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這篇文章主要介紹了Python編程中常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法有哪些，具有一定借鑒價(jià)值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。
1. 將序列分解為單獨(dú)的變量
(1) 問題
我們有一個(gè)包含 N 個(gè)元素的元組或序列，現(xiàn)在想將它分解為N個(gè)單獨(dú)的變量。
(2) 解決方案
任何序列(或可迭代的對(duì)象)都可以通過一個(gè)簡(jiǎn)單的賦值操作來(lái)分解為單獨(dú)的變量。唯一的要求是變量的總數(shù)和結(jié)構(gòu)要與序列相吻合。例如：
>>> p = (4, 5) >>> x, y = p >>> x 4 >>> y 5 >>> >>> data = [ 'ACME', 50, 91.1, (2012, 12, 21) ] >>> name, shares, price, date = data >>> name 'ACME' >>> date (2012, 12, 21) >>> name, shares, price, (year, mon, day) = data >>> name 'ACME' >>> year 2012 >>> mon 12 >>> day 21 >>>
如果元素的數(shù)量不匹配，將得到一個(gè)錯(cuò)誤提示。例如：
>>> p = (4, 5) >>> x, y, z = p Traceback (most recent call last): File "", line 1, in ValueError: need more than 2 values to unpack >>>
(3) 討論
實(shí)際上不僅僅只是元組或列表，只要對(duì)象恰好是可迭代的，那么就可以執(zhí)行分解操作。這包括字符串、文件、迭代器以及生成器。比如：
>>> s = 'Hello' >>> a, b, c, d, e = s >>> a 'H' >>> b 'e' >>> e 'o' >>>
當(dāng)做分解操作時(shí)，有時(shí)候可能想丟棄某些特定的值。Python并沒有提供特殊的語(yǔ)法來(lái)實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，但是通常可以選一個(gè)用不到的變量名，以此來(lái)作為要丟棄的值的名稱。例如：
>>> data = [ 'ACME', 50, 91.1, (2012, 12, 21) ] >>> _, shares, price, _ = data >>> shares 50 >>> price 91.1 >>>
但是請(qǐng)確保選擇的變量名沒有在其他地方用到過。
2. 從任意長(zhǎng)度的可迭代對(duì)象中分解元素
(1) 問題
需要從某個(gè)可迭代對(duì)象中分解出N個(gè)元素，但是這個(gè)可迭代對(duì)象的長(zhǎng)度可能超過N，這會(huì)導(dǎo)致出現(xiàn)“分解的值過多(too many values to unpack)”的異常。
(2) 解決方案
Python的“*表達(dá)式”可以用來(lái)解決這個(gè)問題。例如，假設(shè)開設(shè)了一門課程，并決定在期末的作業(yè)成績(jī)中去掉第一個(gè)和最后一個(gè)，只對(duì)中間剩下的成績(jī)做平均分統(tǒng)計(jì)。如果只有4個(gè)成績(jī)，也許可以簡(jiǎn)單地將4個(gè)都分解出來(lái)，但是如果有24個(gè)呢?*表達(dá)式使這一切都變得簡(jiǎn)單：
def drop_first_last(grades): first, *middle, last = grades return avg(middle)
另一個(gè)用例是假設(shè)有一些用戶記錄，記錄由姓名和電子郵件地址組成，后面跟著任意數(shù)量的電話號(hào)碼。則可以像這樣分解記錄：
>>> record = ('Dave', 'dave@example.com', '773-555-1212', '847-555-1212')
>>> name, email, *phone_numbers = user_record
>>> name
'Dave'
>>> email
'dave@example.com'
>>> phone_numbers
['773-555-1212', '847-555-1212']
>>>不管需要分解出多少個(gè)電話號(hào)碼(甚至沒有電話號(hào)碼)，變量phone_numbers都一直是列表，而這是毫無(wú)意義的。如此一來(lái)，對(duì)于任何用到了變量phone_numbers的代碼都不必對(duì)它可能不是一個(gè)列表的情況負(fù)責(zé)，或者額外做任何形式的類型檢查。
由*修飾的變量也可以位于列表的第一個(gè)位置。例如，比方說用一系列的值來(lái)代表公司過去8個(gè)季度的銷售額。如果想對(duì)最近一個(gè)季度的銷售額同前7個(gè)季度的平均值做比較，可以這么做：
*trailing_qtrs, current_qtr = sales_record trailing_avg = sum(trailing_qtrs) / len(trailing_qtrs) return avg_comparison(trailing_avg, current_qtr)
從Python解釋器的角度來(lái)看，這個(gè)操作是這樣的：
>>> *trailing, current = [10, 8, 7, 1, 9, 5, 10, 3] >>> trailing [10, 8, 7, 1, 9, 5, 10] >>> current 3
(3) 討論
對(duì)于分解未知或任意長(zhǎng)度的可迭代對(duì)象，這種擴(kuò)展的分解操作可謂是量身定做的工具。通常，這類可迭代對(duì)象中會(huì)有一些已知的組件或模式(例如，元素1之后的所有內(nèi)容都是電話號(hào)碼)，利用*表達(dá)式分解可迭代對(duì)象使得開發(fā)者能夠輕松利用這些模式，而不必在可迭代對(duì)象中做復(fù)雜花哨的操作才能得到相關(guān)的元素。
*式的語(yǔ)法在迭代一個(gè)變長(zhǎng)的元組序列時(shí)尤其有用。例如，假設(shè)有一個(gè)帶標(biāo)記的元組序列：
records = [
('foo', 1, 2),
('bar', 'hello'),
('foo', 3, 4),
]
def do_foo(x, y):
print('foo', x, y)
def do_bar(s):
print('bar', s)
for tag, *args in records:
if tag == 'foo':
do_foo(*args)
elif tag == 'bar':
do_bar(*args)當(dāng)和某些特定的字符串處理操作相結(jié)合，比如做拆分(splitting)操作時(shí)，這種*式的語(yǔ)法所支持的分解操作也非常有用。例如：
>>> line = 'nobody:*:-2:-2:Unprivileged User:/var/empty:/usr/bin/false'
>>> uname, *fields, homedir, sh = line.split(':')
>>> uname
'nobody'
>>> homedir
'/var/empty'
>>> sh
'/usr/bin/false'
>>>有時(shí)候可能想分解出某些值然后丟棄它們。在分解的時(shí)候，不能只是指定一個(gè)單獨(dú)的*，但是可以使用幾個(gè)常用來(lái)表示待丟棄值的變量名，比如_或者ign(ignored)。例如：
>>> record = ('ACME', 50, 123.45, (12, 18, 2012))
>>> name, *_, (*_, year) = record
>>> name
'ACME'
>>> year
2012
>>>*分解操作和各種函數(shù)式語(yǔ)言中的列表處理功能有著一定的相似性。例如，如果有一個(gè)列表，可以像下面這樣輕松將其分解為頭部和尾部：
>>> items = [1, 10, 7, 4, 5, 9] >>> head, *tail = items >>> head 1 >>> tail [10, 7, 4, 5, 9] >>>
在編寫執(zhí)行這類拆分功能的函數(shù)時(shí)，人們可以假設(shè)這是為了實(shí)現(xiàn)某種精巧的遞歸算法。例如：
>>> def sum(items): ... head, *tail = items ... return head + sum(tail) if tail else head ... >>> sum(items) 36 >>>
但是請(qǐng)注意，遞歸真的不算是Python的強(qiáng)項(xiàng)，這是因?yàn)槠鋬?nèi)在的遞歸限制所致。因此，最后一個(gè)例子在實(shí)踐中沒太大的意義，只不過是一點(diǎn)學(xué)術(shù)上的好奇罷了。
3. 保存最后N個(gè)元素
(1) 問題
我們希望在迭代或是其他形式的處理過程中對(duì)最后幾項(xiàng)記錄做一個(gè)有限的歷史記錄統(tǒng)計(jì)。
(2) 解決方案
保存有限的歷史記錄可算是collections.deque的完美應(yīng)用場(chǎng)景了。例如，下面的代碼對(duì)一系列文本行做簡(jiǎn)單的文本匹配操作，當(dāng)發(fā)現(xiàn)有匹配時(shí)就輸出當(dāng)前的匹配行以及最后檢查過的N行文本。
from collections import deque
def search(lines, pattern, history=5):
previous_lines = deque(maxlen=history)
for line in lines:
if pattern in line:
yield line, previous_lines
previous_lines.append(line)
# Example use on a file
if __name__ == '__main__':
with open('somefile.txt') as f:
for line, prevlines in search(f, 'python', 5):
for pline in prevlines:
print(pline, end='')
print(line, end='')
print('-'*20)(3) 討論
如同上面的代碼片段中所做的一樣，當(dāng)編寫搜索某項(xiàng)記錄的代碼時(shí)，通常會(huì)用到含有yield關(guān)鍵字的生成器函數(shù)。這將處理搜索過程的代碼和使用搜索結(jié)果的代碼成功解耦開來(lái)。如果對(duì)生成器還不熟悉，請(qǐng)參見4.3節(jié)。
deque(maxlen=N)創(chuàng)建了一個(gè)固定長(zhǎng)度的隊(duì)列。當(dāng)有新記錄加入而隊(duì)列已滿時(shí)會(huì)自動(dòng)移除最老的那條記錄。例如：
>>> q = deque(maxlen=3) >>> q.append(1) >>> q.append(2) >>> q.append(3) >>> q deque([1, 2, 3], maxlen=3) >>> q.append(4) >>> q deque([2, 3, 4], maxlen=3) >>> q.append(5) >>> q deque([3, 4, 5], maxlen=3)
盡管可以在列表上手動(dòng)完成這樣的操作(append、del)，但隊(duì)列這種解決方案要優(yōu)雅得多，運(yùn)行速度也快得多。
更普遍的是，當(dāng)需要一個(gè)簡(jiǎn)單的隊(duì)列結(jié)構(gòu)時(shí)，deque可祝你一臂之力。如果不指定隊(duì)列的大小，也就得到了一個(gè)無(wú)界限的隊(duì)列，可以在兩端執(zhí)行添加和彈出操作，例如：
>>> q = deque() >>> q.append(1) >>> q.append(2) >>> q.append(3) >>> q deque([1, 2, 3]) >>> q.appendleft(4) >>> q deque([4, 1, 2, 3]) >>> q.pop() 3 >>> q deque([4, 1, 2]) >>> q.popleft() 4
從隊(duì)列兩端添加或彈出元素的復(fù)雜度都是O(1)。這和列表不同，當(dāng)從列表的頭部插入或移除元素時(shí)，列表的復(fù)雜度為O(N)。
感謝你能夠認(rèn)真閱讀完這篇文章，希望小編分享的“Python編程中常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法有哪些”這篇文章對(duì)大家有幫助，同時(shí)也希望大家多多支持創(chuàng)新互聯(lián)，關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，更多相關(guān)知識(shí)等著你來(lái)學(xué)習(xí)!
新聞名稱：Python編程中常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法有哪些-創(chuàng)新互聯(lián)
標(biāo)題URL：http://www.dlmjj.cn/article/dhdohs.html
