Python哈希表和解析式

時間  2020-05-15
標籤 python 哈希 解析 欄目 Python 简体版
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[TOC]python

哈嘍，你們好！距離上一篇文章近1個半月了，不是我拖呀~，恰好這個月遇到了工做調整，再加上要照顧10個月的孩子，實屬不易，因此就這麼長時間沒來更新了。這不，我天天碼一點點，'滴水成河'，努力完成了這篇文章。express

1. 封裝和解構

1.1 封裝

說明： 等號(=)右邊有多個數值僅經過逗號分割，就會封裝到一個元組，稱爲封裝packing。數據結構

# 示例：
x = 1,
y = 1,2
print(type(x), x)
print(type(y), y)

# 輸出結果以下：
<class 'tuple'> (1,)
<class 'tuple'> (1, 2)複製代碼

備註： 若是右邊只有一個數值且沒有用逗號，實際上是一個整數類型，請留意。另外等號右邊必定先運行，再賦值給左邊。app

1.2 解構

說明： 等號(=)右邊容器類型的元素與左邊經過逗號分割的變量要一 一對應，稱爲解構unpacking。函數

x,y = (1,2)  # [1,2] {1,2} {'a':1,'b':2}
print(x)
print(y)

# 輸出結果以下：
1
2複製代碼

備註：右邊的容器能夠是元組、列表、字典、集合等，必須是可迭代對象。spa

錯誤示範：rest

x,y = (1,2,3)
print(x)
print(y)

# 輸出結果以下：
ValueError: too many values to unpack (expected 2)複製代碼

說明：左、右兩邊個數必定要一致，否則會拋出'ValueError'錯誤。code

剩餘變量解構cdn

說明：python3引入了剩餘變量解構(rest)，'儘量'收集剩下的數據組成一個列表。對象

x, *rest = [1,2,3,4,5,6]
print(type(x), x)
print(type(rest), rest)  # 剩餘沒有賦值的就是rest的了

# 輸出結果以下：
<class 'int'> 1
<class 'list'> [2, 3, 4, 5, 6]複製代碼
*rest, y = [1,2,3,4,5,6]
print(type(rest), rest)
print(type(y), y)

# 輸出結果以下：
<class 'list'> [1, 2, 3, 4, 5]
<class 'int'> 6複製代碼

錯誤示例：

  • 不能單獨使用

    說明：等號左邊只有一個標識符，沒法解構。

    *rest = [1,2,3,4,5,6]
print(rest)

# 輸出結果以下：
 #語法錯誤
 SyntaxError: starred assignment target must be in a list or tuple複製代碼

  • 不能屢次同時使用

    x, *rest1, *rest2, y = [1,2,3,4,5,6]
print(rest1)
print(rest2)

# 輸出結果以下：
 #語法錯誤，其中一個rest就把剩餘元素拿走了，另一個rest怎麼拿？
 SyntaxError: two starred expressions in assignment複製代碼

另一種丟棄變量下劃線：'_'

說明： '_'是合法的標識符，大多場景表示不關心該值。

x, *_, y = [1,2,3,4,5,6]
print(x)
print(_)
print(y)
# 輸出結果以下：
1
[2, 3, 4, 5]
6複製代碼
_, *rest, _ = [1,2,3,4,5,6]
print(_)  # '_'是上一次輸出值
print(rest)
# 輸出結果以下：
6
[2, 3, 4, 5]複製代碼

2. 集合Set

說明：集合是'可變的、無序的、不重複'的元素集合。

成爲集合元素是有條件的：'元素必須可hash、可迭代'

可哈希對象以下(不可變)：

  • 數值型：int(整數)、float(浮點)、complex(複數)
  • 布爾型：True(是)、False(否)
  • 字符串：string(字符串)、bytes(字節)
  • tuple(元組)
  • None(空)

能夠經過內置hash函數判斷是否可hash：

s1 = [1,2,3]
print(hash(s1))

# 輸出結果以下：
TypeError: unhashable type: 'list'  # 列表是不可hash的複製代碼

2.1 初始化

說明：

  • set() -> new empty set object，新的空集合
  • set(iterable) -> new set object，元素必須可迭代
s = {}  # 注意這個是空字典，不是空集合
s1 = set()  # 空集合
s2 = set([1,2,3])  # 注意列表裏面元素迭代出來的是整數，可hash
s3 = set("abcd")
print(s1)
print(s2)
print(s3)

# 輸出結果以下：
set()
{1, 2, 3}
{'c', 'd', 'a', 'b'}複製代碼

錯誤示例：

s = set([[1]]) # 列表套列表，迭代出來是列表，不可hash
print(s)

# 輸出結果以下：
TypeError: unhashable type: 'list'複製代碼

2.2 增長

  • s.add(element)

    說明：增長一個元素到集合，若是元素已經存在，則不操做。

s1 = set([1,2,3])
s1.add(4)
print(s1)

# 輸出結果以下：
{1, 2, 3, 4}複製代碼

  • s.update(*element))

    說明：合併一個或多個元素到集合中，元素必須可迭代(把迭代的元素併到集合)，和後面講的並集同樣。

s1 = set([1,2,3])
s1.update((4,5,6),[7,8,9])
print(s1)

# 輸出結果以下：
{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}複製代碼

2.3 刪除

  • remove(element)

    說明：從集合中移除一個元素，若是元素不存在拋出'KeyError'錯誤。

    s1 = {1,2,3,4,5,6}
s1.remove(6)
print(s1)

# 輸出結果以下：
{1, 2, 3, 4, 5}複製代碼

  • discard(element)

    說明：也是從集合中移除一個元素，若是元素不存在不會報異常，啥都不作。

    s1 = {1,2,3,4,5,6}
s1.discard(6)
print(s1)

# 輸出結果以下：
{1, 2, 3, 4, 5}複製代碼

  • pop()

    說明：由於集合是無序的，因此是刪除'任意'一個元素，若是是空集則拋出'KeyError'錯誤。

    s1 = {1,2,3,4,5,6}
print(s1.pop())  # 隨機的(由於無序)
print(s1)

# 輸出結果以下：
1
{2, 3, 4, 5, 6}複製代碼

  • clear()

    說明：刪除全部元素，都不推薦使用的啦。

    s1 = {1,2,3,4,5,6}
s1.clear()
print(s1)

# 輸出結果以下：
set()複製代碼

2.4 遍歷

說明：集合是個容器，是能夠遍歷的，可是效率都是O(n)。

s1 = {1,2,3}
for s in s1:
    print(s)
# 輸出結果以下：
1
2
3複製代碼

說到這裏，你以爲集合set和列表list哪一個遍歷效率更高呢？

答案是set，由於set的元素是hash值做爲key(下面講的字典也是hash值)，查詢時間複雜度爲O(1)，而list是線性數據結構，時間複雜度是O(n)。

你們能夠按照以下進行驗證下，隨着數據規模愈來愈大，很明顯就能夠看出哪一個效率高。

2.5 並集&交集&差集&對稱差集

  • 並集

    說明： 將多個集合的全部元素合併在一塊兒組成新的集合。

    s1 = {1,2,3}
s2 = {3,4,5}
print(s1.union(s2))

# 輸出結果以下：
{1, 2, 3, 4, 5}複製代碼

    備註：還可使用運算符 '|'、'update(element)'、'|='。

  • 交集

    說明： 取多個集合的共同(相交)元素

    s1 = {1,2,3}
s2 = {3,4,5}
print(s1.intersection(s2))

# 輸出結果以下：
{3}複製代碼

    備註：還可使用'&'、's.intersection_update(element)'、'&='。

  • 差集

    說明：屬於一個集合但不屬於另外一個集合的元素組成的集合。

    s1 = {1,2,3}
s2 = {3,4,5}
print(s1.difference(s2))

# 輸出結果以下：
{1, 2}複製代碼

    備註：還可使用'-'、's.difference_update(element)'、'-='.

  • 對稱差集

    說明：多個集合中，不屬於交集元素組成的集合。

    s1 = {1,2,3}
s2 = {3,4,5}
print(s1.symmetric_difference(s2))

# 輸出結果以下：
{1, 2, 4, 5}複製代碼

    備註：還可使用'^'、's1.symmetric_difference_update(s2)'、'^='.

3.字典

說明：字典是由任意個item(元素)組成的集合，item是由key:value對組成的二元組。

  • 字典是'可變的'：支持增刪改查；
  • 字典是'無序的'：key存儲是無序的，非線性數據結構(請不要讓表面矇蔽了你哈)；
  • 字典是'key不重複'：key是惟一的，且必須可'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)])  # 元素必須是可迭代的
d6 = {'a':1,'b':2,'c':3}

# 輸出結果都是：
{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}複製代碼

3.2 增刪改查

  • 增長&修改元素

    1）經過'd[key] = value'方式：

    備註：若是key不存在，則新增，key存在則直接覆蓋(修改元素)。

    # 增長 & 修改
d = {'a':1,'b':2,'c':3}
d['d'] = 4 # 增長
d['a'] = 11 # 修改
print(d)

# 輸出結果以下：
{'a': 11, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}複製代碼

    2）經過d.update([E, ]**F) -> None

    # 增長 & 修改
d = {'a':1,'b':2,'c':3}
d.update(d=4)
print(d)

# 輸出結果以下：
{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}複製代碼

  • 刪除元素

    1）d.pop()

    • key存在則移除，並返回對應value值。
    • key不存在，返回給定的缺省值，不然拋出KeyError。
    d = {'a':1,'b':2,'c':3}
print(d.pop('c',None))
print(d)

# 輸出結果以下：
3
{'a': 1, 'b': 2}複製代碼

    2）d.popitem()

    • 刪除並返回一個任意的item(key:value)。
    • 若是是空字典，拋出KeyError。
    d = {'a':1,'b':2,'c':3}
print(d.popitem())
print(d)

# 輸出結果以下：
('c', 3)
{'a': 1, 'b': 2}複製代碼

    3）d.clear()

    • 刪除全部item,不推薦使用。
    d = {'a':1,'b':2,'c':3}
d.clear()
print(d)複製代碼

  • 查找元素

    • 經過key這個鍵就能夠快速找到value值。
    • 時間複雜度是O(1)，不會隨着數據規模大而下降效率。

    正常訪問元素：

    d = {'a':1,'b':2,'c':3}
print(d['a'])
print(d.get('b'))

# 輸出結果以下：
1
2複製代碼

    key不存在的處理方式：

    d = {'a':1,'b':2,'c':3}
print(d.get('d',None))  # 若是key不存在，缺省返回None
print(d.setdefault('d',100))  # 若是key不存在，則新增key:value對
print(d)

# 輸出結果以下：
None
100
{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 100}複製代碼

3.3 遍歷

  • 遍歷鍵：key

    d = {'a':1,'b':2,'c':3}
# 方法1：
for k in d:  # 缺省是遍歷key
    print(k)

# 方法2：
for k in d.keys():
    print(k)

# 方法3：
for k, _ in d.items():
    print(k)

# 輸出結果以下：
a
b
c複製代碼

  • 遍歷值：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])  # 也能夠用
    print(d.get(k)) 

# 方法3：
for _, v in d.items():
    print(v)

# 輸出結果以下：
1
2
3複製代碼

  • 遍歷item：key-value

    d = {'a':1,'b':2,'c':3}
for item in d.items():
    print(item)

# 輸出結果以下：
('a', 1)
('b', 2)
('c', 3)複製代碼

  • 其餘問題

    這種狀況在遍歷的時候，不可以刪除元素，不能改變字典的size。

    d = {'a':1,'b':2,'c':3}
for k in d:
    print(d.pop(k))

# 輸出結果以下：
RuntimeError: dictionary changed size during iteration複製代碼

    優雅的刪除方式：

    d = {'a':1,'b':2,'c':3}
key_list = []
for k in d:
    key_list.append(k)
for k in key_list:
    print('已刪除key:', d.pop(k))複製代碼

    然並卵，想要清除，直接用clear()啦。

4.解析式和生成器表達式

4.1 列表解析式

語法

  • [ 返回值 for 元素 in 可迭代對象 if 條件 ]
  • 列表解析式用中括號'[ ]'表示
  • 返回一個新的列表

優勢

  • 提升效率
  • 代碼輕量
  • 可讀性高

示例需求：請從給定區間中提取可以被2整除的元素。

大衆廣泛的寫法：

list = []
for i in range(10):
    if i % 2 == 0:
        list.append(i)
print(list)

# 輸出結果以下：
[0, 2, 4, 6, 8]複製代碼

再來感覺一下簡單而優雅的寫法：

print([i for i in range(10) if i % 2 == 0])

# 輸出結果以下：
[0, 2, 4, 6, 8]複製代碼

以上就是列表解析式，也叫列表推倒式。

4.2 生成器表達式

語法

  • ( 返回值 for 元素 in 可迭代對象 if 條件 )
  • 生成器表達式用中括號'( )'表示
  • 返回一個生成器對象(generator)

特色：

  • 按需計算，就是須要取值的時候纔去計算（而列表解析式是一次性計算當即返回全部結果）
  • 前期並不怎麼佔用內存，最後取值多了就跟列表解析式同樣；
  • 計算耗時極短，自己並不返回結果，返回的是生成器對象；

看下生成器對象是長什麼樣的（不要認爲是元組解析式，哈哈）：

x = (i for i in range(10) if i % 2 == 0)
print(type(x))
print(x)

# 輸出結果以下：
<class 'generator'>  # 生成器
<generator object <genexpr> at 0x000001A143ACBA98> # 生成器對象複製代碼

那生成器對象是如何計算獲得結果：

import time
x = (i for i in range(10) if i % 2 == 0)
for i in range(6):  # 僅一次循環取值
    time.sleep(0.5)
    print(next(x))
 time.sleep(1)
print(next(x))  # for循環已經計算完全部結果了，不能取值，故拋出異常

# 輸出結果以下：
0
2
4
6
8
StopIteration  # 已經超出可迭代範圍，拋出異常複製代碼

備註：生成器表達式只能迭代一次。

4.3 集合解析式

集合解析式和列表解析式語法相似，不作過多解析。

語法：

  • { 返回值 for 元素 in 可迭代對象 if 條件 }
  • 集合解析式用花括號'{ }'表示
  • 返回一個集合

示例：

print({i for i in range(10) if i % 2 == 0})

# 輸出結果以下：
{0, 2, 4, 6, 8}複製代碼

4.4 字典解析式

字典解析式和集合解析式語法相似，不作過多解析。

語法：

  • { key:value for 元素 in 可迭代對象 if 條件 }
  • 字典解析式用花括號'{ }'表示
  • 返回一個字典

示例：

print({i:(i+1) for i in range(10) if i % 2 == 0})

# 輸出結果以下：
{0: 1, 2: 3, 4: 5, 6: 7, 8: 9}複製代碼

整體來講，解析式寫起來若是讓人簡單易懂、又高效，是很是推薦你們使用的。

但有的場景寫起來很複雜，那仍是得用for...in循環拆分來寫。

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