import heapq

# heapq里有两个函数，nlargest和nsmallest可以找最大N个和最小N个；
# 参数接受一个列表和一个N

def max_n(search_list, n):
    list_max_n = heapq.nlargest(n ,search_list)
    return list_max_n

def min_n(search_list, n):
    list_min_n = heapq.nsmallest(n, search_list)
    return list_min_n

# 这两个函数都提供了一个key输入来实现在字典列表中的应用
def max_in_dictlist(search_list, n, key):
    max_key_n = heapq.nlargest(n, search_list, key=lambda dic : dic[key])
    return max_key_n
    
# 如果寻找最大N个和最小N个元素，这个方法在N的规模不大的时候好用；
# 当日在N=1的时候还是用max和min方法更快，要是N巨大那就得排序了

# heapq事实上是一个堆方法，将列表在底层序列化为一个最小堆
def heapq_func():
    ori_list = [1,2,3,4,5]
    heap = list(ori_list)
    # 将列表进行堆排序
    heapq.heapify(heap)
    # 弹出堆顶元素
    heapq.heappop(heap)

if __name__ == '__main__':
    l = [1,2,3,4,5]
    print(max_n(l, 3))