Python数据结构与算法

蔚落 2022-05-15 03:17 214阅读 0赞

# Python数据结构与算法 #

## 一、筛选数据 ##

### 0x1 列表 ###

列表解析

[x for x in data if x>= 0]

filter函数:

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

{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

{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 ###

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 ###

//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 )

//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

m = sorted(g.items(),key=lambda item:item[1],reverse=True)

最终排名：

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。 ###

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。 ###

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：

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。

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 ###

//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.

# 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 ###

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

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。

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