Как найти наибольший элемент массива python

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.

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:

1. Встроенная функция max()
2. Метод грубой силы (перебора)
3. Функция reduce()
4. Алгоритм Heap Queue (очередь с приоритетом)
5. Функция sort()
6. Функция sorted()
7. 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: 10

Если 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.

Given a list of N integers, the task is to write a Python program to find the index of the maximum element in the Python list.

Example:

Input: [  2, 4, 6, 1, 8, 5, 3 ]
Output:  Index of the max element in a list is 4
Explanation: The max element is 8 and its position is 4.

Input: [  10, 1, 5, 3, 8, 9, 7 ]
Output:  Index of the max element in a list is 0
Explanation: The max element is 10 and its position is 0.

Get the index of the max value without using in-built functions

We are given list of integers. Our task is to find the index of the maximum element.

Index of the maximum element in the list is:  4

Time Complexity: O(n),
Auxiliary space: O(1)

Get the index of the max value in the list using the max() and index() 

Here we are given a Python list and our task is to find the index of the maximum element so we are finding the maximum element using max() and then finding the index of that element using index() in Python.

Index of the max element in a list is 5

Time Complexity: O(n),
Auxiliary space: O(1)

Get the index of the max value in the list using the loop 

Here we are given a list and our task is to find the index of the maximum element so we are finding the maximum element using max() and then finding the index of that element using a while loop and iterating over the list.

Index of the max element in a list is 5

Time Complexity: O(n),
Auxiliary space: O(1)

Find the index of the max value in a list  using the enumerate function

Here we are given a list and our task is to find the index of the maximum element so we are iterating over the list using the enumerate() function as the index, pair. If we have the same element at two positions we will return both indexes.

Index of the max element in a list is 1
Index of the max element in a list is 7

Time Complexity: O(n),
Auxiliary space: O(1)

Find the index of the max value in a list using Pandas

Here we are given a list and our task is to find the index of the maximum element so we are finding its index using idxmax() in the Pandas module.

Output:

Index of the max element in a list is 6

Time Complexity: O(n),
Auxiliary space: O(1)

Find the index of the max value in a list  using Numpy 

Here we are given a list and our task is to find the index of the maximum element so we are finding its index using argmax() in the Numpy module.

Output:

Index of the max element in a list is 6

Time Complexity: O(n),
Auxiliary space: O(1)

Sort the list in descending order

One new approach that is not discussed in the article is to use the built-in sorted() function to sort the list in descending order, and then access the first element of the sorted list to get the index of the maximum item in the list.

Index of the max element in a list is 5

Time Complexity: O(nlogn),
Auxiliary space: O(1)

Using Recursion:

We are using recursive method to find the index of maximum element in the list.

Index of the maximum element in the list is :  3

Time Complexity: O(n),
Auxiliary space: O(n)

Last Updated :
11 Apr, 2023

Like Article

Save Article