python top n排序

最新推荐文章于 2025-06-20 16:57:05 发布

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分类专栏： python宝典数据结构与算法文章标签： python 数据结构开发语言

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数据结构与算法

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本文介绍了Python中的堆数据结构及其在heapq模块中的应用，详细讲解了如何使用heapq进行top n排序，包括heappush、heappop等方法，并通过实例展示了如何对列表和字典进行高效操作，还探讨了堆在数据结构中的重要性和在优先队列中的应用挑战及解决方案。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

python top k 排序

最小top n：

import heapq


import numpy as np

if __name__ == '__main__':
    a = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 5, 7, 8, 10, 15, 20, 25]

    bbb= heapq.nsmallest(2, abs(np.array(a)-3.5))
    ccc= heapq.nsmallest(2,  enumerate(abs(np.array(a)-3.5)),key=lambda x: x[1])

    print(bbb)
    print(ccc)

最大top n：

topNum = 3

nlargestList = heapq.nlargest(topNum, myList) #取最大3个元素

堆的定义

堆是一种特殊的树形数据结构，每个节点都有一个值，通常我们所说的堆的数据结构指的是二叉树。堆的特点是根节点的值最大（或者最小），而且根节点的两个孩子也能与孩子节点组成子树，亦然称之为堆。
堆分为两种，大根堆和小根堆是一颗每一个节点的键值都不小于（大于）其孩子节点的键值的树。无论是大根堆还是小根堆（前提是二叉堆）都可以看成是一颗完全二叉树。下面以图的形式直观感受一下: