“python没有什么数据结构是用list解决不了的,如果有,那就再加个dict。”
这个模块实现了特定目标的容器,以提供Python标准内建容器 dict、list、set、tuple 的替代选择。
以上内容来源:力扣(LeetCode)链接:https://leetcode-cn.com/problems/find-common-characters
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
>>> for word in ['red', 'blue', 'red', 'green', 'blue', 'blue']:
4.学习案例:leetcode 两个数组的交集II https://leetcode.cn/problems/intersection-of-two-arrays-ii/description/
Collections模块 collections模块提供了一些python内置数据类型的扩展,比如OrderedDict,defaultdict,namedtuple,deque,counter等,简单实用,非常值得学习了解。 import collections 1. OrderedDict 顾名思义,有顺序的词典,次序不再是随机的。普通的dict不记录插入的顺序,遍历其值的时候是随机的,相反,OrderedDict记录插入的顺序,在迭代的时候可以看出差异。 遍历 print 'Regular dict
https://blog.csdn.net/mall_lucy/article/details/108822795
可散列的数据类型:如果一个对象是可散列的,那么在这个对象的生命周期中,它的散列值是不变的,而且这个对象需要实现__hash__() 方法
collections 数据类型主要是为了弥补 list /tuple / dict 的额外数据类型
两个数的和。给一个数组和目标 target,求数组中两个数的和为 target 的数的索引。
计数器 Counter 计数元素迭代器 elements() 计数对象拷贝 copy() 计数对象清空 clear() from collections import Counter #import collections d = Counter("abdadakdabfdj") #对值计数,返回一个对象 print(d, type(d)) #Counter({'a': 4, 'd': 4, 'b': 2, 'k': 1, 'f': 1, 'j': 1}) <
对别名的修改会影响原变量,(浅)复制中的元素是原列表中元素的别名,而深层复制是递归的进行复制,对深层复制的修改不影响原变量。
1. 易混淆操作 本节对一些 Python 易混淆的操作进行对比。 1.1 有放回随机采样和无放回随机采样 import random random.choices(seq, k=1) # 长度为k的list,有放回采样 random.sample(seq, k) # 长度为k的list,无放回采样 1.2 lambda 函数的参数 func = lambda y: x + y # x的值在函数运行时被绑定 func = lambda y, x=x: x + y # x的
注意:若 s 和 t 中每个字符出现的次数都相同,则称 s 和 t 互为字母异位词。
长假大家在家干嘛呢? 是宅在家煲电视剧看跨年的晚会;还是去逛街吃吃火锅唱唱歌;或者是三五好友下馆子一起聚聚聊聊;还是在图书馆充电学习。 大家不要忘记学习Python哦,下面是老司机总结的一些干货技巧,
#有序字典的的操作方法和标准字典完全一致,唯一的区别就是有序字典里的key是可以按照顺序展现出来的,这是因为有有序字典其实就是在标准字典的基础上又将key都存入了一个列表,通过列表管理key
python中的数据结构除了内置的数据结构如列表、字典、元组、集合等之外,python的colletions内置模块中还有一些高级的数据结构,可以在特定场景下提高便利性,缩减代码量。colletions中的常用数据结果有:
虽然字符串函数并没有其他特性那么“伟大”,由于非常实用,也值得在这里一提。新版本中添加了移除前缀和后缀的两个字符串函数:
映射类型的抽象基类是collections.abc模块中的Mapping和MutableMapping。 他们只是为dict和其他类型定义形式接口。但是不会像java一样,所有的类都继承它或者实现它。 实际使用的时候只需要继承dict或是collections.UserDict(更常用),它只起到了isinstance判定类型的时候的作用。 from collections.abc import Mapping, MutableMapping my_dict = {} print(isinstance(m
collection保存数据的形式:format <value>:<frequency>,比较也和顺序无关。
在本教程中,我们将展示11个技巧来编写更好的Python代码!我们展示了许多最佳实践,它们通过使代码更加简洁和更具python风格来改进代码。以下是所有技巧的概述:
要创建一个Python程序来计算字符串中字母的频率映射,你可以使用字典来存储每个字母的计数。如果你遇到下面的这样问题,可以像我们一样的解决方法。
数据可视化的时候,有时需要将多个子图放在同一个画板上进行比较。通过使用GridSpec类配合subplot,可以很容易对子区域进行划定和选择,在同一个画板上绘制多个子图。
#coding=utf-8 import collections import os with open('str.txt') as file1:#打开文本文件 str1=file1.read().split(' ')#将文章按照空格划分开 print "原文本:\n %s"% str1 print "\n各单词出现的次数:\n %s" % collections.Counter(str1) print collections.Counter(str1)['was']#以字典的形式存储,每个
有时候为了方便起见,就算某个键在映射里不存在,我们也希望在通过 这个键读取值的时候能得到一个默认值。有两个途径能帮我们达到这个目的,一个是通过 defaultdict,这个类型而不是普通的 dict,另一个 是给自己定义一个 dict 的子类,然后在子类中实现 __missing__ 方法。
题目链接:https://leetcode-cn.com/problems/valid-anagram/
返回的答案应该按单词出现频率由高到低排序。如果不同的单词有相同出现频率,按字母顺序排序。
1、拆箱 >>> a, b, c = 1, 2, 3 >>> a, b, c (1, 2, 3) >>> a, b, c = [1, 2, 3] >>> a, b, c (1, 2, 3) >>> a, b, c = (2 * i + 1 for i in range(3)) >>> a, b, c (1, 3, 5) >>> a, (b, c), d = [1, (2, 3), 4] >>> a 1 >>> b 2 >>> c 3 >>> d 4 2、使用拆箱进行变量交换 >>> a, b = 1
从我开始学习python的时候,我就开始自己总结一个python小技巧的集合。后来当我什么时候在Stack Overflow或者在某个开源软件里看到一段很酷代码的时候,我就很惊讶:原来还能这么做!当时我会努力的自己尝试一下这段代码,直到我懂了它的整体思路以后,我就把这段代码加到我的集合里。这篇博客其实就是这个集合整理后一部分的公开亮相。如果你已经是个python大牛,那么基本上你应该知道这里面的大多数用法了,但我想你应该也能发现一些你不知道的新技巧。而如果你之前是一个c,c++,java的程序员,同时在学习python,或者干脆就是一个刚刚学习编程的新手,那么你应该会看到很多特别有用能让你感到惊奇的实用技巧,就像我当初一样。
都说python语言简洁、集成高效,一行代码往往能实现很多复杂的操作,比如两变量交换、心形输出、打印乘法口诀等等。但这些总归还是不太实用。那么我们换做在LeetCode中,看看用python一行代码都能解决什么问题。
在stackoverflow上看到这样一个程序: class demo_list: def __init__(self, l=[]): self.l = l def add(self, ele): self.l.append(ele) def appender(ele): obj = demo_list() obj.add(ele) print obj.l if __name__ == "__main__": for i in
数学上,序列是被排成一列的对象(或事件)这样每个元素不是在其他元素之前,就是在其他元素之后。这里,元素之间的顺序非常重要。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,也就是它的位置,或索引,第一个索引是0,第二个索引是1,依此类推。
一般情况下,求前 k 个元素的题目可以使用堆求解。但是如果先进行堆排序(O(n*logn)),再输出前 k 个元素,这样时间复杂度和普通排序方法 sorted() 没有区别。
森林中的兔子。每个兔子都有颜色,其中一些兔子(可能全部)告诉你还有多少其他的兔子和自己有相同的颜色,将它们的回答放在 answers 数组里。返回森林中兔子的最少数量。
1、使用collections.Counter函数对列表进行计数,并通过列表推导式过滤出非唯一值,过滤出计数大于1的值。
我们在采用 dict 的时候,一般都需要判断键是否存在,如果不存在,设置一个默认值,存在则采取其他的操作,但这个做法其实需要多写几行代码,那么是否有更高效的写法,可以减少代码,但可读性又不会降低呢,毕竟作为程序员,我们都希望写出可用并且高效简洁的代码。
Python拥有一些内置的数据类型,比如str, int, list, tuple, dict等, collections
今日推文说明: 次条是JS逆向连载文章, 三条是程序员工资统计,看看拖了后腿没有
IPython增强了python自带的Console的功能,下面的语法只在IPython中有效。
for word in ['red', 'blue', 'red', 'green', 'blue', 'blue']:
LeetCode 349 Intersection Of Two Arrays 1 题目描述 📷 题解: 1、循环一个列表,循环的值in判断另一个数组是否包含,如果包含set进行add class Solution(object): def intersection(self, nums1, nums2): rdata = set(); nums1 = set(nums1) for i in nums1: if i in num
刚好最近搞numpy的数据处理,还有各种格式的数据转换,发现使用各种库,其实都是在做各种数据的转换,挺有意思的。
popitem()函数:3.7以下版本的字典随机删除一个key-value对然后返回;3.7及以上版本删除最后一个元素返回
这是一个系列文章,主要分享python的使用建议和技巧,每次分享3点,希望你能有所收获。
第一种方法最直接,直接使用Python的库collections里的方法Counter,直接统计所有元素出现的次数,返回最大次数的元素即可。
使用Python的元组解包特性,你可以在一行代码中交换两个变量的值,而无需使用中间变量。
上节提到匿名函数lambda作为内置函数的参数,其中有sorted函数 此时lambda函数用于指定对列表中所有元素进行排序的准则。
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