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python数据类型(整型、序列字典

(1) 字符串、列表和元组都是序列 序列的两个主要特点是索引操作符和切片操作符 - -索引操作符让我们可以从序列中抓取一个特定项目 - -切片操作符让我们能够获取序列的一个切片,即一部分序列 (2) 序列的基本操作 - 1. len(): 求序列的长度 - 2. +: 连接2个序列 - 3. *: 重复序列元素,乘号后必须是一个数字 - 4. in: 判断元素是否在序列中 {} 字典是python中的唯一的映射类型(哈希表) 字典对象是可变的,但是字典的键必须使用不可变对象,键值创建可以是字符串和元组,但是不能是列表,因为列表是可变的 ,一个字典中可以使用不同类型的键值 ,字典中的key是唯一的。 字典方法 含义 dict.clear() 清楚整个字典 dict.get() 得到字典中key的值,如果值不存在,显示None。

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Python中字典序列化操作

字典是Python的一种数据结构。可以看成关联数组。 有些时候我们需要设计到字典转换成JSON序列化到文件,或者从文件中读取JSON。简单备忘一下。

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    Python中将字典转换为有序列表、无序列表的方法

    说明:列表不可以转换为字典 1.转换后的列表为无序列表 a = {'a' : 1, 'b': 2, 'c' : 3} #字典中的key转换为列表 key_value = list(a.keys()) print('字典中的key转换为列表:', key_value) #字典中的value转换为列表 value_list = list(a.values()) print('字典中的value转换为列表 2.转换后的列表为有序列表 import collections z = collections.OrderedDict() z['b'] = 2 z['a'] = 1 z['c'] = 3 z['r' ] = 5 z['j'] = 4 #字典中的key转换为列表 key_value = list(z.keys()) print('字典中的key转换为列表:', key_value) #字典中的 value转换为列表 value_list = list(z.values()) print('字典中的value转换为列表:', value_list) 运行结果: ?

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    python redis存入字典序列化存储教程

    在python中通过redis hset存储字典时,必须主动把字典通过json.dumps()序列化为字符串后再存储, 不然hget获取后将无法通过json.loads()反序列化为字典 序列化存储 15.8 MB'})) r.hset('wait_task', 'three', json.dumps({'project': 'india', 'total_size': '15.8 MB'})) 反序列化读取 以上这篇python redis存入字典序列化存储教程就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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    python 基础知识第8讲:序列字典

    通过官方文档来获取字典的一些使用方法 1.使用 dict()函数来创建字典 d = dict(name='蜘蛛侠',age=20,sex='男') 2.通过双值子序列转换成为字典 双值序列序列当中只有 2个值 [1,2] ('b',6) 'de' 子序列 如果序列当中的元素也是序列,那么我们就称之为这个元素的子序列,例如: [(2,3),(7,8)] d = dict([('name','钢铁侠'), ('age',18)]) #双值序列,里面可以用元组的形式来形成,key和value 3.获取字典当中的长度 len() print(len(d)) 4.in 和 not in in 检查字典当中是否包含指定的键 key[, default]) 就是向字典中添加key-value 如果Key已经存在字典中,则返回key的值,不会对字典做任何操作 如果Key不存在,则向字典中添加这个Key,并设置value 它会返回一个序列序列包含有双值子序列 双值分别是 字典中的 key 和 value print(d.items()) for k,v in d.items(): print(k,'=',

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    算法图解(五)|散列表与字典

    我们之前介绍过简单查找和二分查找,简单查找是从头开始一个个查找,二分查找是在有序列表中按分而治之的思想进行查找,虽然二分查找已经很快速了,但是在有些情况下,还是不能达到人们的需求。 这种复杂度为O(1)的算法结构如何实现呢? ? 散列表 算法图解第五章内容学习笔记 5.1 散列函数 特点:无论输入是什么数据,散列函数都输出一个数字。 实现: 不用考虑实现,在任意的一门语言中都有散列表的实现,我们仅需要直接使用就好,例如散列表在python中的实现成为字典,下面是一个字典的使用例子。 ? 《算法图解》第五章散列表(字典)学习笔记,下一章“广度优先搜索”

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    算法字典树(Trie)-理论与实战

    字典树 这个功能的原理是字典树,通过匹配前缀,再通过一些内部算法,达到相似的可能,再输出给我们选择。 ? 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。 字典树的实现 leetcode:208实现 Trie (前缀树) ? ​

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    杂谈:经典算法字典序排列

    杂谈:经典算法字典序排列 0. 引言 1. 字典序排序 2. 获取字典序排列的邻接元素 1. 获取字典序排序的次小字符串 2. 获取字典序排序的次大字符串 3. 参考链接 0. 字典序排序 我们首先来看一下字典序排序的定义。 ,哪个元素小则其对应的字符串的字典序更小; 如果某一字符串是另一个字符串的前缀字符串,那么其字典序小于后者; 2. 获取字典序排列的邻接元素 现在,我们来看如何来获取字典序排列的邻接字符串,即按照字典序排序的次大或者次小字符串。 1. 获取字典序排序的次小字符串 我们首先以字典序排序的次小字符串的次小字符串为例进行考察。

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    序列比对(七)序列比对之线性空间算法

    一般而言,运用动态规划算法进行序列比对对内存空间的要求是 O(mn) 阶的,本文介绍了一种线性空间要求的序列比对方法。 前文如《序列比对(一)全局比对Needleman-Wunsch算法》所介绍的运用动态规划算法进行序列比对时,对内存空间的要求是 O(mn) 阶的。 图片引自https://www.jianshu.com/p/2b99d0d224a2 但是如果要求回溯呢,是否有一种线性空间算法来进行序列比对呢?前人已经给出了多种算法。 其中一种在《生物序列分析》一书中给出,描述如下: ? 图片内容引自《生物序列分析》 如图中所说,关键点就是找到v值,然后通过不断的分划,最终得到全部的比对序列。本文给出了这种算法的一种代码实现。 与 O(mn) 阶的算法相比,这种算法只能得到其中一种最佳比对方式,而无法得到所有的可能。 代码运行的效果: ?

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    算法(五)字典算法快速查找单词前缀

    关键词:trie; prefix; search; match; 字典树,又称单词查找树,是一个典型的一对多的字符串匹配算法。“一”指的是一个模式串,“多”指的是多个模板串。 而这种情况下用字典算法就非常适合! 在介绍字典算法之前,我们先看看其他的解决办法: (假设单词表中10w个单词在一个10w.temp.txt文件中,每一行是一个单词; 要查询的2000个单词在另一个文件2k.word.txt文件中,每一行一个单词 接下来我们就在字典树上一一实现这些操作: 声明部分: ? 新建节点: ? 插入单词到字典树中: ? 遍历(打印单词): ? 删除字典树: ? 查找:在字典树中查找单词(查询的单词为前缀) ? 至此,我们可以看出,字典树还是加快了查询单词(作为前缀)的效率,其耗时最短! 如果有任何问题,欢迎交流!

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    字典树 —— 字符串分析算法

    字符串分析算法 在开始之前我们先来看看字符串算法的一个整体目录。 这里我们从简单到难的算法来排列,大概就分成这样一个顺序: 字典树 大量高重复字符串的储存与分析(完全匹配) 比如说我们要处理 1 亿个字符串,这里面有多少出现频率前 50 的这样的字符串,1 亿这个量我们还是可以用字典树去处理的 加上另外两个计算机专家共同发明了 KMP 算法。这个算法就是在一个长字符串里面匹配一个短字符串,这个匹配算法的复杂度可以降到 m + n。所以这个算法还是非常的厉害的。 它其实是 LR(0) 的语法,但是一般来说我们去处理都会用 LR(1),而 LR(1) 是相等于 LL(n) 的这样一种非常强大的分析算法字典树 首先我们先了解字典树到底是一个什么东西。 如果说我们处理数字,我们就可以用别的哈希算法来构造别的哈希树。因为我们这里不是主要学习算法,主要还是把字符串这一类常见的问题跟同学们一起了解清楚。 !! 大家都学会了吗?

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    【字符串算法字典树详解

    字典树   字典树,又称单词查找树,Trie树,是一种树形结构,是一种哈希树的变种。典型应用是用于统计,排序和保存大量的字符串(但不仅限于字符串),所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。 字典树与字典很相似,当你要查一个单词是不是在字典树中,首先看单词的第一个字母是不是在字典的第一层,如果不在,说明字典树里没有该单词,如果在就在该字母的孩子节点里找是不是有单词的第二个字母,没有说明没有该单词 v可以表示一个字典树到此有多少相同前缀的数目,这里根据需要应当学会自由变化。    这里给出生成字典树和查找的模版: 生成字典树: void createTrie(char* str) { int len = strlen(str); Trie *p = root, * 字典树的模板题,先建字典数,然后再查询每个给定的单词。。

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    序列比对(27)BWT算法

    本文介绍了BWT算法。 bwa是目前最流行的二代测序比对工具,其中就用到了BWT算法。 BWT(Burrows-Wheeler Transform)算法是一种数据转换算法,它将一个字符串中的相似字符放在相邻的位置,以便于后续的压缩。 简要回顾 BWT算法可以分为编码和解码两部分。 ++n); 89 printf("The original str: %s\n", r); 90 free(L); 91 free(r); 92} 小结 本文比较详细地介绍了BWT算法

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    回溯算法:递增子序列

    ,递增子序列的长度至少是2。 思路 这个递增子序列比较像是取有序的子集。而且本题也要求不能有相同的递增子序列。 这又是子集,又是去重,是不是不由自主的想起了刚刚讲过的回溯算法:求子集问题(二)。 在回溯算法:求子集问题(二)中我们是通过排序,再加一个标记数组来达到去重的目的。 而本题求自增子序列,是不能对原数组进行排序的,排完序的数组都是自增子序列了。 「所以不能使用之前的去重逻辑!」 「本题只要同层重复使用元素,递增子序列就会重复」,而回溯算法:求子集问题(二)中是排序之后看相邻元素是否重复使用。 每天8:35准时推送一道经典算法题目,推送的每道题目都不是孤立的,而是由浅入深,环环相扣,帮你梳理算法知识脉络,轻松学算法

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    算法【最大子序列问题】

    问题描述:         (这个问题描述可能不太准确 是根据我个人的理解写出来的)          输入一个序列的数字 求他的最大子序列 包括空集合         例如说 1 , 2 ,3          那么他的子序列就是 【 [1,2,3] [1,2] [1,3] [2,3] [ 1 ] [2 ] [

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    贪心算法:摆动序列

    ❝本周讲解了贪心理论基础,以及第一道贪心的题目:贪心算法:分发饼干,可能会给大家一种贪心算法比较简单的错觉,好了,接下来几天的题目难度要上来了,哈哈。 ❞ 376. 少于两个元素的序列也是摆动序列。 例如, [1,7,4,9,2,5] 是一个摆动序列,因为差值 (6,-3,5,-7,3) 是正负交替出现的。 相反, [1,4,7,2,5] 和 [1,7,4,5,5] 不是摆动序列,第一个序列是因为它的前两个差值都是正数,第二个序列是因为它的最后一个差值为零。 给定一个整数序列,返回作为摆动序列的最长子序列的长度。通过从原始序列中删除一些(也可以不删除)元素来获得子序列,剩下的元素保持其原始顺序。 就酱,「代码随想录」值得介绍给身边每一位学习算法的同学!

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    算法之美——魔鬼序列

    那么我们该怎么设计算法呢? 哈哈,这太简单了,用递归算法很快就算出来了! (2)算法设计 首先按照递归表达式设计一个递归算法,见算法1-8。 算法复杂度如何? 能否改进算法? (3)算法验证分析 第一个问题毋庸置疑,因为算法1-8是完全按照递推公式写出来的,所以正确性没有问题。那么算法复杂度呢? 算法1-8的时间复杂度属于爆炸增量函数,这在算法设计时是应当避开的,那么我们能不能改进它呢? 算法仍然是按照F(n)的定义,所以正确性没有问题,而时间复杂度却从算法1-8的指数阶降到了多项式阶,这是算法效率的一个巨大突破! 因此,我们可以采用迭代法进行算法设计,见算法1-10。

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    算法-拼接最小字典序的实现

    拼接最小字典序: 给定一个字符串类型的数组strs,请找到一种拼接顺序,使得将所有字符串拼接起来组成的大字符串是所有可能性中字典顺序最小的并放回这个大字符串。 思路: 1.字典序,12345这五个数,按不同的顺序排列,所有的排列中最前面的是12345,最后面的是 54321。

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    算法-求最大子序列

    原理: 设sum<=0,那么后面的子序列肯定不包含目前的子序列,所以令sum = num;如果sum > 0对于后面的子序列是有好处的。

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    Python算法题----逆序列

    有这样一个列表[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]编程实现该列表逆序排列,将其变为[9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1...

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