Python 查找两个列表之间的最大差异

我有两个列表

old

和

new

，元素数量相同

我正在尝试编写一个有效的函数，该函数将

n

作为参数，比较相同位置的两个列表的元素（按索引），查找

n

最大差异，并返回这些

n

元素的索引

---

我想最好用一个值排序字典来解决这个问题，但是用Python编写的字典（我不知道有哪个库提供它）。也许有更好的解决办法

从你的问题来看，我认为这就是你想要的：

差分

l1 = [15,2,123,4,50]
l2 = [9,8,7,6,5]


l3 = zip(l1, l2)

def f(n):
    diff_val = 0
    index_val = 0
    l4 = l3[:n]

    for x,y in l4:
        if diff_val < abs(x-y):
            diff_val = abs(x-y)
            elem = (x, y)
            index_val = l3.index(elem)

    print "largest diff: ", diff_val
    print "index of values:", index_val


n = input("Enter value of n:") 

f(n)

<>如果这不是你想要的，当你想“想”的时候，考虑一下这个问题。p> 这将在O（n log x）时间内找到x个最大的项目，其中n是列表中的项目总数；排序在O（n log n）时间内完成

我突然想到，上面的内容实际上并没有满足你的要求。你想要一个索引！还是很容易。如果您需要差值的绝对值，我还将在此处使用

abs

：

>>> heapq.nlargest(10, xrange(len(l1)), key=lambda i: abs(l1[i] - l2[i]))
[91, 3, 14, 27, 46, 67, 59, 39, 65, 36]

---

假设列表中的元素数量不多，您可以将所有元素进行区分、排序，然后选择第一个

n

：

print sorted((abs(x-y) for x,y in zip(old, new)), reverse=True)[:n]

这将是

O（k log k）

其中

k

是原始列表的长度

如果

n

明显小于

k

，最好使用

heapq

模块提供的功能：

import heapq
print heapq.nlargest(n, (abs(x-y) for x,y in zip(old, new))

这将是

O（k log n）

而不是

O（k log k）

，这对

k>>n

可能很重要。 此外，如果您的列表非常大，您可能最好使用

itertools.izip

而不是常规的

zip

函数

>>> l = []
... for i in itertools.starmap(lambda x, y: abs(x-y), itertools.izip([1,2,3],   [100,102,330])):
...     l.append(i)
>>> l
5: [99, 100, 327]

itertools

对于重复性任务非常方便。从

starmap

将

元组转换为
*args
。因为
使用max
功能，您将能够获得所需的结果<代码>索引

功能将帮助查找位置

l.索引（最大（l）

---

这里有一个在中被黑客破解的解决方案（免责声明，我是numpy的新手，因此可能有更巧妙的方法来实现）。我没有组合任何步骤，因此很清楚每个步骤都在做什么。最终的值是原始列表的索引列表，按最高增量的顺序排列。选择前n只是

sorted\u inds[：n]

从每个列表或增量列表中检索值非常简单

我不知道它在性能上与其他解决方案相比如何，而且它显然不会出现在如此小的数据集上，但它可能值得使用您的真实数据集进行测试，因为我的理解是numpy对于数值阵列操作非常快

代码 输出

import heapq
print heapq.nlargest(n, (abs(x-y) for x,y in zip(old, new))

>>> l = []
... for i in itertools.starmap(lambda x, y: abs(x-y), itertools.izip([1,2,3],   [100,102,330])):
...     l.append(i)
>>> l
5: [99, 100, 327]

>>> l.index(max(l))
6: 2

import numpy

list1 = numpy.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
list2 = numpy.array([9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1])

#Caculate the delta between the two lists
delta = numpy.abs(numpy.subtract(list1, list2))
print('Delta: '.ljust(20) + str(delta))

#Get a list of the indexes of the sorted order delta
sorted_ind = numpy.argsort(delta)
print('Sorted indexes: '.ljust(20) + str(sorted_ind))

#reverse sort
sorted_ind = sorted_ind[::-1]
print('Reverse sort: '.ljust(20) + str(sorted_ind))

Delta:              [8 6 4 2 0 2 4 6 8]
Sorted indexes:     [4 3 5 2 6 1 7 0 8]
Reverse sort:       [8 0 7 1 6 2 5 3 4]