总结Python中的数组字典

我得到了以下词典：

mydict = {
  'foo': [1,19,2,3,24,52,2,6],          # sum: 109
  'bar': [50,5,9,7,66,3,2,44],          # sum: 186
  'another': [1,2,3,4,5,6,7,8],         # sum:  36
  'entry': [0,0,0,2,99,4,33,55],        # sum: 193
  'onemore': [21,22,23,24,25,26,27,28]  # sum: 196
}

我需要根据数组的总和有效地过滤和排序前x个条目

例如，上面示例的前三名排序的和过滤的列表将是

sorted_filtered_dict = {
  'onemore': [21,22,23,24,25,26,27,28], # sum: 196
  'entry': [0,0,0,2,99,4,33,55],        # sum: 193
  'bar': [50,5,9,7,66,3,2,44]           # sum: 186
}

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我对Python相当陌生，我自己也尝试过在lambda函数上链接sum和filter函数，但在实际语法方面遇到了困难

使用排序很容易：

sorted(mydict.iteritems(), key=lambda tup: sum(tup[1]), reverse=True)[:3]

如果比率与此相似（3/5），则这是合理的。如果它更大，您将希望避免排序（O（n logn）），因为前3项可以在O（n）中完成。例如，使用堆模块：

heapq.nlargest(3, mydict.iteritems(), key=lambda tup: sum(tup[1]))

这是O（n+3logn），因为初始堆是O（n），重新堆化是O（logn）

编辑：如果您使用的是Python 2.7或更高版本，则可以轻松地转换为（对于Python 2.4+）：

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OrderedDict

与

dict

具有相同的API，但可以记住插入顺序。

对于如此小的一个片段，不值得使用islice

sorted(mydict.iteritems(), key=lambda (k,v): sum(v), reverse=True)[:3]

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如何得到O（n+3logn），它应该是O（nlogk），或者当k=3时，常数被抵消，在我的现实世界示例中得到O（n），它是几十万中的前100个，因此heapq示例可能是首选的。谢谢。我刚意识到这不是字典而是数组数组。有什么想法吗？@Ants，你能解释一下你是怎么计算的吗？维基百科O（n+k logn），我认为这是正确的，基于我在回答中解释的原因。

sorted(mydict.iteritems(), key=lambda (k,v): sum(v), reverse=True)[:3]