近些年随着python的越来越火,python也渐渐成为了很多程序员的喜爱。许多程序员已经开始使用python作为第一语言来刷题。
最近我在用python刷题的时候想去找点python的刷题常用库api和刷题技巧来看看。类似于C++的STL库文档一样,但是很可惜并没有找到,于是决定结合自己的刷题经验和上网搜索做一份文档出来,供自己和大家观看查阅。
1.输入输出:
1.1 第一行给定两个值n,m,用空格分割,第一个n决定接下来有n行的输入,m决定每一行有多少个数字,m个数字均用空格分隔.
解决办法:python的input函数接收到的输入默认都是字符串,所以我们使用 字符串切割、强制类型转换、列表生成器就可以完美解决输入问题。代码如下:
# 接收两个值,使用n,m分别接收列表中的两个值 n, m = [int(x) for x in input().split()] # 构造输入列表的列表 num_list = [] for i in range(n): # python可以不用在意m的值,将所有数值接收进来然后使用len判断长度 tmp_list = [int(x) for x in input().split()] num_list.append(tmp_list)
同理,若是用逗号(,)分隔的话,split函数中传入相同的值就行。
1.2 输出一行数字
由于python的print函数默认利用换行作为结束符,所以我们需要将它修改成我们需要的间隔,代码如下:
for i in range(10): print(i, end=' ')
end是print函数中的一个参数,决定输出的结束字符,这里修改成空格代表输出一行数字,用空格间隔,其它字符可以自行修改。
2.空列表生成,字符串修改,列表遍历
2.1 代码编写过程中,有时候会需要一个带有长度的,有初始值的空列表,生成方式如下:
# 1. 用乘法生成一个初始值为False的长度为100的一维列表 visited = [False] * 100 # 2. 利用列表生成器生成一个n*m的二维的初始值为0的列表 visited = [[0 for i in range(m)] for j in range(n)]
2.2 在python当中字符串是无法原地修改的,如果每次修改都生成一个新字符串,那么对修改次数很多且字符串很当的情况,开销是很大的。所以一般是把字符串转为列表进行修改最后再转回来。
string = 'I love to eat chicken' # 将字符串转换成列表 string_list = list(string) # .......对字符串列表进行修改 # Code # 将字符串列表重新拼接成字符串 #string = ''.join(string_list)
2.3 python中列表遍历有许多种不同的方式,最直接的办法是直接对列表进行迭代遍历,但是因为我们往往是基于索引对数组进行操作且需要修改数组的值,所以更推荐用以下代码中的第二三中办法:
num_list = [i for i in range(10)] # 1. 直接迭代列表 for item in num_list: # Code pass # 2. 通过索引进行迭代 for i in range(len(num_list)): print(num_list[i]) # 3. 通过enumerate函数进行迭代 for index, value in enumerate(num_list): # index为当前元素的索引,value为当前元素的值 print(index, value)
3. collections库的使用
3.1 deque队列
deque 是python中的队列(FIFO先进先出),队列在进行队首弹出的时候会比list要快。
尤其在使用BFS(深度优先搜索)的时候,队列是必须要使用到的。部分deque使用代码如下:
from collections import deque # 初始化一个最大长度为3的队列 d = deque([1,2,3], maxlen=3) # 因为初始化队列最大长度为3,再添加元素会把队头元素挤出 d.append(4) # 初始化一个不限制长度的队列 d = deque() # 添加元素到队尾部 d.append(1) d.append(2) d.append(3) # 将队首的元素弹出返回 print(d.popleft()) # 弹出队尾元素并返回值 print(d.pop()) # 在队首插入元素 d.appendleft(0)
3.2 Counter计数器
Counter
是一个计数器,可以对一个序列计数,计算序列中某个元素出现的数量。
以下是示例代码:
import collections # 一共有三种初始方法 # 1. 传入一个序列 print(collections.Counter(['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'b'])) # 2.传入一个字典 print(collections.Counter({'a':2, 'b':3, 'c':1})) # 3.直接利用=传参 print(collections.Counter(a=2, b=3, c=1)) # 也可以无参数构造,利用update函数更新 c = collections.Counter() print('Initial :', c) # Initial: Counter() c.update('abcdaab') print('Sequence:', c) # Sequence: Counter({'a': 3, 'b': 2, 'c': 1, 'd': 1}) c.update({'a':1, 'd':5}) print('Dict:', c) # Dict: Counter({'d': 6, 'a': 4, 'b': 2, 'c': 1}) # 可以通过访问字典的访问方式访问Counter对象 for letter in 'abcde': print('%s : %d' % (letter, c[letter])) # elements()方法可以返回一个包含所有Counter数据的迭代器 c = collections.Counter('extremely') c['z'] = 0 print(list(c.elements())) # ['e', 'e', 'e', 'm', 'l', 'r', 't', 'y', 'x'] # most_common()返回前n个最多的数据 c=collections.Counter('aassdddffff') for letter, count in c.most_common(2): print('%s: %d' % (letter, count)) # f: 4 # d: 3 # Counter对象可以进行加减交并,直接使用运算符 +、-、&、| # +会将两个字典中相同字符的出现次数相加,-会给出第一个Counter相对于第二个的差集。交集给出两个计数器当中都有的元素,且计数被赋值为较小的那个,并集为两个计数器的元素出现最多的那个。 c1 = collections.Counter(['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'b']) c2 = collections.Counter('alphabet') print ('C1:', c1) print ('C2:', c2) print ('\nCombined counts:') print (c1 + c2) print ('\nSubtraction:') print (c1 - c2) print ('\nIntersection (taking positive minimums):') print (c1 & c2) print ('\nUnion (taking maximums):') print (c1 | c2) # 以下为输出: C1: Counter({'b': 3, 'a': 2, 'c': 1}) C2: Counter({'a': 2, 'l': 1, 'p': 1, 'h': 1, 'b': 1, 'e': 1, 't': 1}) Combined counts: Counter({'a': 4, 'b': 4, 'c': 1, 'l': 1, 'p': 1, 'h': 1, 'e': 1, 't': 1}) Subtraction: Counter({'b': 2, 'c': 1}) Intersection (taking positive minimums): Counter({'a': 2, 'b': 1}) Union (taking maximums): Counter({'b': 3, 'a': 2, 'c': 1, 'l': 1, 'p': 1, 'h': 1, 'e': 1, 't': 1})
3.3 defaultdict——带有默认值的字典
一般情况下创建的字典dict是不含有默认值的,即若是字典中不包含a这个key,调用dct{a}的话就会报错。
在进行算法设计和数据结构设计的时候我们希望任意给定一个key都能从字典中取出值来,哪怕只是一个默认值,这个时候我们就需要用到defaultdict
。
例如在用字典表示图中一个节点的相连节点的时候,我们希望将这个节点作为一个key,然后与它相连的节点组成一个列表作为它的value,这个时候我们就可以使用defaultdict(list)来创建一个默认值为列表的字典。
# list的默认值为空列表 list_dict = collections.defaultdict(list) # int的默认值为0 int_dict = collections.defaultdict(int) print(list_dict['a']) print(int_dict['a']) # 输出:[] # 输出:0
3.4 小结
collection中常被用来写算法和数据结构的就是这几个,其它比如排序字典和命名元组很少会用上。
4.排序
4.1 对列表排序
对列表排序有两种方法,一种是使用列表内置的sort函数,sort函数直接在列表原地修改,无返回值,可以通过参数key自定义比较的key和比较函数。
第二种就是使用python的sorted函数,这个函数自由度比较高,可以自己设定比较函数和比较的key,返回一个新的列表。
如果需要自定义比较的函数,需要从库functools
导入函数cmp_to_key
函数,将比较函数转为key,使用代码如下:
def custom_sort(x,y): if x>y: # 返回-1代表需要排在前面 return -1 if x<y: # 返回1代表需要排在后面 return 1 return 0 lst = [i for i in range(10, -1, -1)] print(lst) lst.sort() print(lst) print(sorted(lst, key=cmp_to_key(custom_sort))) # 输出如下: # [10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0] # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] # [10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]
4.2 对字典/元组列表排序
若是需要对字典(将字典利用item
函数转化成元组列表)或者元组列表这种每一个item有两个值的序列进行排序,这个时候就需要利用sorted函数中的key来决定取哪个值排序。代码如下:
# 利用字符串创建计数器字典 d = dict(collections.Counter('Hello World')) print(d) # 排序 print(sorted(d.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)) # 输出如下: # {'H': 1, 'e': 1, 'l': 3, 'o': 2, ' ': 1, 'W': 1, 'r': 1, 'd': 1} # [('l', 3), ('o', 2), ('H', 1), ('e', 1), (' ', 1), ('W', 1), ('r', 1), ('d', 1)]
5.排列组合
python内置的模块itertools中集成了一些与迭代有关的函数,其中就有排列组合函数。
5.1 排列
排列函数permutations
接收一个列表,返回这个列表内所有元素的全排列列表。
from itertools import permutations print(list(permutations([1,2,3]))) # 输出如下: # [(1, 2, 3), (1, 3, 2), (2, 1, 3), (2, 3, 1), (3, 1, 2), (3, 2, 1)]
5.2 组合
组合函数combinations
接收两个参数,第一个为一个需要进行组合的列表,第二个参数为一个正整数,代表从列表中抽取多少个元素进行组合,返回一个组合列表。
from itertools import combinations print(list(combinations([1,2,3],2))) # 输出如下: # [(1, 2), (1, 3), (2, 3)]
6.小技巧
6.1 在python中分了可变类型和不可变类型,当函数传参的时候:
- 若是不可变类型如字符串,则传递参数的时候会深拷贝一份,在新的数据上修改并不改变原数据若是可变类型如列表,则传递参数的时候传递的是引用,属于浅拷贝,在函数中对新列表进行操作会影响到原来的列表。
- 若是确实需要传递可变类型进入函数,则可以在函数内部第一行进行一次深拷贝如:
def test(num_list:list): # 进行深拷贝 num_list = num_list[:]
6.2 当删除列表中的元素的时候,列表后面的元素会自动往前移动,导致出错
例如,列表为[1,2,3,4,5,6]
,想要删除列表中的偶数,如果直接找到一个偶数然后利用其索引删除,如下代码所示(错误示范),那么很抱歉,出问题了。
# 此处为错误示范!!!!!!!! lst = [1, 2, 3, 4, 5, 6] for i in range(len(lst)): if lst[i] % 2 == 0: lst.pop(i) print(lst) # 上面这段代码没有输出,因为报索引越界错误了。
下面的代码才是正确示范:
lst = [1, 2, 3, 4, 5, 6] lst = [i for i in lst if i % 2 != 0] print(lst) # 输出如下: # [1, 3, 5]
若是需要更复杂的筛选手段,可以在if i%2 !=0
那里更改成一个函数判断,函数内部就实现筛选方法。
6.3 访问字典元素要使用get方法
前文说过,普通的dict字典是没有默认值的,所以这个时候如果直接利用中括号放置key来查找value的话是有可能会报错的。
那么为了避免这种情况,在利用字典的key来取value的时候,需要利用字典的get
函数。
get
函数的第一个参数为key,第二个参数为可选(默认为None),当字典中找不到传入的key的时候,会返回第二个参数所赋的值。
7.小结
以上是本人在使用python刷题的时候作的一些总结,若有不到位的地方请指出。
免责声明:本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除!
更新日志
- 凤飞飞《我们的主题曲》飞跃制作[正版原抓WAV+CUE]
- 刘嘉亮《亮情歌2》[WAV+CUE][1G]
- 红馆40·谭咏麟《歌者恋歌浓情30年演唱会》3CD[低速原抓WAV+CUE][1.8G]
- 刘纬武《睡眠宝宝竖琴童谣 吉卜力工作室 白噪音安抚》[320K/MP3][193.25MB]
- 【轻音乐】曼托凡尼乐团《精选辑》2CD.1998[FLAC+CUE整轨]
- 邝美云《心中有爱》1989年香港DMIJP版1MTO东芝首版[WAV+CUE]
- 群星《情叹-发烧女声DSD》天籁女声发烧碟[WAV+CUE]
- 刘纬武《睡眠宝宝竖琴童谣 吉卜力工作室 白噪音安抚》[FLAC/分轨][748.03MB]
- 理想混蛋《Origin Sessions》[320K/MP3][37.47MB]
- 公馆青少年《我其实一点都不酷》[320K/MP3][78.78MB]
- 群星《情叹-发烧男声DSD》最值得珍藏的完美男声[WAV+CUE]
- 群星《国韵飘香·贵妃醉酒HQCD黑胶王》2CD[WAV]
- 卫兰《DAUGHTER》【低速原抓WAV+CUE】
- 公馆青少年《我其实一点都不酷》[FLAC/分轨][398.22MB]
- ZWEI《迟暮的花 (Explicit)》[320K/MP3][57.16MB]