一个最小的元素排到第一个（这种操作的时间复杂度仅仅是O(logN)，N是堆大小）。比如，如果想要查找最小的3个元素，可以这样做：
import heapq
nums = [1, 8, 2, 23, 7, -4, 18, 23, 42, 37, 2]
heapq.heapify(nums)
print(heapq.heappop(nums), heapq.heappop(nums), heapq.heappop(nums))
\"\"\"
输出结果：
-4 1 2
\"\"\"
需要在不同的场合使用不同的方法，才能最大发挥它们的优势。
- 当要查找的元素个数N相对比较小的时候，函数nlargest()和nsmallest()是很合适的；
- 如果仅仅想要查找唯一的（N=1）最小或最大元素，那么使用函数min()和max()会更快些；
- 如果N的大小和集合大小接近，通常先排序再使用切片操作会更快些（sorted(items)[:N]或是sorted(items)[-N:]）。
总结
本节介绍了由堆排序实现的nsmallest()函数和nlargest()函数，使用它们可以实现查找最大或最小的N个元素。
来源：https://www.cnblogs.com/L999C/p/15680760.html
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