需求：
快速的獲取乙個列表中最大/最小的n個元素。
方法：
最簡便的方法是使用heapq模組的兩個方法nlargest()和nsmallest()，例如：
in [1]: import heapq
in [2]: nums = [1, 0, -23, 45, 34, -11, 0, 2, 99, 103, -78]
in [3]: print(heapq.nlargest(3, nums))
[103, 99, 45]
in [4]: print(heapq.nsmallest(3, nums))
[-78, -23, -11]
in [5]: computers = [
...: ,
...: ,
...: ,
...: ,
...:
...: ]
in [6]: cheap = heapq.nsmallest(4, computers, key=lambda s:s['price'])
in [7]: expensive = heapq.nlargest(4, computers, key=lambda s:s['price'])
in [8]: cheap
out[8]:
[, ,
, ]in [9]: expensive
out[9]:
, ,]
可以看出這兩個方法對於找出n個最大/最小值的方便，從本質上看，其實呼叫模組heapq的左右就是返回乙個排序堆構成的列表：
in [10]: nums = [1, 3, 5, -4, 18, -23, 0, 9, -6, 11]
in [11]: heap = list(nums)
in [12]: heapq.heapify(heap)
in [13]: heap
out[13]: [-23, -6, 0, -4, 11, 5, 1, 9, 3, 18]
out[15]: -6
out[16]: -4
當然，如果要選擇最大/最小的1個元素(n=1,其實就是最大最小值），使用min(), max()自然更快。此外，對於獲取n個元素，直接採用sorted(items)[:n]或者sorted(items)[-n:]也是方便快捷的。雖然替代方法不少，但是對於堆得使用確實很有意思的，有興趣的讀者可以繼續研究它的底層實現。同樣，對於heapq這個模組的使用可以參考heapq官方文件
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