我初始化两个列表如下:
>>> a = [1]
>>> b = [1]
然后,我为这两个列表在索引0处找到元素的内存位置:
>>> id(a[0])
93961440619840
>>> id(b[0])
93961440619840
这两个元素的地址是相同的。但是当我试图找出这两个列表是否都指向同一个对象时,我会得到'False‘。
>>> a is b
False
我的问题是,如果列表中的元素引用相同的内存,为什么列表不引用同一个对象?
我们如何才能最有效地做到这一点?给定具有重复项的列表,任务是在列表中重新排列项目,使两个相邻项都不相同。
Input: [1,1,1,2,3]
Output: [1,2,1,3,1]
Input: [1,1,1,2,2]
Output: [1,2,1,2,1]
Input: [1,1]
Output: Not Possible
Input: [1,1,1,1,2,3]
Output: Not Possible
编辑:一般算法也很好!它不需要是Python。
假设我有两个列表: List1 [26, 45, 15] List2 [13, 15, 20] 假设两个列表中总有一个元素是相同的,那么我该如何将list2重新排序为: [20, 13, 15] 其中15成为list2的第三个元素,因为15是list1的第三个元素(同时保持13、15和20的顺序)?我尝试过这样的东西: # Reorder list2 to correspond with list1
key = 0
newOrder = []
for i in range(3):
for j in range(3):
if list2[i] == list1[j
(如果我先展示代码,就更容易解释了)
import random
inventory = 100
while True:
print('inventory: $' + str(inventory))
print('how much do you wager?')
wager = input()
keys = ['a', 'b']
cA = random.sample(keys, 1)
print('pick "a" or "b"')
我从一个文件中读取了两个列表,它们看起来类似于这样的内容:
list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
list2 = [6, 7, 8, 9, 0]
然后,我有一个for循环,需要调用这两个列表:
res = []
for i in list1:
for x in list2:
if i + x * 2 == 10:
res.append((i,x))
我想要做的是将for循环链接到一个,这样它只会遍历每个数字一次,例如:
res = []
for i in list1 and x in list2:
if i + x * 2 =
我有一个函数,它接受一个包含两个或三个元素的列表。
;; expecting either ((a b c) d) or ((a b c) d e)
(define (has-third-item ls)
(if (null? (caddr ls))
false
true)
)
但是这段代码会失败,因为
mcar: expects argument of type <mutable-pair>; given ()
在(null?(caddr ls))表达式。
我也试过了
(eq? '() (caddr ls))
我有一个字符串列表,有676对字母,没有重复:(AA,AB,AC...ZW,ZX,ZZ)
我有第二个字符串列表与676对相同的,但它们现在被洗牌:(GH,KI,RT...WE,SD,BB)
我需要将两个列表上的每个元素映射为相互的,但不是相同的(不能有BB=BB,等等)
AA = GH
AB = KI
AC = RT
.
.
GH = AA
.
.
KI = AB
.
.
RT = AC
每个字母组(A*、B*、C*.)只有一个映射对可以以同一个字母开头。(例如,您可以拥有CD=CH,DH=DE,但不能拥有CD=CH,CE=CY.)
我被困在如何遍历每个元素(也许是洗牌第二个列表),并确保它们
我有一个动态列表视图,它看起来如下:
final items = [...]; // Many items, which can be changed by some conditional.
ListView.builder(
itemCount: items.length,
itemBuilder: (context, index) => SomeWidget(items[index].title)
)
一些条件(如用户文本输入被更改)将更改items。在items更改之后,我将调用setState来更新列表视图。
在调试环境中,它工作得很好。但在分析器/发