Python算法在未排序的数组中找到k个最小数字的索引？

Question

是否有任何算法可以在python的未排序数组中找到k个最小数字的索引？ 我知道如何使用numpy模块来实现此目的，但是我没有在寻找。 我立即想到的一个方向是必须使用排序算法。 所以可以说我有一种算法可以使用冒泡排序在python中对数组进行排序：

def bubbleSort(arr):
n = len(arr)

# Traverse through all array elements
for i in range(n):

    for j in range(0, n-i-1):
        # Swap if the element found is greater
        # than the next element
        if arr[j] > arr[j+1] :
            arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]

我不确定如何修改此算法以仅返回数组中k个最小数字的索引。 使用排序算法或选择算法（如quickselect，quicksort）的任何帮助都将受到赞赏。

编辑1：所以说数组是：

a = [12, 11, 0, 35, 16, 17, 23, 21, 5]

然后，它必须仅返回一个数组： index_of_least_k = [2,8,1]

对于k = 3。

如果必须修改排序算法（例如冒泡排序），那么我将了解如何进行更改，以便这次可以交换索引，例如：

def modified_bubbleSort(arr, index):
      n = len(arr)

      # Traverse through all array elements
      for i in range(n):

           for j in range(0, n-i-1):
                  # Swap if the element found is greater
                  # than the next element
                  if arr[j] > arr[j+1] :
                         index[j], index[j+1] = index[j+1], index[j]
      return index


array = [12, 11, 0, 35, 16, 17, 23, 21, 5]
index = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]

indexOfAllsorted = modified_bubblesort(array, index)

在这种情况下，它返回我：

indexOfAllsorted = [2,8,1,0,4,5,7,6]

我不希望这样，因为有额外的5个值，为避免内存开销，我的算法应该只有：

index_of_least_k = [0, 0, 0]

在内存中为k = 3，然后将其填充。 我希望我说清楚了。

EDIT2：我没有寻找任何库或模块来在python中完成该任务。

Answer 1

您可以使用heapq.nsmallest从可迭代heapq.nsmallest中获取n最小的项。 那么，如何创建一个可迭代的变量，以测量输入的值，但返回其索引呢？ 一种方法是使用enumerate函数获取(index, value)对的可迭代，然后使用键函数仅使用值。

from heapq import nsmallest
from operator import itemgetter

def indices_of_n_smallest(n, seq):
    smallest_with_indices = nsmallest(n, enumerate(seq), key=itemgetter(1))
    return [i for i, x in smallest_with_indices]

array = [12, 11, 0, 35, 16, 17, 23, 21, 5]
indices_of_n_smallest(3, array)
# [2, 8, 1]

Answer 2

这是关于气泡排序的事情。 每次内部循环完成迭代时，都会精确找到一个元素的正确位置。 例如，您的代码每次都会找到第i个最大元素，因为它以升序排序。 让我们将>符号翻转为<; 现在，每次j循环结束时，它将找到第i个最小元素。 因此，如果在i = k时停止排序，则将有k个最小的元素。

def modified_bubbleSort(arr, index, k):
  n = len(arr)
  ans = []

  for i in range(k):

       for j in range(0, n-i-1):
              # Swap if the element found is smaller
              # than the next element
              if arr[index[j]] < arr[index[j+1]] :
                     index[j], index[j+1] = index[j+1], index[j]
       ans.append(index[n-i-1])
  return ans