需1求：給出N長的序列，求出TopK大的元素，使用小頂堆，heapq模塊實現。程序員
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import heapq |
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import random |
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class TopkHeap(object): |
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def __init__(self, k): |
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self.k = k |
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self.data = [] |
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def Push(self, elem): |
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if len(self.data) < self.k: |
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heapq.heappush(self.data, elem) |
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else: |
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topk_small = self.data[0] |
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if elem > topk_small: |
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heapq.heapreplace(self.data, elem) |
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def TopK(self): |
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return [x for x in reversed([heapq.heappop(self.data) for x in xrange(len(self.data))])] |
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if __name__ == "__main__": |
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print "Hello" |
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list_rand = random.sample(xrange(1000000), 100) |
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th = TopkHeap(3) |
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for i in list_rand: |
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th.Push(i) |
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print th.TopK() |
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print sorted(list_rand, reverse=True)[0:3] |
上面的用heapq就能輕鬆搞定。app
變態的需求來了：給出N長的序列，求出BtmK小的元素，即便用大頂堆。dom
heapq在實現的時候，沒有給出一個相似Java的Compartor函數接口或比較函數，開發者給出了緣由見這裏：http://code.activestate.com/lists/python-list/162387/函數
因而，人們想出了一些很NB的思路，見：http://stackoverflow.com/questions/14189540/python-topn-max-heap-use-heapq-or-self-implement測試
我來歸納一種最簡單的：spa
將push(e)改成push(-e)、pop(e)改成-pop(e)。code
也就是說，在存入堆、從堆中取出的時候，都用相反數，而其餘邏輯與TopK徹底相同，看代碼：接口
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class BtmkHeap(object): |
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def __init__(self, k): |
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self.k = k |
04 |
self.data = [] |
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def Push(self, elem): |
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# Reverse elem to convert to max-heap |
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elem = -elem |
09 |
# Using heap algorighem |
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if len(self.data) < self.k: |
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heapq.heappush(self.data, elem) |
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else: |
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topk_small = self.data[0] |
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if elem > topk_small: |
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heapq.heapreplace(self.data, elem) |
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def BtmK(self): |
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return sorted([-x for x in self.data]) |
通過測試，是徹底沒有問題的，這思路太Trick了……ip