1、ChainMap在collections中加入Python3.3作为一个方便的工具范围和环境进行管理。
列表方法 ls.append(object) #向列表中插入元素，但每次只能插入一个 ls.count(value) #统计列表中某元素的个数 ls.extend(iterable) #向列表中插入元素，但每次可以插入多个元素 ls.index(value, [start, [stop]]) #返回列表中指定元素所在的索引位置，可以通过start和stop参数设置搜索范围 ls.insert(index, object) #向列表中的指定索引位置插入元素 ls.pop([index]) #删除指定索引位置的
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍使用sklearn网格搜索寻找最好的超参数以及kNN计算两个数据点距离的其他距离定义。
在数组的开头和结尾插入/删除元素通常是一个O(1)操作，而随机的插入/删除通常是 O(N)的。
写程序很重要的一点是选择合理的数据结构，不合适的数据结构在如今高性能计算机盛行的情况下，小数据量体现不出什么来，但是在超大数据的时候， 你所面临的困境将会无穷的放大。 在python里主要的数据结构，也就是内置数据结构，包括了列表，元组，字典以及集合。这四种数据结构分别具有不同的特性，影响着python的方方面面。 列表和元组类似于C的数组，但是不同的是，列表是动态的数组，具有着增删改查的操作，元组是静态的数组，本身是不可变的（除非里面包含了可变的容器类） 。那python为啥还要实现元组呢？按照python之禅所述，Special cases aren't special enough to break the rules...There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it. 这是因为元组可以缓存于python的运行环境，在每次使用元组时我们都无需去访问内核分配内存，元组和列表代表着两种不同的方式，元组是一个不会改变事物的多种属性，而 列表是保存多个相对独立的对象的集合。 列表的搜索，如果在已知次序的情况下，使用二分法效率会变得很好，但是如前言所述，在相对独立的对象的数据集合中，有序是比较少见的情况，这意味着对列表的搜索 在python内部结构就只能是遍历。python的内建排序不是如《python源码剖析》所述是快速排序，而是Tim排序，这个排序是google发明的，可以在最好的情况下实现O(n)的复杂度排序 ，在最坏的情况下也有O(log(n))。对于数据的搜索， def b_search(i, haystack): imin, imax = 0, len(haystack) while True: if imin > imax: return -1 mid = (imin + imax) // 2 if haystack[mid] > i: imax = mid elif haystack[mid] < i: imin = mid + 1 else: return mid python的二分搜索实现很简单，因为你不需要再考虑内存溢出以及安全性，这些python已经帮你做好了。还有和二分搜索相似的，就是二叉搜索树。至于如果你不想自己实现 你可以选择bisect模块帮你解决这个问题。 元组因为其的不可改变性，对于列表为了其可变性牺牲的额外的内存以及使用它们进行的额外的计算，元组就内存消耗和速度就快的多了。并且小元组在申请了内存后也就是 不会返还给系统，还留待未来使用，在接下来需要新元组时就不需要向系统申请内存了。 下面看看字典和集合，字典在很多语言内都有实现，也就是映射，属于key-value的一种，在python里集合也是类似字典的结构，只不过没有了value，只有key了。 字典和集合的查询无需遍历，只需要计算散列函数就可获得其值，但这也意味着这两种数据结构会占用更大的内存，而且O(1)的复杂度也取决于散列函数的计算复杂度。 字典插入时，会计算键的散列值，理想的散列函数对应的键应该是就是整数，不会出现任何形式的冲突。计算出散列值后，很重要的一点要计算掩码，来得知value应该存放的 位置。对于冲突的处理，python使用的是开放定址法，会在一个数组里不断‘嗅探’，获得空的内存空间。当然，在字典的内存不够用时，自然会申请空间，这意味着我们需要重新散列值和 掩码。 所以，每种数据结构都有其不同的特性，所以这也意味着选择一个良好的数据数据会使得你的代码效率快上不少。
真诚是为人处世的基础。无论表达关切的一方，还是被关注的一方，只有你情我愿，才能互惠互利。
[译]关于python字典类型最疯狂的表达方式 一个Python字典表达式谜题 这个子字典是从哪里来的 Umm..好吧,可以得到什么结论呢? 一篇来自 Dan Bader 的有趣的博文，一起来学习一下
Redis 的数据库使用字典实现, 对数据库的增, 删, 查, 改也是构建在对字典的操作之上的.
一、数据结构 Python中存在三种重要的数据结构，即列表、元组和字典，下面将一一介绍这三种数据结构。 列表： 列表是处理一组有序项目的数据结构，每个项目之间用逗号隔开，列表中的项目应该包括在方括号中。一旦创建了列表，就可以往列表中添加、删除和搜索其中的项目。添加项目可以通过append方法实现，删除项目可以通过del函数实现，搜索项目可以使用索引的方法。 例子： In [1]: #定义列表 ...: ls = ['Monday','Tueaday','Wednesday','Thursday','Fri
每个元素不仅链向下一个元素和上一个元素，而且头部和尾部的元素也相连，形成一个闭环。
Python的集合（collections）模块，为很多用其他方法很难实现的场景提供了解决方案。 本文我们将会学习该模块的抽象概念是如何产生的，日后处理不同问题的过程中迟早会用得到这些知识。 扩展内置类型 有时，我们需要使一个对象具备Python内置类型的功能，在此基础上还需要增加一些功能。为了达到这个目的，最通用的方法是直接子类化该类。 例如，设想一个将事件建模为字典的事件系统，对此我们需要另外构建事件的元数据。类似下列代码可能是我们的首选方法： 试着运行以上代码，将会发现已经可以实现一些能够想到的基本功
你需要在前端展示 5000 条甚至更多的数据，每一条数据的数据结构是一个对象，里面有格式各样的属性。每个属性的值又可以是基本类型，对象，甚至数组。这里的对象或者数组内部的元素又可以继续包含对象或者数组并且允许无限嵌套下去。比如
哈希表（Hash Table）是一种常用的数据结构，其核心原理是将数据存储在数组中，并使用哈希函数来映射数据的键（Key）到数组中的特定位置，这个位置通常被称为“哈希桶”或“槽位”。哈希表允许快速的数据查找、插入和删除操作，通常在平均情况下，这些操作的时间复杂度为O(1)。以下是哈希表的基本原理：
Halcon 定义了自己独有的数据结构，本文记录相关内容。 简介 HALCON 数据参数主要有图形参数和控制参数。其中，图形参数包括图像、区域、亚像素轮廓，控制参数包括数组和字典。 图形参数 图像（Image） 图像是图形参数的一种，图像通道可以看作一个二维数组，也是表示图像时所使用的数据结构。 📷 该图像由很多个方格组成，每个方格称为像素，每一个方格用一个数值来表示，像素点的灰度值可取很多个数值，8 位图像取值范围为 0~255 HALCON 的图像数据类型有 10 种： 类型 描述 byte 即8
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元组是一个固定长度，不可改变的Python序列对象。创建元组的最简单方式，是用逗号分隔一列值：
注意：在python3中input获取键盘输入的数据，都以字符串的方式进行保存，即使输入的是数字。
输入帮助是在画面上为用户提供查询输入值的SAP标准功能。创建及查询输入字段的方法有三种
一、字典介绍 字典(dictionary)是除列表意外python之中最灵活的内置数据结构类型。列表是有序的对象结合，字典是无序的对象集合。两者之间的区别在于：字典当中的元素是通过键来存取的，而不是通过偏移存取。 1、字典的主要属性 *通过键而不是偏移量来读取 字典有时称为关联数组或者哈希表。它们通过键将一系列值联系起来，这样就可以使用键从字典中取出一项。如果列表一样可以使用索引操作从字典中获取内容。 *任意对象的无序集合 与列表不同，保存在字典中的项并没有特定的顺序。实际上，Python将各项从左到右随机排序，以便快速查找。键提供了字典中项的象征性位置（而非物理性的）。 *可变，异构，任意嵌套 与列表相似，字典可以在原处增长或是缩短（无需生成一份拷贝），可以包含任何类型的对象，支持任意深度的嵌套，可以包含列表和其他字典等。 *属于可变映射类型 通过给索引赋值，字典可以在原处修改。但不支持用于字符串和列表中的序列操作。因为字典是无序集合，根据固定顺序进行操作是行不通的（例如合并和分片操作）。字典是唯一内置的映射类型（键映射到值得对象）。 *对象引用表（哈希表） 如果说列表是支持位置读取对象的引用数组，那么字典就是支持键读取无序对象的引用表。从本质上讲，字典是作为哈希表（支持快速检索的数据结构）来实现的。一开始很小，并根据要求而增长。此外，Python采用最优化的哈希算法来寻找键，因此搜索是很快速的。和列表一样字典存储的是对象引用。 2、常见的字典操作 可以查看库手册或者运行dir(dict)或者help(dict),类型名为dict。当写成常量表达式时，字典以一系列"键:值（key:value)”对形式写出的，用逗号隔开，用大括号括起来。可以和列表和元组嵌套 操作 解释 D1={} 空字典 D={'one':1} 增加数据 D1[key]='class' 增加数据：已经存在就是修改，没有存在就是增加数据 D2={'name':'diege','age':18} 两项目字典 D3={'name':{'first':'diege','last':'wang'},'age':18} 嵌套 D2['name'] 以键进行索引计算 D3['name']['last'] 字典嵌套字典的键索引 D['three'][0] 字典嵌套列表的键索引 D['six'][1] 字典嵌套元组的键索引 D2.has_key('name') 方法：判断字典是否有name键 D2.keys() 方法：键列表 list(D) 获取D这个字典的的KEY的 MS按字典顺序排序成一个列表 D2.values() 方法：值列表 'name' in D2 方法：成员测试：注意使用key来测试 D2.copy() 方法：拷贝 D2.get(key,deault) 方法：默认 如果key存在就返回key的value,如果不存在就设置key的value为default。但是没有改变原对象的数据 D2.update(D1) 方法：合并。D1合并到D2,D1没有变化，D2变化。注意和字符串，列表好的合并操作”+“不同 D2.pop('age') 方法：删除 根据key删除,并返回删除的value len(D2) 方法：求长（存储元素的数目) D1[key]='class' 方法：增加：已经存在的数据就是修改，没有存在就是增加数据 D4=dict(name='diege',age=18) 其他构造技术 D5=dict.fromkeys(['a','b']) 其他构造技术 dict.fromkeys 可以从一个列表读取字典的key 值默认为空，可指定初始值.两个参数一个是KEY列表，一个初始值 >>> D4 {'a': None, 'b': None} >>> D5=dict.fromkeys(['a
字典中的键存在时，可以通过字典名+下标的方式访问字典中改键对应的值，若键不存在则会抛出异常。如果想直接向字典中添加元素可以直接用字典名+下标+值的方式添加字典元素，只写键想后期对键赋值这种方式会抛出异常。
在字典中，存储的是[键, 值]对，其中键名是用来查询特定元素的。字典和集合很相似，集合以[值, 值]的形式存储元素，字典则是以[键, 值]的形式来存储元素。字典也称作映射、符号表或关联数组。
Python 处理大数据集可以借助 Python 内置数据结构：列表、元组、字典 、 集合等，但是一般要和 pandas 和 Numpy 等库结合起来使用。
Python 字典 setdefault() 函数和get() 方法类似, 如果键不存在于字典中，将会添加键并将值设为默认值。
在计算机科学中，trie，又称前缀树或字典树，是一种有序树，用于保存关联数组，其中的键通常是字符串。与二叉查找树不同，键不是直接保存在节点中，而是由节点在树中的位置决定。一个节点的所有子孙都有相同的前缀，也就是这个节点对应的字符串，而根节点对应空字符串。一般情况下，不是所有的节点都有对应的值，只有叶子节点和部分内部节点所对应的键才有相关的值。
当数据项存储在诸如列表的集合中时，我们说它们具有线性或顺序关系。每个数据项都存储在相对与其他数据项的位置。在Python列表中，这些相对位置是单个项的索引值。由于这些索引值是有序的，我们可以按顺序访问它们。这个过产生了顺序查找。
选择downloads即可(Windows用户点击Windows, 苹果用户点击macOS)
BitTorrent协议的种子文件（英语：Torrent file）可以保存一组文件的元数据。这种格式的文件被BitTorrent协议所定义。扩展名一般为“.torrent”。
假设现在有一个键– 值对集合需要保持同步，比如内存缓存，不过有多个线程正在对其执行读写操作。
变量 = dict(zip((键，键...),(值,值...)))
在Python中，字典是一系列键-值对。每个键都与一个值相关，你可以使用捡来访问与之相关联的值，与键相关联的值可以是数字、字符串、列表乃至字典。事实上，可将Python对象用作字典中的值。键-值对是两个相关的值。指定键时，Python将返回与之相关联的值。键和值之间用冒号分隔，而键-值对之间用逗号分隔。在字典中，你想存储多少键-值都可以。
python中的字典是由键值对组成，每一个键在字典中都是唯一的，值可以是任意类型的对象，但是键必须是不可遍的对象类型（如：字符串、数字、元组等）。
Match对象是一次匹配的结果，包含了很多关于此次匹配的信息，可以使用Match提供的可读属性或方法来获取这些信息。
很多高级开发语言有对应集合支持字典这种数据结构，比如Java中的Map集合。C语言并未内置字典这种数据结构，Redis构建了自己的字典实现。
列表 基本概念 列表是有序的元素集合，所有元素放在一对中括号中，用逗号隔开，没有长度限制； 列表索引值以0为开始值，-1为从未尾的开始位置。 列表可以使用+操作符进行拼接，使用*表示重复。 当列表元素增加或删除时，列表对象自动进行扩展或收缩内存，保证元素之间没有缝隙； 列表中的元素可以是不同类型的 列表的使用方式 list = ["zeruns","blog","blog.zeruns.tech",9527,[0,1,2,[1,2]]]#创建一个列表，一个列表里可以有多种数据类型，甚至可以嵌套列表来做二或三
导语：今天分享一个开源项目，里面汇总了程序员技术面试时需要了解的算法和数据结构知识，并且还提供了相应的代码，目前 GitHub 上标星 35000 star，值得一看。
字典的每个键值 key=>value 对用冒号 : 分割，每个键值对之间用逗号 , 分割，整个字典包括在花括号 {} 中 ,格式如下所示：
字典， 又称符号表（symbol table）、关联数组（associative array）或者映射（map）， 是一种用于保存键值对（key-value pair）的抽象数据结构。在字典中， 一个键（key）可以和一个值（value）进行关联（或者说将键映射为值）， 这些关联的键和值就被称为键值对。
Python 列表/字典操作时间复杂度 #1 环境 Python3.7.3 #2 List 操作 操作说明 时间复杂度 index(value) 查找list某个元素的索引 O(1) a = index(value) 索引赋值 O(1) append(value) 队尾添加 O(1) pop() 队尾删除 O(1) pop(index) 根据索引删除某个元素 O(n) insert(index, value) 根据索引插入某个元素 O(n) iterration search(in) 列表搜索（其实就是in
Python的元组与列表类似，不同之处在于元组的元素不能修改。元组使用小括号，列表使用方括号。
数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互直接存在一种或多种特殊关系的数据元素的集合。通常情况下，精心选择数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。作为一名程序猿，更需要了解下数据结构。
本文主要记录Python的基础知识，这同样是每一个Python用户所要走过的必经之路。任何一段复杂的Python代码，归根结底都是由最简单的元素构成。只有夯实基础，方能轻松自如。
在日常生活中，我们往往面临诸多选择，高考报考哪所学校，就业选择哪些企业。而在编程中，我们也会面临很多选择，比如某些剧情游戏。而在Python中，if语句能让你检查程序的当前状态，并据此采取相应的措施。
1、ChainMap的主要用例是提供一种有效的方法来管理多个范围或上下文，并处理重复键的访问优先级。
当然还有其他的数据结构，如哈希表，使我们能够在字符串数据集中搜索单词。为什么我们还需要 Trie 树呢？尽管哈希表可以在 O(1) 时间内寻找键值，却无法高效的完成以下操作： 找到具有同一前缀的全部键值。
上一篇我们介绍了 线段树(Segment Tree)，本文主要介绍Trie字典树。
原理：创建一个新的空字典，用循环的方式来获取列表中的每一个元素，判断获取的元素是否存在字典中的key，如果不存在的话，将元素作为key，值为列表中元素的count
服务器接收到 http 协议的请求后，会根据 报文 创建 HttpRequest 对象视图函数的第一个参数是 HttpRequest 对象在 django.http 模块中定义了 HttpRequest 对象的 API。
字典，大家都用得特别多，花括号包起来的，一个键一个值构成一个元素。集合和字典的表达形式是一样的。
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