这是出于对python中heapq.py模块的最小和最大方法的好奇心。
我正在阅读文档中的here。
文档没有说明它是如何做到的（nsmalles / nlargest）在任何迭代上。
这可能是一个愚蠢的问题，但我可以假设这些方法在内部创建可迭代数据结构的堆（可能使用'heapify'方法）然后返回n个最小/最大元素？
只想确认我的结论。谢谢！
答案 0 :(得分：4)
从具有n项的迭代中查找N最小或最大项的算法有点棘手。你看，你没有创建一个大小 - N min-heap来找到最小的项目。
相反，您使用第一个n项创建一个较小的，大小 - n最大堆，然后使用序列中的其余项对其执行重复pushpop次操作。完成后，从堆中弹出项目并按相反顺序返回。
此过程需要O(N log(n))时间（请注意小n），当然只有O(n)个空格。如果n远小于N，则它比排序和切片更有效。
heapq module包含此算法的纯Python实现，但是当您导入它时，您可能会获得用C编写的更快版本的代码（您也可以阅读the source for that但是除非你知道Python C API，否则它并不友好。