一、怎樣從一個集合中獲得最大或者最小的 N 個元素列表？

　　heapq 模塊有兩個函數：nlargest() 和 nsmallest() 可以完美解決這個問題。

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

#前面的參數可選多個元素

　　兩個函數都能接受一個關鍵字參數，用於更復雜的數據結構中：

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}
]
cheap 
 
= heapq.nsmallest(3, portfolio, key=lambda s: s[‘price‘])
expensive = heapq.nlargest(3, portfolio, key=lambda s: s[‘price‘])

PS:上面代碼在對每個元素進行對比的時候，會以 price 的值進行比較。

二、如何查找最大或最小的 N 個元素

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

　　堆數據結構最重要的特征是 heap[0] 永遠是最小的元素。並且剩余的元素可以很
容易的通過調用 heapq.heappop() 方法得到，該方法會先將第一個元素彈出來，然後
用下一個最小的元素來取代被彈出元素 (這種操作時間復雜度僅僅是 O(log N)，N 是
堆大小)。

如果想要查找最小的 3 個元素，你可以這樣做：

heapq.heappop(nums)
#-4
heapq.heappop(nums)
#1
heapq.heappop(nums)
#2

當要查找的元素個數相對比較小的時候，函數 nlargest() 和 nsmallest() 是很
合適的。如果你僅僅想查找唯一的最小或最大 (N=1) 的元素的話，那麽使用 min() 和
max() 函數會更快些。類似的，如果 N 的大小和集合大小接近的時候，通常先排序這
個集合然後再使用切片操作會更快點 ( sorted(items)[:N] 或者是 sorted(items)[-
N:] )。需要在正確場合使用函數 nlargest() 和 nsmallest() 才能發揮它們的優勢 (如果
N 快接近集合大小了，那麽使用排序操作會更好些)

python3-開發進階 heapq模塊（如何查找最大或最小的N個元素）