Python数据结构与算法
Python数据结构与算法
一、筛选数据
0x1 列表
列表解析
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[x for x in data if x>= 0] |
filter函数:
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g = filter(lambda x : x >=0, data) 在python3中,得到的是构造器,要用list才可以得到结果 list(g) |
0x2 字典
字典解析
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{k:v for k, v in d.items() if v> 90} d = {'student%d' %i :randint(50,100) for i in range(1,21)} {k:v for k,v in d.items() if v>=90} |
0x3 集合
集合解析
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{x for x in s if x%3==0} |
二、元组命名
student = ('mubai',20,'male','1948877055@qq.com')
访问里面的数据用下标索引,可读性不好。
方案1:定义一系列数值常量或枚举类型
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NAME,AGE,SEX,EMAIL = range(4) student[NAME] //mubai |
方案2:使用标准库中collections.namedtuple替代内置tuple
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//使用枚举 from enum import IntEnum class StudentEnum(IntEnum): NAME = 0 AGE = 1 SEX = 2 EMAIL = 3 student[StudentEnum.AGE] = 20 //使用collections.namedtuple from collections import namedtuple Student = namedtuple('Student',['name','age','sex','email']) s = Student('mubai',20,'male','1948877055@qq.com') //s.name = mubai |
三、字典排序
根据成绩高低排名:
{
'LiLei':79,
'Jim':88,
'Lucy':92,
...
}
将字典中的各项转换为元组,使用内置函数sorted排序。
方案一:将字典中的项转化为(值,键)元组。(列表解析或zip )
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//随机生成成绩表 from random import randint g = {k: randint(60,100) for k in 'abcdefgh'} //列表解析 d = [(v,k) for k,v in g.items()] //zip函数 d = list(zip(g.values(),g.keys()) m = sorted(d,reverse=True) |
方案二:传递sorted函数的key参数
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m = sorted(g.items(),key=lambda item:item[1],reverse=True) |
最终排名:
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n = list(enumerate(m,1)) //对m进行排序,加序号 for i,(k,v) in n: //迭代n,增加排序 g[k] = (i,v) //{'a': (1, 100), 'b': (7, 66), 'c': (8, 65), ...} o = {k:(i,v) for i,(k,v) in enumerate(m,1)} |
四、统计频度
某随机序列找到出现次数最高的3个元素,它们出现次数是多少?
方案一:将序列转换为字典{元素:频度},根据字典中的值排序。
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data = [randint(0,20) for _ in range(30)] //新建一个字典,值全为0 d = dict.fromkeys(data,0) //迭代,值加一 for x in data: d[x] += 1 m = sorted([(v,k) for k,v in d.items()],reverse=True) sorted(((v,k) for k,v in d.items()),reverse=True)[:3] //生成器解析 取前三个 //不用sorted全部计算,采用堆 import heapq m = heapq.nlargest(3,((v,k) for k,v in d.items())) |
方案二:使用标准库collections中的Counter对象。
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from collections import Counter c = Counter(data) //统计词频 c.most_common(3) //选前三 |
统计文本文件词频:
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from collections import Counter text = open('a.txt').read() import re //正则表达式 word_list = re.split('\W+',txt) //非字符切割文本 t = Counter(word_list) t.most_common(10) |
五、字典中的公共键
场景:指定球员多场球赛进球数。
模拟:随机生成多个字典,找出公共建。
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from random import randint,sample d = sample('abcdefgh',randint(3,6)) #进球的球员 d1 = {k:randint(1,4) for k in d} d2 = {k:randint(1,4) for k in d} d3 = {k:randint(1,4) for k in d} dl = [d1,d2,d3] |
方案一、迭代每个字典的键
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//循环迭代 for k in d1: if k in d2 and k in d3: print(k) //列表解析 [k for k in d1 if k in d2 and k in d3] [k for k in dl[0] if all(map(lambda d:k in d, dl[1:]))] |
方案二、利用集合(set)的交集操作
Step1:使用字典的keys()方法,得到一个字典keys的集合.
Step2:使用map函数,得到每个字典keys的集合.
Step3:使用reduce函数,取所有字典的keys集合的交集.
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# reduce()函数介绍 //10的阶乘 from functools import reduce reduce(lambda a,b : a*b,range(1,11)) d1 = {k:randint(1,4) for k in d} d2 = {k:randint(1,4) for k in d} d3 = {k:randint(1,4) for k in d} d1&d3&d2 //下面是最终结果 reduce(lambda a,b:a&b,map(dict.keys,dl)) |
五、让字典有序
Python3.5之前的字典不是有序的,存和取位置并不是对应好的。
案例:编写根据排名获取选手的函数接口
方案:使用标准库collections中的OrderedDict
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from collections import OrderedDict players = list('abcdefgh') from random import shuffle #洗牌函数 shuffle(players) od = OrderedDict() for i,p in enumerate(players,1): od[p] = i #根据名字查询成绩 def query_by_name(d,name): return d[name] from itertools import islice def query_by_order(d,a,b=null): a -= 1 if b is None: b = a + 1 return list(islice(od,a,b)) query_by_order(od,3) query_by_order(od,3,6) |
六、历史记录存储
案例:现在我们制作了一个简单的猜数字的小游戏,如何添加历史记录功能,显示用户最近猜过的数字?
方案一:使用容量为n的队列存储历史记录
使用标准库collections中的deque,它是一个双端循环队列
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from collections import deque q = deque([],5) //[]初始化 队列长度 q.append(1) //入队 q.appendleft(2) //从左入队 q.pop(1) //出队 |
方案二:使用pickle模块将历史记录存储到硬盘,以便下次启动使用
pickle.dump(obj, file, [,protocol])
注解:将对象obj保存到文件file中去。
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import pickle pickle.dump(q.open('save.pkl','wb')) #以二进制方式写入 p = pickle.load(open('save.pkl','rb')) #以二进制方式读取 |