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:
下面讲下我的解题思路,首先把文件内容读入到一个列表,然后提取需要排序的第二列的字段值到另外一个列表里面,2个列表组成一个字典,然后对字典按照值来进行排序,
介绍:python3-cookbook这本书是高级用法,不是小白使用书 目的:写作目的是记录下自己学习这本书的过程以及收获 书籍地址:https://python3-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/index.html
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。
序列是一块用于放置多个值得连续存储空间,并且按特定顺序排列,每个值(称为元素)都分配一个整数(由左至右则从 0 开始;由右至左则从 -1 开始),称为索引(index)或位置,如下所示:
在Python中,字典是一系列键-值对。每个键都与一个值相关,你可以使用捡来访问与之相关联的值,与键相关联的值可以是数字、字符串、列表乃至字典。事实上,可将Python对象用作字典中的值。键-值对是两个相关的值。指定键时,Python将返回与之相关联的值。键和值之间用冒号分隔,而键-值对之间用逗号分隔。在字典中,你想存储多少键-值都可以。
各位读者大大们大家好,今天学习python的Lists Tuples Dictionary排序操作,并记录学习过程欢迎大家一起交流分享。
字典的键是不可以改变的,所以定义的时候键应该是数字,字符,元组等不可变值,不能用列表
python语言中的列表排序方法有三个:reverse反转/倒序排序、sort正序排序、sorted可以获取排序后的列表。在更高级列表排序中,后两中方法还可以加入条件参数进行排序。 reverse()方法 将列表中元素反转排序,比如下面这样 >>> x = [1,5,2,3,4] >>> x.reverse() >>> x [4, 3, 2, 5, 1] reverse列表反转排序:是把原列表中的元素顺序从左至右的重新存放,而不会对列表中的参数进行排序整理。如果需要对列表中的参数进行整理,就需要用到列表的另
列表用【】包含,内有数据对象,每个数据对象以‘,’分隔,每个数据对象称为元素
在python中,列表用方括号[ ],来表示列表。作为一个方括号内的逗号分隔值出现。列表的数据项不需要具有相同的类型。
不要使用 key in d.keys(), 这是一种画蛇添足的操作,因为d.keys()会返回一个新的列表对象,导致内存最大。
我们知道python中的内建序列包括字典、列表、元组、字符串等,序列是python中最基本的数据结构。
今天说一下重要的数据类型,字典。 字典的定义 python中字典类型就是键值对的集合,其中键在一个字典中必须是唯一的,值没有这个要求。此外,值可以是数值,字符串,列表,元组或者是字典。 字典创建 a_dict={'a':1,'b':'test',c:[1,2,3]} 字典元素的获取 通过在字典名称后加[键]获取某个键对应的值。 a_dict[‘a’] 还可通过dict.keys(),dict.values(),dict.items()分别获取整个字典键的列表,值列表以及键值对元组列表。 字典的
我会在这篇文章介绍Python几种类型的集合。 在开始前,先定义集合是什么。一个集合就像篮子,你可以放进和取出东西,可以是同一类的东西,也可以是不同类的。基本上,它是个让你收集东西的存储结构。 比如你有一个车的类型(car),创建了几种车,想把这些车放在一起又容易找到,就是运用集合非常好的场景。 集合存在于内存中。你不需要创建集合或者任何架板,这些都是现成的。只要有个变量就可以往里面放车子了。完了之后你就可以根据名字或者索引(在集合中的参数)把他们取出。 Python提供了许多自建类型归属于集合类,但是没有
29 Jan 2018 python技巧分享(三) 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。 1 如何去掉list中重复元素 my_list = [3, 2, 1, 1, 2, 3] print my_list # [3, 2, 1, 1, 2, 3] unique_list = list(set(my_list)) print unique_list # [1, 2, 3] 或者 from collectio
对字典进行排序?这其实是一个伪命题,搞清楚python字典的定义---字典本身默认以key的字符顺序输出显示---就像我们用的真实的字典一样,按照abcd字母的顺序排列,并且本质上各自没有先后关系,是一个哈希表的结构:
字符串处理 单双引号一样 .title():将每个单词的首字母变为大写,其余小写(不管原来是什么样) .upper():将字符串中所有字母变为大写 .lower():将字符串中所有字母变为小写 .strip():删除行首和行末的空白(空格和制表符)(直接输入变量返回值才能看到,否则看不到效果) .lstrip():删除左边,即行首 .rstrip():删除友边,即行末 合并字符串直接用加号:+ 转义(不管单双引号都生效): \t:制表符 \n:换行
它是一个匿名函数。这个lambda表达式主要为了一些简洁的函数写法,能够快速表达结果。
python列表排序 简单记一下python中List的sort方法(或者sorted内建函数)的用法。 关键字: python列表排序 python字典排序 sorted List的元素可以是各种东西,字符串,字典,自己定义的类等。 sorted函数用法如下: Python代码 sorted(data, cmp=None, key=None, reverse=False) 其中,data是待排序数据,可以使List或者iterator, cmp和key都是函数,这两个
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