В этой статье мы научимся находить максимальное значение в списке на Python. Для всестороннего понимания вопроса мы рассмотрим использование некоторых встроенных функций, простые подходы, а также небольшие реализации известных алгоритмов.
Сначала давайте вкратце рассмотрим, что такое список в Python и как найти в нем максимальное значение или просто наибольшее число.
Список в Python
В Python есть встроенный тип данных под названием список (list). По своей сути он сильно напоминает массив. Но в отличие от последнего данные внутри списка могут быть любого типа (необязательно одного): он может содержать целые числа, строки или значения с плавающей точкой, или даже другие списки.
Хранимые в списке данные определяются как разделенные запятыми значения, заключенные в квадратные скобки. Списки можно определять, используя любое имя переменной, а затем присваивая ей различные значения в квадратных скобках. Он является упорядоченным, изменяемым и допускает дублирование значений. Например:
list1 = ["Виктор", "Артем", "Роман"]
list2 = [16, 78, 32, 67]
list3 = ["яблоко", "манго", 16, "вишня", 3.4]
Далее мы рассмотрим возможные варианты кода на Python, реализующего поиск наибольшего элемента в списке, состоящем из сравниваемых элементов. В наших примерах будут использоваться следующие методы/функции:
- Встроенная функция
max() - Метод грубой силы (перебора)
- Функция
reduce() - Алгоритм Heap Queue (очередь с приоритетом)
- Функция
sort() - Функция
sorted() - Метод хвостовой рекурсии
№1 Нахождение максимального значения с помощью функции max()
Это самый простой и понятный подход к поиску наибольшего элемента. Функция Python max() возвращает самый большой элемент итерабельного объекта. Ее также можно использовать для поиска максимального значения между двумя или более параметрами.
В приведенном ниже примере список передается функции max в качестве аргумента.
list1 = [3, 2, 8, 5, 10, 6]
max_number = max(list1)
print("Наибольшее число:", max_number)
Наибольшее число: 10Если элементы списка являются строками, то сначала они упорядочиваются в алфавитном порядке, а затем возвращается наибольшая строка.
list1 = ["Виктор", "Артем", "Роман"]
max_string = max(list1, key=len)
print("Самая длинная строка:", max_string)
Самая длинная строка: Виктор№2 Поиск максимального значения перебором
Это самая простая реализация, но она немного медленнее, чем функция max(), поскольку мы используем этот алгоритм в цикле.
В примере выше для поиска максимального значения нами была определена функция large(). Она принимает список в качестве единственного аргумента. Для сохранения найденного значения мы используем переменную max_, которой изначально присваивается первый элемент списка. В цикле for каждый элемент сравнивается с этой переменной. Если он больше max_, то мы сохраняем значение этого элемента в нашей переменной. После сравнения со всеми членами списка в max_ гарантировано находится наибольший элемент.
def large(arr):
max_ = arr[0]
for ele in arr:
if ele > max_:
max_ = ele
return max_
list1 = [1,4,5,2,6]
result = large(list1)
print(result) # вернется 6
№3 Нахождение максимального значения с помощью функции reduce()
В функциональных языках reduce() является важной и очень полезной функцией. В Python 3 функция reduce() перенесена в отдельный модуль стандартной библиотеки под названием functools. Это решение было принято, чтобы поощрить разработчиков использовать циклы, так как они более читабельны. Рассмотрим приведенный ниже пример использования reduce() двумя разными способами.
В этом варианте reduce() принимает два параметра. Первый — ключевое слово max, которое означает поиск максимального числа, а второй аргумент — итерабельный объект.
from functools import reduce
list1 = [-1, 3, 7, 99, 0]
print(reduce(max, list1)) # вывод: 99
Другое решение показывает интересную конструкцию с использованием лямбда-функции. Функция reduce() принимает в качестве аргумента лямбда-функцию, а та в свою очередь получает на вход условие и список для проверки максимального значения.
from functools import reduce
list1 = [-1, 3, 7, 99, 0]
print(reduce(lambda x, y: x if x > y else y, list1)) # -> 99
№4 Поиск максимального значения с помощью приоритетной очереди
Heapq — очень полезный модуль для реализации минимальной очереди. Если быть более точным, он предоставляет реализацию алгоритма очереди с приоритетом на основе кучи, известного как heapq. Важным свойством такой кучи является то, что ее наименьший элемент всегда будет корневым элементом. В приведенном примере мы используем функцию heapq.nlargest() для нахождения максимального значения.
import heapq
list1 = [-1, 3, 7, 99, 0]
print(heapq.nlargest(1, list1)) # -> [99]
Приведенный выше пример импортирует модуль heapq и принимает на вход список. Функция принимает n=1 в качестве первого аргумента, так как нам нужно найти одно максимальное значение, а вторым аргументом является наш список.
№5 Нахождение максимального значения с помощью функции sort()
Этот метод использует функцию sort() для поиска наибольшего элемента. Он принимает на вход список значений, затем сортирует его в порядке возрастания и выводит последний элемент списка. Последним элементом в списке является list[-1].
list1 = [10, 20, 4, 45, 99]
list1.sort()
print("Наибольшее число:", list1[-1])
Наибольшее число: 99№6 Нахождение максимального значения с помощью функции sorted()
Этот метод использует функцию sorted() для поиска наибольшего элемента. В качестве входных данных он принимает список значений. Затем функция sorted() сортирует список в порядке возрастания и выводит наибольшее число.
list1=[1,4,22,41,5,2]
sorted_list = sorted(list1)
result = sorted_list[-1]
print(result) # -> 41
№7 Поиск максимального значения с помощью хвостовой рекурсии
Этот метод не очень удобен, и иногда программисты считают его бесполезным. Данное решение использует рекурсию, и поэтому его довольно сложно быстро понять. Кроме того, такая программа очень медленная и требует много памяти. Это происходит потому, что в отличие от чистых функциональных языков, Python не оптимизирован для хвостовой рекурсии, что приводит к созданию множества стековых фреймов: по одному для каждого вызова функции.
def find_max(arr, max_=None):
if max_ is None:
max_ = arr.pop()
current = arr.pop()
if current > max_:
max_ = current
if arr:
return find_max(arr, max_)
return max_
list1=[1,2,3,4,2]
result = find_max(list1)
print(result) # -> 4
Заключение
В этой статье мы научились находить максимальное значение из заданного списка с помощью нескольких встроенных функций, таких как max(), sort(), reduce(), sorted() и других алгоритмов. Мы написали свои код, чтобы попробовать метод перебора, хвостовой рекурсии и алгоритма приоритетной очереди.
