Как эффективно получить k больших элементов списка в python

Каков самый эффективный, элегантный и питонический способ решения этой проблемы?

Учитывая список (или набор или что-то еще) из n элементов, мы хотим получить k самых больших. (Можно предположить k<n/2 без потери общности, я думаю) Например, если список был:

l = [9,1,6,4,2,8,3,7,5]

n = 9, и пусть k = 3. Какой самый эффективный алгоритм для извлечения 3 самых больших? В этом случае мы должны получить [9,8,7] в определенном порядке.

Спасибо! Manuel

Ответ 1

Использовать nlargest из модуля heapq

from heapq import nlargest
lst = [9,1,6,4,2,8,3,7,5]
nlargest(3, lst) # Gives [9,8,7]

Вы также можете дать ключ к самому большому, если вы хотите изменить свои критерии:

from heapq import nlargest
tags = [ ("python", 30), ("ruby", 25), ("c++", 50), ("lisp", 20) ]
nlargest(2, tags, key=lambda e:e[1]) # Gives [ ("c++", 50), ("python", 30) ]

Ответ 2

l = [9,1,6,4,2,8,3,7,5]

sorted(l)[-k:]

Ответ 3

Простым способом O (n log n) является сортировка списка, затем получение последних k элементов.

Правильный способ - использовать алгоритм выбора который работает в O (n + k log k) времени.

Кроме того, heapq.nlargest принимает время O (n log k), которое может быть или не быть достаточно хорошим.

(Если k = O (n), то все три алгоритма имеют одинаковую сложность (т.е. не утруждают себя). Если k = O (log n), то алгоритм выбора, описанный в Википедии, равен O (n) и heapq.nlargest - O (n log log n), но двойной логарифм "достаточно постоянный" для большинства практических n, что это не имеет значения.)

Ответ 4

Вы можете использовать модуль heapq.

>>> from heapq import heapify, nlargest
>>> l = [9,1,6,4,2,8,3,7,5]
>>> heapify(l)
>>> nlargest(3, l)
[9, 8, 7]
>>>

Ответ 5

sorted(l, reverse=True)[:k]