容器 种类 名称 存储 可变性 结构 字符串 str 存储字符编码 不可变 序列 列表 list 存储变量 可变 序列 元组 tuple 存储变量 不可变 序列 字典 dict 存储键*值对 可变 散列...集合 set 存储键* 可变 散列 *注：能充当键的数据必须是不可变数据类型。...in 字典名.items(): # 遍历返回的一个元组的列表。 ...所以在索引的时候相较于其他的容器，字典是 最快的。 列表适合储存单一维度的数据，当我们要存储多维度的数据时，我们可以使用字典。...()} dict_01 == dict_02 # True ⭐️集合 由一系列不重复的不可变类型变量(元组/数/字符串)组成的可变散列容器。
同时，我们使用list(c)进行输出，发现只能使用一次。 第一次输出了元素，第二次为空。那是因为迭代对象在第一次时已经遍历结束了，第二次不能再使用。...、其他序列类型、迭代器等生成元组 list()可以接收元组、字符串、其他序列类型、迭代器等生成列表 # 元组tuple # 列表属于可变序列，可以任意修改列表中的元素 # 元组属于不可变序列，不能修改元组中的元素...我们仍然要首先计算“name”对象的散列值： >>> bin(hash("name")) '-0b1010111101001110110101100100101' 和存储的底层流程算法一致，也是依次取散列值的不同位置的数字...如果不为空，则将这个 bucket 的键对象计算对应散列值，和我们的散列值进行比较， 如果相等。则将对应“值对象”返回。 如果不相等，则再依次取其他几位数字，重新计算偏移量。...因此，不要在遍历字典的同时进行字典的修改 键必须可散列 数字、字符串、元组，都是可散列的 如果是自定义对象, 需要支持下面三点: (1) 支持 hash() 函数 (2) 支持通过 __eq__(
hash 散列算法实现的，采用键值对(key:value)的形式， 根据 key 的值计算 value 的地址，具有非常快的查取和插入速度。...字典是无序的，包含的元素个数不限，值的类型也可以是其它任何数据类型！ 字典的 key 必须是不可变的对象，例如整数、字符串、bytes 和元组，但使用最多的还 是字符串。...列表、字典、集合等就不可以作为 key。同时，同一个字典内的 key 必须是 唯一的，但值则不必。 字典可精确描述为不定长、可变、无序、散列的集合类型。...我们可以使用 list() 转换来输出列表。 如果各个迭代器的元素个数不一致，则返回列表长度与最短的对象相同。 利用 * 号操作符，可以将元组解压为列表。...，则返回default 值 items() 以列表返回可遍历的(键, 值) 元组对 keys() 以列表返回字典所有的键 values() 以列表返回字典所有的值 pop(key) 删除并返回指定 key
参考链接： Python使用散列的地址计算排序 Python用散列表来实现字典，散列表就是稀疏数组（数组中有空白元素），散列表中的元素叫做表元，字典的每个键值对都占用一个表元，一个表元分成两个部分，一个是对键的应用...因为字典通过key查找value是通过hash函数计算散列值，所以字典的key必须支持hash函数，且通过hash函数计算出的散列值是唯一的，所以key可以使用字符串（str），整型（int），元祖（tuple...），但是不能是list 因为散列表是稀疏的，所以字典所占内存极高，典型的空间换时间 因为当向字典中添加键值对时，可能会发生散列冲突，导致键值对的出现在字典中的顺序不同...，比如，添加一个key和value，如果没有发生散列冲突，那么该键值对出现在字典中的位置可能靠前，如果发生了散列冲突，就有可能出现在字典中靠后的位置，所以键值对在字典中的位置完全取决于添加顺序 举例 ...，有可能导致字典内部的散列表重新分配内存，当把字典中的元素重新添加到新的内存中时，可能导致散列冲突，从而导致键值对在字典中的位置发生变化 这样在循环迭代并同时添加键值对时就有可能跳过一些键
字典 字典介绍 Python的字典数据类型是基于hash散列算法实现的，采用键值对(key:value)的形式，根据key的值计算value的地址，具有非常快的查取和插入速度。...但它是无序的，包含的元素个数不限，值的类型也可以是其它任何数据类型! 字典的key必须是不可变的对象，例如整数、字符串、bytes和元组，但使用最多的还是字符串。列表、字典、集合等就不可以作为key。...、清空字典和删除字典 使用del关键字删除字典元素或者字典本身，使用字典的clear()方法清空字典 >>> b ={1: 600, 2: 200, 3: 300, '1': 500} >>> b {1...get(key) 返回指定键的值，如果值不在字典中，则返回default值 items() 以列表返回可遍历的(键,值)元组对 keys() 以列表返回字典所有的键...'age': 20, 'addres': 'beijin'} >>> a.get('name') # 根据键获取值 'jack' >>> >>> a.items() # 返回键-值元组的列表 dict_items
文章公众号首发，关注 程序员哆啦A梦 第一时间获取最新的文章 ❤️笔芯❤️~ 栈，队列，链表，集合 字典和散列表 集合，字典，散列表可以存储不重复的值 在字典中，使用[键，值]的形式来存储数据 散列表中也是以...HashTable类(HashMap类)，它是Dictionary类的一种散列表实现方式 如果使用散列函数，就知道值的具体位置，因此能够快速检索到该值 散列函数的作用是给定一个键值，然后返回值在表中的地址...创建散列表 // 使用数组来表示我们的数据结构 function HashTable() { var table = []; } put(key,value)，向散列表增加一个新的项 remove...}; 散列表和散列集合 可以使用散列集合来存储所有的英语单词 散列集合只存储唯一的不重复的值 散列集合由一个集合构成，但是插入、移除或获取元素时，使用的是散列函数 示例： // 实现print的方法...不同的值在散列表中对应相同位置的时候，我们称其为 冲突。处理冲突有几种方法：分离链接、线性探查和双散列法 示例说明一个：分离链接 分离链接法包括为散列表的每一个位置创建一个链表并将元素存储在里面。
哈希表 哈希表（散列表）的思想是将关键字 Key 映射到存放记录的散列表中从而进行快速访问，其中映射函数 f(key) 称为哈希函数（散列函数），依据哈希函数建立的查找表称为哈希表。...Hash，音译为哈希，是把任意长度的输入（又叫做预映射pre-image）通过散列算法变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。...这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，所以不可能从散列值来确定唯一的输入值。...{}用于创建空字典，空集合用set()dict的.get(a,b)中取出字典中键为a的值，如果不存在这样的键，则返回b。...遍历字符串 s ，使用哈希表统计 “各字符数量是否 > 1 ”。
不可变序列：不可进行上述操作的序列，包括tuple, str, bytes等。 字典的变种 标准库里collections模块中提供了很多与字典类型相似的变种。...所有由用户自定义的对象默认都是可散列的，因为它们的散列值由 id() 来获取，而 且它们都是不相等的。 字典在内存上开销很大（用内存换效率）。...元组取代字典就能节省空间的原因有两个： (1) 避免了散列表所耗费的空间， (2) 无需把记录中字段的名字在每个元素里都存一遍。...键的查询很快 键的次序取决于添加顺序 往字典里添加新键可能会改变已有键的顺序 set的实现以及导致的结果 结合的元素必须是可散列的 集合和消耗内存 可以很高效的判断元素是否存在于某个集合 元素的次序取决于被添加到集合里的顺序...x += y vs x = x + y 对于一般不可变类型的变量来说这两个方法没啥区别，但对于可变类型如list（列表），dict(字典)就有区别了，x += y 就地改变了list的值，而x = x
字典字典介绍Python的字典数据类型是基于hash散列算法实现的，采用键值对(key:value)的形式，根据key的值计算value的地址，具有非常快的查取和插入速度。...但它是无序的，包含的元素个数不限，值的类型也可以是其它任何数据类型!字典的key必须是不可变的对象，例如整数、字符串、bytes和元组，但使用最多的还是字符串。列表、字典、集合等就不可以作为key。...get(key) 返回指定键的值，如果值不在字典中，则返回default值items() 以列表返回可遍历的(键,值)元组对keys() 以列表返回字典所有的键values...'addres': 'beijin'}>>> a.get('name') # 根据键获取值'jack'>>> >>> a.items() # 返回键-值元组的列表dict_items([('name...集合使用大括号({})框定元素，并以逗号进行分隔。但是注意:如果要创建一个空集合，必须用set()而不是{}，因为后者创建的是一个空字典集合数据类型的核心在于自动去重。
同时，我们使用list(c)进行输出，发现只能使用一次。 第一次输出了元素，第二次为空。那是因为迭代对象在第一次时已经遍历结束了，第二次不能再使用。...、其他序列类型、迭代器等生成元组 list()可以接收元组、字符串、其他序列类型、迭代器等生成列表 # 元组tuple # 列表属于可变序列，可以任意修改列表中的元素 # 元组属于不可变序列，不能修改元组中的元素...(重要) 一 : 将一个键值对放进字典的底层过程 字典对象的核心是散列表....因此，不要在遍历字典的同时进行字典的修改 键必须可散列 数字、字符串、元组，都是可散列的 如果是自定义对象, 需要支持下面三点: (1) 支持 hash() 函数 (2) 支持通过 __eq__(...不同点 # 类型不同: 元组类型为：tuple; 列表类型为：list # 修改方式不同: 元组是不可变序列,不能修改; 列表可以根据索引来修改元素值 # 查找方式不同: 元组只能用Index()函数来查看
2.字典查找值的过程 3.Python 里基础数据类型分为三大类 4.为什么会出现散列冲突？...四、可变和不可变元素：可哈希和不可哈希 1.可变类型的数据不可进行哈希运算，不可变的数据类型可进行哈希运算 2.集合为什么无序？ 3.散列类型为什么是无序的？...Python 里面把它称作散列类型。 Python 更新到 3.7 之后，字典出现一个新的特性：3.7 之前的字典是无序的。3.7 之后字典中元素的顺序，它会按你依次添加的顺序进行保存。...（也就是字典通过键去找值，没找到的时候就会抛出错误。） 2.2 第二种情况 散列冲突： 每个元素哈希出来的结果是不一样的。如图，第一个元素计算出来是 6，会找到散列表中第 6 个格子。...第三类，散列类型： 字典、集合。特征：内部元素是无序的。 4.为什么会出现散列冲突？ 举个栗子： ?
我们知道，Pandas中的DataFrame有很多特性，比如可以将其视作是一种嵌套的字典结构：外层字典的key为各个列名（column），相应的value为对应各列，而各列实际上即为内层字典，其中内层字典的...在我初次看到这两个API时，直觉想法就是items显式的以列表形式返回各个item信息，而iteritems则以迭代器的形式返回各个item信息。...实际上，在iterrows的函数签名文档中给出了相应的解释： 函数签名文档中的示例，由于两列的原始数据类型分别为int和float，所以经过iterrows遍历后，返回的各行Series中数据类型变为...示例DataFrame的各列信息 那么，如果想要保留DataFrame中各列的原始数据类型时，该如何处理呢？这就需要下面的itertuples。...04 小结 以上就是本文分享的Pandas中三个好用的函数，其使用方法大体相同，并均以迭代器的形式返回遍历结果，这对数据量较大时是尤为友好和内存高效的设计。
散列表和字典树 需要利用这些数据结构来可靠地执行。 就效率而已： 链表是记录和存储数据的最佳选择 而哈希表和字典树 在搜索和检索数据方面效果最佳。...字典树： Trie ? Trie（通常发音为“try”）是针对特定类型的搜索而优化的树数据结构。当你想要获取部分值并返回一组可能的完整值时，可以使用 Trie。典型的例子是自动完成。 ?...散列（hashing）是电脑科学中一种对资料的处理方法，通过某种特定的函数/算法（称为散列函数/算法）将要检索的项与用来检索的索引（称为散列，或者散列值）关联起来，生成一种便于搜索的数据结构（称为散列表...2, 一个哈希表的诞生 具体步骤如下： 在散列中，通过使用散列函数将大键转换为小键。 然后将这些值存储在称为哈希表的数据结构中。 散列的想法是在数组中统一分配条目（键/值对）。...良好的哈希函数 假设您必须使用散列技术 {“abcdef”，“bcdefa”，“cdefab”，“defabc”}等字符串存储在散列表中。
这是「AI 学习之路」的第 5 篇，「Python 学习」的第 5 篇 dict dict 是 Python 内置的字典类型，熟悉 Java 的同学可以把它类比为 Map。...通过一个散列函数来计算每一个 key 应该存放在内存中的位置，然后把 value 存储在内存的这个位置上，等到需要取出 key 对应的 value 的时候，只需要通过函数计算出这个位置，然后直接去拿就行了...是不是有点像我们查字典的步骤呢？ 通过散列函数求出的最终值就是对应的哈希值(Hash)，Java 中的 Map 最常用的实现 HashMap 也是用类似的原理来设计的。...当然，散列函数本身比较复杂，还要牵扯到冲突的解决问题，简单来说，不同的 key 通过散列函数求得的内存位置可能是一样的，这样就导致了冲突，解决这种冲突的方法有很多，Python 设计者选择了开放定址法，...如果某个 key 不存在，获取该 key 的 value 将会报 KeyError 错误。
我们大致看一下这个新功能的使用方式 ? 这个功能允许我们在同一个表达式中使用多个解包表达式，能够很方便的合并迭代器和普通的列表，而不需要将迭代器先转化成列表再进行合并。...，也就是我们将会在内存中创建两个列表，然后在内存中创建第三个列表，其长度等于前两个字典的长度，最后丢弃所有三个列表以创建字典，就是我们需要的Dict。...类似地，当值是不可散列的对象（例如列表）时，items()在Python 3（viewitems()在Python 2.7中）进行联合也将失败。...所以不要这样做： >>> c = dict(a.items() | b.items()) 我们演示一下值不可散列时会发生的情况： >>> x = {'a': []} >>> y = {'b': []}...由于这种情况的存在，我们看看在django中修复的用法示例。 字典旨在获取可散列的键（例如，frozenset或tuple），但是当键不是字符串时，此方法在Python 3中失败。
互异性： 一个集合中，任何两个元素都认为是不相同的，即每个元素只能出现一次。有时需要对同一元素出现多次的情形进行刻画，可以使用多重集，其中的元素允许出现多次。...也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。 （2）、为什么需要哈希表 数组的特点是：寻址容易，插入和删除困难。...链表的特点是：寻址困难，插入和删除容易。 哈希表就是综合两者的特性，寻址容易，插入删除也容易的数据结构。 1、基本哈希表 缺点：散列冲突，不同的key经过散列函数的计算得到了相同的散列地址。..._items = [] } } 2、分离链接法 散列表的每个单元是一个链表 将散列到同一个值的所有元素保留到一个链表中 优点：解决散列冲突 缺点：性能打折 class HashTable { /..._items = [] } } 3、线性探查法 线性探测是计算机程序解决散列表冲突时所采取的一种策略。
python删除重复值、排序、查找最多元素等操作 1、删除重复值、主要是列表和集合操作 2、关于排序，主要是对列表、元组、多重列表、集合以及对象排序 3、查找列表中出现最多的元素 # 删除可散列对象重复值...，按集合规则顺序排序 def delrepdata(items): return set(items) # 删除可散列对象重复值，元素显示顺序不变 def delrepdatawithnochangeorder...datas.add(item) # 删除不可散列对象重复值，元素显示顺序不变 def delrepdatawithobject(items,key=None): datas...# #找出列表中出现次数最多的元素 def findmosttopn(words,n=3): from collections import Counter word_counts...],a['y'])))) # [{'x': 2, 'y': 3}, {'x': 1, 'y': 4}, {'x': 2, 'y': 4}, {'x': 3, 'y': 6}] #找出列表中出现次数最多的元素
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