信创国产化替换如何推动企业自主创新与市场竞争力提升
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2022-09-19
Python哈希表和解析式(python哈希表和字典)
哈喽,大家好!距离上一篇文章近1个半月了,不是我拖呀~,刚好这个月遇到了工作调整,再加上要照顾10个月的孩子,实属不易,所以就这么长时间没来更新了。这不,我每天码一点点,'滴水成河',努力完成了这篇文章。
1. 封装和解构
1.1 封装
说明: 等号(=)右边有多个数值仅通过逗号分割,就会封装到一个元组,称为封装packing。
# 示例:
x = 1,
y = 1,2
print(type(x), x)
print(type(y), y)
# 输出结果如下:
备注: 如果右边只有一个数值且没有用逗号,其实是一个整数类型,请留意。另外等号右边一定先运行,再赋值给左边。
1.2 解构
说明: 等号(=)右边容器类型的元素与左边通过逗号分割的变量要一 一对应,称为解构unpacking。
x,y = (1,2) # [1,2] {1,2} {'a':1,'b':2}
print(x)
print(y)
# 输出结果如下:
1
2
备注:右边的容器可以是元组、列表、字典、集合等,必须是可迭代对象。
错误示范:
x,y = (1,2,3)
print(x)
print(y)
# 输出结果如下:
ValueError: too many values to unpack (expected 2)
说明:左、右两边个数一定要一致,不然会抛出'ValueError'错误。
剩余变量解构
说明:python3引入了剩余变量解构(rest),'尽可能'收集剩下的数据组成一个列表。
x, *rest = [1,2,3,4,5,6]
print(type(x), x)
print(type(rest), rest) # 剩余没有赋值的就是rest的了
# 输出结果如下:
*rest, y = [1,2,3,4,5,6]
print(type(rest), rest)
print(type(y), y)
# 输出结果如下:
错误示例:
不能单独使用
说明:等号左边只有一个标识符,无法解构。
*rest = [1,2,3,4,5,6]
print(rest)
# 输出结果如下:
#语法错误
SyntaxError: starred assignment target must be in a list or tuple
不能多次同时使用
x, *rest1, *rest2, y = [1,2,3,4,5,6]
print(rest1)
print(rest2)
# 输出结果如下:
#语法错误,其中一个rest就把剩余元素拿走了,另外一个rest怎么拿?
SyntaxError: two starred expressions in assignment
另外一种丢弃变量下划线:'_'
说明: '_'是合法的标识符,大多场景表示不关心该值。
x, *_, y = [1,2,3,4,5,6]
print(x)
print(_)
print(y)
# 输出结果如下:
1
[2, 3, 4, 5]
6
_, *rest, _ = [1,2,3,4,5,6]
print(_) # '_'是上一次输出值
print(rest)
# 输出结果如下:
6
[2, 3, 4, 5]
2. 集合Set
说明:集合是'可变的、无序的、不重复'的元素集合。
成为集合元素是有条件的:'元素必须可hash、可迭代'
可哈希对象如下(不可变):
数值型:int(整数)、float(浮点)、complex(复数)
布尔型:True(是)、False(否)
字符串:string(字符串)、bytes(字节)
tuple(元组)
None(空)
可以通过内置hash函数判断是否可hash:
s1 = [1,2,3]
print(hash(s1))
# 输出结果如下:
TypeError: unhashable type: 'list' # 列表是不可hash的
2.1 初始化
说明:
set() -> new empty set object,新的空集合
set(iterable) -> new set object,元素必须可迭代
s = {} # 注意这个是空字典,不是空集合
s1 = set() # 空集合
s2 = set([1,2,3]) # 注意列表里面元素迭代出来的是整数,可hash
s3 = set("abcd")
print(s1)
print(s2)
print(s3)
# 输出结果如下:
set()
{1, 2, 3}
{'c', 'd', 'a', 'b'}
错误示例:
s = set([[1]]) # 列表套列表,迭代出来是列表,不可hash
print(s)
# 输出结果如下:
TypeError: unhashable type: 'list'
2.2 增加
s.add(element)
说明:增加一个元素到集合,如果元素已经存在,则不操作。
s1 = set([1,2,3])
s1.add(4)
print(s1)
# 输出结果如下:
{1, 2, 3, 4}
s.update(*element))
说明:合并一个或多个元素到集合中,元素必须可迭代(把迭代的元素并到集合),和后面讲的并集一样。
s1 = set([1,2,3])
s1.update((4,5,6),[7,8,9])
print(s1)
# 输出结果如下:
{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}
2.3 删除
remove(element)
说明:从集合中移除一个元素,如果元素不存在抛出'KeyError'错误。
s1 = {1,2,3,4,5,6}
s1.remove(6)
print(s1)
# 输出结果如下:
{1, 2, 3, 4, 5}
discard(element)
说明:也是从集合中移除一个元素,如果元素不存在不会报异常,啥都不做。
s1 = {1,2,3,4,5,6}
s1.discard(6)
print(s1)
# 输出结果如下:
{1, 2, 3, 4, 5}
pop()
说明:因为集合是无序的,所以是删除'任意'一个元素,如果是空集则抛出'KeyError'错误。
s1 = {1,2,3,4,5,6}
print(s1.pop()) # 随机的(因为无序)
print(s1)
# 输出结果如下:
1
{2, 3, 4, 5, 6}
clear()
说明:删除所有元素,都不推荐使用的啦。
s1 = {1,2,3,4,5,6}
s1.clear()
print(s1)
# 输出结果如下:
set()
2.4 遍历
说明:集合是个容器,是可以遍历的,但是效率都是O(n)。
s1 = {1,2,3}
for s in s1:
print(s)
# 输出结果如下:
1
2
3
说到这里,你觉得集合set和列表list哪个遍历效率更高呢?
答案是set,因为set的元素是hash值作为key(下面讲的字典也是hash值),查询时间复杂度为O(1),而list是线性数据结构,时间复杂度是O(n)。
大家可以按照如下进行验证下,随着数据规模越来越大,很明显就可以看出哪个效率高。
2.5 并集&交集&差集&对称差集
并集
说明: 将多个集合的所有元素合并在一起组成新的集合。
s1 = {1,2,3}
s2 = {3,4,5}
print(s1.union(s2))
# 输出结果如下:
{1, 2, 3, 4, 5}
备注:还可以使用运算符 '|'、'update(element)'、'|='。
交集
说明: 取多个集合的共同(相交)元素
s1 = {1,2,3}
s2 = {3,4,5}
print(s1.intersection(s2))
# 输出结果如下:
{3}
备注:还可以使用'&'、's.intersection_update(element)'、'&='。
差集
说明:属于一个集合但不属于另一个集合的元素组成的集合。
s1 = {1,2,3}
s2 = {3,4,5}
print(s1.difference(s2))
# 输出结果如下:
{1, 2}
备注:还可以使用'-'、's.difference_update(element)'、'-='.
对称差集
说明:多个集合中,不属于交集元素组成的集合。
s1 = {1,2,3}
s2 = {3,4,5}
print(s1.symmetric_difference(s2))
# 输出结果如下:
{1, 2, 4, 5}
备注:还可以使用''、's1.symmetric_difference_update(s2)'、'='.
3.字典
说明:字典是由任意个item(元素)组成的集合,item是由key:value对组成的二元组。
字典是'可变的':支持增删改查;
字典是'无序的':key存储是无序的,非线性数据结构(请不要让表面蒙蔽了你哈);
字典是'key不重复':key是唯一的,且必须可'hash';
3.1 初始化
# 空字典
d1 = {}
d2 = dict()
# 示例:
d3 = dict(a=1,b=2,c=3)
d4 = dict(d3)
d5 = dict([('a',1),('b',2),('c',3)]) # 元素必须是可迭代的
d6 = {'a':1,'b':2,'c':3}
# 输出结果都是:
{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
3.2 增删改查
增加&修改元素
1)通过'd[key] = value'方式:
备注:如果key不存在,则新增,key存在则直接覆盖(修改元素)。
# 增加 & 修改
d = {'a':1,'b':2,'c':3}
d['d'] = 4 # 增加
d['a'] = 11 # 修改
print(d)
# 输出结果如下:
{'a': 11, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}
2)通过d.update([E, ]**F) -> None
# 增加 & 修改
d = {'a':1,'b':2,'c':3}
d.update(d=4)
print(d)
# 输出结果如下:
{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}
删除元素
1)d.pop()
key存在则移除,并返回对应value值。
key不存在,返回给定的缺省值,否则抛出KeyError。
d = {'a':1,'b':2,'c':3}
print(d.pop('c',None))
print(d)
# 输出结果如下:
3
{'a': 1, 'b': 2}
2)d.popitem()
删除并返回一个任意的item(key:value)。
如果是空字典,抛出KeyError。
d = {'a':1,'b':2,'c':3}
print(d.popitem())
print(d)
# 输出结果如下:
('c', 3)
{'a': 1, 'b': 2}
3)d.clear()
删除所有item,不推荐使用。
d = {'a':1,'b':2,'c':3}
d.clear()
print(d)
查找元素
通过key这个键就可以快速找到value值。
时间复杂度是O(1),不会随着数据规模大而降低效率。
正常访问元素:
d = {'a':1,'b':2,'c':3}
print(d['a'])
print(d.get('b'))
# 输出结果如下:
1
2
key不存在的处理方式:
d = {'a':1,'b':2,'c':3}
print(d.get('d',None)) # 如果key不存在,缺省返回None
print(d.setdefault('d',100)) # 如果key不存在,则新增key:value对
print(d)
# 输出结果如下:
None
100
{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 100}
3.3 遍历
遍历键:key
d = {'a':1,'b':2,'c':3}
# 方法1:
for k in d: # 缺省是遍历key
print(k)
# 方法2:
for k in d.keys():
print(k)
# 方法3:
for k, _ in d.items():
print(k)
# 输出结果如下:
a
b
c
遍历值:value
d = {'a':1,'b':2,'c':3}
# 方法1:
for v in d.values():
print(v)
# 方法2:
for k in d:
# print(d[k]) # 也可以用
print(d.get(k))
# 方法3:
for _, v in d.items():
print(v)
# 输出结果如下:
1
2
3
遍历item:key-value
d = {'a':1,'b':2,'c':3}
for item in d.items():
print(item)
# 输出结果如下:
('a', 1)
('b', 2)
('c', 3)
其他问题
这种情况在遍历的时候,不能够删除元素,不能改变字典的size。
d = {'a':1,'b':2,'c':3}
for k in d:
print(d.pop(k))
# 输出结果如下:
RuntimeError: dictionary changed size during iteration
优雅的删除方式:
d = {'a':1,'b':2,'c':3}
key_list = []
for k in d:
key_list.append(k)
for k in key_list:
print('已删除key:', d.pop(k))
然并卵,想要清除,直接用clear()啦。
4.解析式和生成器表达式
4.1 列表解析式
语法
[ 返回值 for 元素 in 可迭代对象 if 条件 ]
列表解析式用中括号'[ ]'表示
返回一个新的列表
优点
提高效率
代码轻量
可读性高
示例需求:请从给定区间中提取能够被2整除的元素。
大众普遍的写法:
list = []
for i in range(10):
if i % 2 == 0:
list.append(i)
print(list)
# 输出结果如下:
[0, 2, 4, 6, 8]
再来感受一下简单而优雅的写法:
print([i for i in range(10) if i % 2 == 0])
# 输出结果如下:
[0, 2, 4, 6, 8]
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