特别注意 序列类似Java中的集合的概念, 但是, 序列中的集合和Java中的集合却不一样 (约等于Java中的list 集合).
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最近开始学习python语言,所以在学习中做了一些记录,这次讲的是元组、列表和字典的基础操作和区别,至于代码都用图片是因为,看过复制了不如自己动手敲几遍的熟,直接在交互模式下进行即可。
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。
越刷题越觉得自己进度慢、且要补的知识点越多了,所以加快下刷题进度吧。恰好接下来的 15 和 16 题都与三数之和相关,放到一起来记录下。
list使用的是方括号,类似与数组结构, tuple元组使用的是圆括号,跟list类似但是数据不能进行修改, 所以应用的场景基本上用在需要数据存储,或者是需要保证数据安全无法修改的情况, 字典用的是大括号,是key-value结构的, 操作数据的时候,是操作key,而不是索引。
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。
看到豌豆花下猫在 Python 猫公众号推的这篇文章,虽说是从文档里节选的,但是对深入学习Python很有价值,也推荐给大家。
Guido van Rossum 认为使用缩进进行分组非常优雅,并且大大提高了普通 Python 程序的清晰度。大多数人在一段时间后就学会并喜欢上这个功能。
https://docs.python.org/zh-cn/3.7/faq/design.html
本文选自 Python 的官方文档。它列举了 27 个设计及历史的问题,其中有些问题我曾经分享过,例如为什么使用显式的 self、浮点数的问题、len(x) 而非 x.len() 等等。大部分的回答很简略精要,适合在空闲之余翻阅。建议你先收藏起来,随时查看,温故知新。
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
在C#中,不可变类型(Immutable Types)是指一旦创建后,其状态或内容不能被修改的数据类型。不可变类型是基于函数式编程的概念,它们通常用于创建不可更改的对象,从而提高代码的可靠性、可维护性和线程安全性。
List (列表) 是 Python 中使⽤最频繁的数据类型,在其他语⾔中通常叫做数组 ,专⻔⽤于存储 一串信息 。
大家好!今天我们学习Python的字典,它仍然是Python四大数据结构之一,也是很特别的一种数据类型。
文章背景: 在实际开发中,经常需要将一组(不只一个)数据存储起来,以便后边的代码使用。在VBA中有使用数组,可以把多个数据存储到一起,通过数组下标可以访问数组中的每个元素。Python 中没有数组,但是加入了更加强大的列表(list)。下面就对列表的内置方法进行介绍。
元组tuple # 定义列表 li = [1, 1.0, "westos", (1,2,3,4), [1,2,3,4]] # 定义元组
何为类:说道类首先我们能够想到类型,在数据结构中类型有哪些常用的类型有int整型,float浮点型,等。在Python中类是有方法的,我们可以简单理解为对这一类可以执行哪些操作。
字典(Dictionary)是 Python 中常用的数据结构之一,用于存储键值对(key-value pairs)。字典的特点是可变的、无序的,且键(key)必须是唯一的,但值(value)可以重复。
Python是一种简洁、易读性强的动态类型的语言,他的语法特性使得程序员在编写Python代码时更加简洁,易于理解。Python社区拥有大量的第三方库和框架,这使得Python在各个领域都有广泛的应用。例如数据科学、机器学习、Web开发、数学统计、文本检索、数据筛选等。而针对Python面试也会更加注重对这种动态类型语言的理解和运用,以及如何处理解决实际问题。相比之下,其他语言面试可能更加注重语法细节和性能优化等方面。
一、元组介绍 元组(tuple)是无法修改的其他对象的结合.元组由简单的对象构成,元组与列表类似,不过元组不能在原处修改。通常写成圆括号中的一系列项。 1、元组的属性 *任意对象的有序集合 与字符串和列表类似,元组是一个位置有序的对象集合。与列表相同,可以嵌入任何类别的对象到其中,可以嵌套元组,列表,字典。 *通过偏移存取 同字符串,列表一样,在元组中的元素通过偏移来访问。支持所有基于偏移的操作,如果索引和分片 *属于不可变序列类型 类似于字符串,元组不可变,不支持在原处修改。与字符串和列表类似,元组有序列. 注意:元组的不可变性只使用与元组本身顶层而非其内容,元组的内部的列表,字典可以像往常那样修改。 *对象引用的数组 与列表类似,元组最好被认为是对象引用的数组。元组存储指向其他对象的存取点(引用),并且对元组进行索引操作的速度相对较快。 2、常见的元组操作 运算 解释 () 空元组 t1=(0,) 单个元组的元组(非表达式) t2=(0,'A',1.3,4) 四个元素的元组 t2=0,'A',1.3,4 四个元素的元组 t3=(1,('A','B')) 嵌套元组 t4=(1,('A', 'B'),[4,5,6],{'name':'diege','age':18}) 元组嵌套元组,列表,字典 t1[i] 索引 t1[i][j] 嵌套的索引 t1[i:j] 分片 len(t1) 长度,每一个元素算一个,不过元素是列表还是字典 len(t4)+len(t4[1])+len(t4[2])+len(t4[3]) t1+t2 合并 t2*3 重复 for x in t1: 迭代 'diege' i t2 成员关系 二、实际应用中的元组 1、元组的特殊语法,逗号和圆括号 >>> x=(40) >>> x 40 >>> x=(40,) >>> x (40,) 在不引起语法冲突的情况下,python允许忽略元组的圆括号,仅当元组做为文字传递给函数调用(圆括号很重要)以及当元组在print语句中列出(逗号很重要)的特殊情况时,圆括号才是必不可少的。 2、转换以及不可变性 除了常量语法不同外,元组的操作和字符串以及列表是一致的,值得注意的区别在于+ *以及分片操作应用于元组后将返回新的元组。并且元组不提供字符串,列表,字典中的方法。例如像对元组进行排序,通常先得将它转换为列表才能获得使用排序方法调用的权限将它变成一个可变的对象。 >>> T=('cc','aa','dd','bb') >>> temp=list(T) >>> temp.sort() >>> temp ['aa', 'bb', 'cc', 'dd'] >>> T=tuple(temp) >>> T ('aa', 'bb', 'cc', 'dd') 注意:元组的不可变性只使用与元组本身顶层而非其内容,元组的内部的列表,字典可以像往常那样修改。 >>> T=('a',[8,9],3.14) >>> T[1]=10 Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: 'tuple' object does not support item assignment >>> T[1][1]=10 >>> T ('a', [8, 10], 3.14) 3、为什么有了列表还要元组? Python的创造者,提到过把元组看作是简单的对象组合,把列表看成是随时间改变的数据结构。最佳答案似乎是元组的不可改变性提供了某种完整性,保证了数据的完整性。列表是定序集合的选择工具,可能需要进行修改。而元组能够处理其他固定关系的情况。 三、文件介绍 文件这个主要内置对象类型提供了一种可以存取Python程序内部文件的方法。 内置open函数会创建一个Python文件对象,可以作为计算机上的一个文件连接,在调用open之后,可以通过调用返回文件对象的方法来读写相关外部文件。文件可以通过调用open或file来打开。open通常比file更常用,因为file几乎都是为面向对象程序设计量身打造的。文件对象只是常见文件处理任务输出模块。多数文件方法都是执行外部文件的相关文件对象的输如输出有关,但其他文件方法可让查找文件中新位置,刷新输出缓冲等。 1、打开文件 处理模式没没有指定则默认为'r'。代表输入打开文件。'w'代表输出生成并打开文件,'a'代表为在文件尾部追加内容而打开文件。 "+"意味着同时为输入输出打开文件(也就是
一般来说读写数据常常涉及的两种数据类型是文本数据与二进制数据(图片、语音),Python中对于这两大类数据的操作主要使用其内置的两种数据类型——字符串与字节数组: 字节数组: 8 比特整数组成的序列,用于存储二进制数据。 字符串: Unicode 字符组成的序列,用于存储文本数据
Python 是一种 高级 的、解释型 的、通用 的编程语言。其设计哲学强调代码的可读性,使用显著的缩进。Python 是 动态类型 和 垃圾收集 的。
"桶"在数据结构与算法领域可以说是有着重要的应用,从简单的排序算法到某些特定数据结构,运用桶的思想考虑问题往往有出人意料的效果。
给定一个包含 n 个整数的数组 nums,判断 nums 中是否存在三个元素 a,b,c ,使得 a + b + c = 0 ?找出所有满足条件且不重复的三元组。
在很多语言中都有这种情况,需要把一组数集中存储起来方便后面的使用,而且还要求这组数能够随意的去查询,取出,排序,删除等等。这里大家可能想到了数组这个概念,也就是其他语言中的array,但是在python中没有数组这个概念,与之相应的是列表,本篇文章就来说说列表这个语法。
上一节我们介绍了列表List,在对列表进行使用的时候是可以修改其内部元素值的。有时候我们需要创建一系列不可修改的元素,便会用到元组。
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。
python之禅中有这样一句:simple is better than complex。翻译成中文我想就是“大道至简、大巧不工”。
集合(set) discard删除数据时如果集合里面没有那个数据什么也不做,集合相减可以直接用-,+*/都不能用
作为一个半路出家的算法小白,最近尝试着刷一下力扣,来扩展些思维,毕竟总是写一些复杂度非常高的代码也不是那么回事。
数组就是一组数据的集合,把一系列数据组织起来。如果变量是存储单个值的容器,那么数组就是存储多个值的容器。数组每个实体包含一个键和一个值。
由于会处理一些json数据,内部字典,列表,元租傻傻分不清,所以这里总结一下他们的特点,便于提取数据 想要知道跟多看官方文档,很详细 https://www.runoob.com/python/python-lists.html 我是看了官方文档后总结后我自己的
Python(英国发音:/ˈpaɪθən/ 美国发音:/ˈpaɪθɑːn/)是一种广泛使用的解释型、高级和通用的编程语言。Python支持多种编程范型,包括函数式、指令式、结构化、面向对象和反射式编程。它拥有动态类型系统和垃圾回收功能,能够自动管理内存使用,并且其本身拥有一个巨大而广泛的标准库。
列 表 列表在python里是有序集合对象类型。 列表里的对象可以是任何对象:数字,字符串,列表或者字典,元组。与字符串不同,列表是可变对象,支持原处修改的操作 python的列表是:
第六讲、上一讲我们都介绍了列表类型。列表类型是编程中最常用的一种类型,但也有挺明显的缺陷,比如:
您好,我是码农飞哥,感谢您阅读本文,欢迎一键三连哦。本文主要介绍Python数据类型中序列和字符串,文末有彩蛋哦 干货满满,建议收藏,用到时常看常新。小伙伴们如有问题及需要,请留言告诉我哦~ ~ ~。
伟大先辈尼古拉斯·沃斯曾这样说过:程序=数据结构+算法,这在程序员界堪称经典的公式,其意义不亚于物理学界中的E=mc2。实际上,其意在阐明编程的核心在于掌握数据结构与算法!如果把一名优秀的程序员比作武林高手,那么数据结构即为招式,算法则是内功,二者缺一不可。当下,Python语言非常火热,学好Python就必须掌握好这些数据结构的常用用法。
数据类型是编程中不可或缺的基本概念。在 Python 中,有多种数据类型,每种都有其独特的特点和用途。本文将带你深入了解常见的 Python 数据类型及其实际应用。
高级变量类型 目标 列表 元组 字典 字符串 公共方法 变量高级 知识点回顾 Python 中数据类型可以分为 数字型 和 非数字型 数字型 整型 (int) 浮点型(float) 布尔型(bool) 真 True 非 0 数 —— 非零即真 假 False 0 复数型 (complex) 主要用于科学计算,例如:平面场问题、波动问题、电感电容等问题 非数字型 字符串 列表 元组 字典 在 Python 中,所有 非数字型变量 都支持以下特点: 都是一个 序列 sequence,
说到数组和字典,只要是编过程的小伙伴并不陌生。在Swift中的数组与字典也有着一些让人眼前一亮的特性,今天的博客就来窥探一下Swift中的Array和Dictionary。还是沿袭之前的风格,在介绍Swift中的数组时,我们会对比一下ObjC中的数组和字典,因为ObjC也是iOS开发的主要语言不是。无论是简单还是复杂的程序,数组和字典的用处还是比较多的,这两者虽然是Swift的基础内容,但是也不失其重要性。关于Objc的集合类请参考之前的博客《Objective-C中的集合类》。 一、Swift中的数组(A
列表是 Python 最常用的数据类型,它是有序元素的集合,元素之间以逗号分隔,用中括号括起来,可以是任何数据类型。同时它也是一种序列,支持索引、切片、加、乘和成员检查等。
高级变量类型 目标 列表 元组 字典 字符串 公共方法 变量高级 知识点回顾 Python 中数据类型可以分为 数字型 和 非数字型 数字型 整型 (int) 浮点型(float) 布尔型(bool) 真 True 非 0 数 —— 非零即真 假 False 0 复数型 (complex) 主要用于科学计算,例如:平面场问题、波动问题、电感电容等问题 非数字型 字符串 列表 元组 字典 在 Python 中,所有 非数字型变量 都支持以下特点: 都是一个 序列 sequence,也可以理解为 容器
字典 是无序的 键:值(key:value)对集合,键必须是互不相同的(在同一个字典之内)。
序列是Python中最基本的数据结构。序列中的每个元素都分配一个数字 - 它的位置,或索引,第一个索引是0,第二个索引是1,依此类推。
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