Python 小技巧——<Cookbook>读书笔记（2）deque和heapq

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在python中，提供了两个数据结构给我们——deque和heapq。

collections.deque

deque是队列，可以通过设置队列的长度从而实现查找数据前N条记录的功能（关于什么是队列我这边就不多说了，不太清楚的读者可以百度一下，简单概括就是四个字：先进先出），它存在于collections这个模块中。
具体的设置和调用非常简单：

from collections import deque
q = deque(maxlen = 3) #这里构造了一个长度为3的队列
q.append(1)
q.append(2)
q.append(3)
print(q)
q.append(4)
print(q)

大家可以运行一下上面的代码，我们可以看到，q里面始终保持着最新的3个参数，另外，如果不限定maxlen的话，你将会得到一个无限长的队列来维持你的数据，至于队列的更深一层用法，我这里就不细说，详情可以查阅BFS

heapq

heapq是python中实现小顶堆排序的模块，从小到大的顺序进行排序
利用heapq，我们可以轻松对数列进行堆排序处理：

import heapq

def heapSort(listVar):
    temp = []
    for item in listVar:
        heapq.heappush(temp,item)
    return [heapq.heappop(temp) for i in range(len(temp))]

l = [11,4,3,1,5,6,8,9,7]
print(heapSort(l))

我们可以看到，heapq里面提供了heappush和heappop函数，heappush，顾名思义就是把元素按堆的方式放入列表当中，heappop则是取最小的元素，如果堆是空，返回一个错误

另外，heapq里面还提供了一个heapify函数用来原地将列表转换成堆，所以上面的代码我们可以简化成如下：

import heapq

def heapSort(listVar):
    heapq.heapify(listVar)
    return [heapq.heappop(listVar) for i in range(len(listVar))]

l = [11,4,3,1,5,6,8,9,7]
print(heapSort(l))

heapq还提供了nlargest和nsmallest两个函数以提取最大（最小）的N个值，其中可以通过key=function()来实现复杂数据的提取