heapq.nlargest 的时间复杂度是多少？答案

【问题标题】：What is the time complexity of heapq.nlargest?heapq.nlargest 的时间复杂度是多少？
【发布时间】：2014-05-27 03:41:03
【问题描述】：

我正在查看this pycon talk, 34:30，演讲者说可以在O(t + n) 中获取n 元素列表中最大的t 元素。

这怎么可能？我的理解是创建堆会是O(n)，但是nlargest本身的复杂度是多少，是O(n + t)还是O(t)（实际算法是什么）？

【问题讨论】：

你可能对the source code感兴趣。
如果您希望它按排序顺序，显然这不会在线性时间内发生。否则，您可以调用 nlargest 和 t=n 以在线性时间内对列表进行比较排序。如果您只想要 any 顺序中的 t 最大元素，则可以使用 quickselect 在 O(n) 中完成。不过，heapq.nlargest 不使用快速选择；它使用基于堆的算法按排序顺序提供项目。
只是一个一般说明：声称需要时间 O(t + n) 本身让我很警惕，因为这只是 O(n)。这在技术上并不错误，但这样表达有点奇怪

标签： python algorithm heap time-complexity

【解决方案1】：

在这种情况下，扬声器是错误的。实际费用为O(n * log(t))。仅在可迭代的第一个 t 元素上调用 Heapify。那是O(t)，但如果t 比n 小得多，则无关紧要。然后所有剩余的元素都通过heappushpop 一次一个地添加到这个“小堆”中。每次调用heappushpop 需要O(log(t)) 时间。堆的长度始终保持t。最后，堆被排序，花费O(t * log(t))，但如果t 比n 小得多，这也是微不足道的。

理论的乐趣 ;-)

有一些相当简单的方法可以在预期的O(n) 时间内找到第 t 大元素；例如，see here。在最坏的情况下O(n) 时间有更难的方法。然后，在另一个输入中，您可以输出 t 元素 >= 第 t 个最大的元素（在重复的情况下会有繁琐的复杂性）。所以整个工作可以在O(n)时间完成。

但这些方式也需要O(n) 内存。 Python 不使用它们。实际实现的一个优点是，最坏情况下的“额外”内存负担是O(t)，例如，当输入是产生大量值的生成器时，这可能非常重要。

【讨论】：

这很有意义；我真的希望O(t + n) 是对的，我想我会学习一些新的堆魔法:)
查看刚才编辑的 O(n) 方法 - 但它与堆无关，唉。
有趣的事实：实际上，您可以在 O(n) 中对数组进行堆集，并在每个查询的 O(k) 时间内获取结果堆的 top-k。虽然它非常重要，但 heapq 模块没有实现它。（它也可能有巨大的常数因素使其在实践中不可行）
@NiklasB。我在哪里可以了解这个O(k) 算法？即使不平凡，我也非常感兴趣！
@foo *.com/questions/22574580/…

【解决方案2】：

对于 Heapq t 最大或 t 最小，时间复杂度将为O(nlog(t))

Heapq 将为前 t 个元素构建堆，然后它会通过从堆中推送和弹出元素来迭代剩余的元素（维护堆中的 t 个元素）。

为前 t 个元素构建堆将完成tlog(t)
对于推送和弹出，其余元素将在 (n-t)log(t)
整体时间复杂度为nlog(t)

【讨论】：

【解决方案3】：

实际上是 O(n+tlog(n))，因为 heapify 需要 O(n) 并且对于每个最大或最小的元素需要 O(log(n))。所以对于 t 最大/最小它需要 tlog(n)。因此时间复杂度将是 O(n+t*log(n))

【讨论】：