如何使用Python dict获得班上排名前10位的学生

时间:2013-05-15 17:29:19

标签: python dictionary

我有一个带有学生姓名和标记的字典

dict1 = {'name1': 34, 'name2':45, 'name3': 98, 'name4':34, 'name5': 66}

我希望获得前10名学生的名字以及上述词汇中的分数。

结果:

name3 98
name5 66
name2 45
name1 34
name4 34

如果多个键具有相同的值,则键必须按字母顺序排列(例如:name1和name4按字母顺序排列相同的值34)

如何完成它?

2 个答案:

答案 0 :(得分:11)

使用heapq.nlargest()

from heapq import nlargest
from operator import itemgetter

for name, score in nlargest(10, dictionary.iteritems(), key=itemgetter(1)):
    print name, score

演示:

>>> for name, score in nlargest(10, dictionary.iteritems(), key=itemgetter(1)):
...     print name, score
... 
name3 98
name5 66
name2 45
name4 34
name1 34

请注意,因为您的示例字典较小而不是您想要的顶部n,所以您也可以使用sorted()

for name, score in sorted(dictionary.iteritems(), key=itemgetter(1), reverse=True):
    print name, score

但对于n小于n len(dictionary)的任何热门heapq,这是更好的选择。

或者,使用collections.Counter()对象,它有一个.most_common()方法,可以准确地为您提供;计数器中得分最高的n

>>> scores = Counter(dictionary)
>>> scores
Counter({'name3': 98, 'name5': 66, 'name2': 45, 'name4': 34, 'name1': 34})
>>> scores.most_common(3)
[('name3', 98), ('name5', 66), ('name2', 45)]

答案 1 :(得分:7)

天真的解决方案

你可以用普通的python写这个:

>>> names = {'name1': 34, 'name2':45, 'name3': 98, 'name4':34, 'name5': 66}
>>> sorted_names = sorted(names.iteritems(), key=lambda (k, v): (-v, k))[:10]
>>> sorted_names
[('name3', 98), ('name5', 66), ('name2', 45), ('name1', 34), ('name4', 34)]

sorted将排序键作为比较

然后按照您的意愿打印它们:

>>> for name, score in sorted_names:
...     print name, score
...
name3 98
name5 66
name2 45
name1 34
name4 34

或者只是一次完成所有事情:

>>> for name, score in sorted(names.iteritems(), key=lambda (k, v): (-v, k))[:10]:
...     print name, score
...
name3 98
name5 66
name2 45
name1 34
name4 34

@Martijn Pieters'answer

的启发

使用heapq,特别是heapq.nsmallest,您可以获得更优雅的解决方案:

>>> from heapq import nsmallest
>>> for name, score in nsmallest(10, names.iteritems(), key=lambda (k, v): (-v, k)):
...     print name, score
...
name3 98
name5 66
name2 45
name1 34
name4 34

我喜欢这个解决方案的是nsmallest可以智能地实现。它可能类似于Lazy Evaluation and Time Complexity的答案中描述的惰性实现。所以,你只做最少量的工作。而天真的解决方案 可以在获得前10个之前对整个迭代进行排序。