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  • Python中的字典是另一种可变容器模型,且可存储任意类型对象。字典的每个键值(key=>value)对用冒号(:)分割,每个对之间用逗号(,)分割,整个字典包括在花括号({})中 ,字典是无序的,按键取值。 字典模块提供三个类来...

    Python中的字典是另一种可变容器模型,且可存储任意类型对象。字典的每个键值(key=>value)对用冒号(:)分割,每个对之间用逗号(,)分割,整个字典包括在花括号({})中 ,字典是无序的,按键取值。

    fERv6r.png

    字典模块提供三个类来处理一对一映射类型的一些操作

    'bidict', 'inverted', 'namedbidict'

    >>> import bidict

    >>> dir(bidict)

    ['MutableMapping', '_LEGALNAMEPAT', '_LEGALNAMERE', '__builtins__', '__doc__',

    '__file__', '__name__', '__package__', 'bidict', 'inverted', 'namedbidict', 're', 'wraps']

    1.bidict类:

    >>> from bidict import bidict

    >>> D=bidict({'a':'b'})

    >>> D['a']

    'b'

    >>> D[:'b']

    'a'

    >>> ~D #反转字典

    bidict({'b': 'a'})

    >>> dict(D) #转为普通字典

    {'a': 'b'}

    >>> D['c']='c' #添加元素,普通字典的方法都可以用

    >>> D

    bidict({'a': 'b', 'c': 'c'})

    2.inverted类,反转字典的键值

    >>> seq = [(1, 'one'), (2, 'two'), (3, 'three')]

    >>> list(inverted(seq))

    [('one', 1), ('two', 2), ('three', 3)]

    3.namedbidict(mapname, fwdname, invname):

    >>> CoupleMap = namedbidict('CoupleMap', 'husbands', 'wives')

    >>> famous = CoupleMap({'bill': 'hillary'})

    >>> famous.husbands['bill']

    'hillary'

    >>> famous.wives['hillary']

    'bill'

    >>> famous.husbands['barack'] = 'michelle'

    >>> del famous.wives['hillary']

    >>> famous

    CoupleMap({'barack': 'michelle'})

    以上就是python字典支持双向索引吗的详细内容,更多请关注ki4网其它相关文章!

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  • Python中的字典是另一种可变容器模型,且可存储任意类型对象。字典的每个键值(key=>value)对用冒号(:)分割,每个对之间用逗号(,)分割,整个字典包括在花括号({})中 ,字典是无序的,按键取值。字典模块提供三个类来...

    Python中的字典是另一种可变容器模型,且可存储任意类型对象。字典的每个键值(key=>value)对用冒号(:)分割,每个对之间用逗号(,)分割,整个字典包括在花括号({})中 ,字典是无序的,按键取值。

    bdd809829e6ebb83394398bb4881f59e.png

    字典模块提供三个类来处理一对一映射类型的一些操作

    'bidict', 'inverted', 'namedbidict'>>> import bidict>>> dir(bidict)['MutableMapping', '_LEGALNAMEPAT', '_LEGALNAMERE', '__builtins__', '__doc__', '__file__', '__name__', '__package__', 'bidict', 'inverted', 'namedbidict', 're', 'wraps']

    1.bidict类:>>> from bidict import bidict>>> D=bidict({'a':'b'})>>> D['a']'b'>>> D[:'b']'a'>>> ~D #反转字典bidict({'b': 'a'})>>> dict(D) #转为普通字典{'a': 'b'}>>> D['c']='c' #添加元素,普通字典的方法都可以用>>> Dbidict({'a': 'b', 'c': 'c'})

    2.inverted类,反转字典的键值>>> seq = [(1, 'one'), (2, 'two'), (3, 'three')]>>> list(inverted(seq)) [('one', 1), ('two', 2), ('three', 3)]

    3.namedbidict(mapname, fwdname, invname):>>> CoupleMap = namedbidict('CoupleMap', 'husbands', 'wives')>>> famous = CoupleMap({'bill': 'hillary'})>>> famous.husbands['bill']'hillary'>>> famous.wives['hillary']'bill'>>> famous.husbands['barack'] = 'michelle'>>> del famous.wives['hillary']>>> famousCoupleMap({'barack': 'michelle'})

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  • 字典python唯一的影射类型 hash>>> brand = ['李宁', '耐克', '阿迪达斯']>>>slogan = ['一切皆有可能', 'Just do it','Impossible is nothing']>>> print('李宁的口号是:',slogan[brand.index('李宁')])李宁的...

    字典是python唯一的影射类型 hash

    >>> brand = ['李宁', '耐克', '阿迪达斯']

    >>>slogan = ['一切皆有可能', 'Just do it','Impossible is nothing']

    >>> print('李宁的口号是:',slogan[brand.index('李宁')])

    李宁的口号是: 一切皆有可能

    字典不是序列类型 ,是映射类型

    字符串 列表 元组是序列类型

    创建和访问索引 标志性符号--花括号

    创建字典方式一:key value

    >>> dict1 = {'李宁':'一切皆有可能','耐克':'Just do it', '阿迪达斯':'Impossible is nothing'}

    >>>dict1

    {'李宁': '一切皆有可能', '耐克': 'Just do it', '阿迪达斯': 'Impossible is nothing'}

    >>> print('耐克口号是:', dict1['耐克'])

    耐克口号是: Just do it

    >>> dict2 = {1:'one',2:'two',3:'three'}

    >>> dict2[3]

    'three'

    创建空字典

    >>> dict3 = {}

    >>> dict3

    {}

    >>> dict3 = dict()

    >>> dict3

    {}

    通过dict()创建

    >>>help(dict)

    class dict(object)

    | dict() -> new empty dictionary

    | dict(mapping) -> new dictionary initialized from a mapping object's

    | (key, value) pairs

    | dict(iterable) -> new dictionary initialized as if via:

    | d = {}

    | for k, v in iterable:

    | d[k] = v

    | dict(**kwargs) -> new dictionary initialized with the name=value pairs

    | in the keyword argument list. For example: dict(one=1, two=2)

    dict(mapping) -> new dictionary initialized from a mapping object's

    >>>dict3 = dict(('F',70),('i',105),('s',115),('h',104),('C',67))

    Traceback (most recent call last):

    File "", line 1, in

    TypeError: dict expect ed at most 1 arguments, got 5

    >>> dict3 = dict((('F',70),('i',105),('s',115),('h',104),('C',67)))

    >>> dict3

    {'F': 70, 'i': 105, 's': 115, 'h': 104, 'C': 67}

    (key, value) pairs

    >>> dict4 = dict(code = '编程改变世界', draw = '每一笔都是一个世界' )

    >>>dict4

    {'code': '编程改变世界', 'draw': '每一笔都是一个世界'}

    >>>dict4 = dict('code' = '编程改变世界', draw = '每一笔都是一个世界' )

    File "", line 1

    SyntaxError: keyword can't be an expression

    有则更改,没有则创建

    >>> dict4['code'] = '学习编程就可以改变世界'

    >>> dict4['student'] = '天才第一步,却是....'

    >>> dict4

    {'code': '学习编程就可以改变世界', 'draw': '每一笔都是一个世界', 'student': '天才第一步,却是....'}

    dict() 工厂函数(类型) str(), int(),list(),tuple() ...

    fromkeys(...) 会重新创建新的字典

    dict.fromkeys(s[,v]) -> New dict with keys from S and values equal to v (v defaults to None)

    >>>dict1 = {}

    >>>dict1.fromkeys((1,2,3))

    {1: None, 2: None, 3: None}

    >>>dict1.fromkeys((1,2,3),'Number')

    {1: 'Number', 2: 'Number', 3: 'Number'}

    >>> dict1.fromkeys((1,2,3),('one','two','three'))

    {1: ('one', 'two', 'three'), 2: ('one', 'two', 'three'), 3: ('one', 'two', 'three')}

    >>>dict1.fromkeys((1,3),'数字')

    {1: '数字', 3: '数字'}

    >>> dict1

    {}

    keys(),values(),items()

    >>> dict1 = dict1.fromkeys(range(32),'赞')

    >>> dict1

    {0: '赞', 1: '赞', 2: '赞', 3: '赞', 4: '赞', 5: '赞', 6: '赞', 7: '赞', 8: '赞', 9: '赞', 10: '赞', 11: '赞', 12: '赞', 13: '赞', 14: '赞', 15: '赞', 16: '赞', 17: '赞', 18: '赞', 19: '赞', 20: '赞', 21: '赞', 22: '赞', 23: '赞', 24: '赞', 25: '赞', 26: '赞', 27: '赞', 28: '赞', 29: '赞', 30: '赞', 31: '赞'}

    >>> for eachkey in dict1.keys():

    ... print(eachkey)

    ...

    >>>for eachvalue in dict1.values():

    ... print(eachvalue)

    ...

    返回的是元组

    >>>for eachitem in dict1.items():

    ... print(eachitem)

    ...

    >>>print(dict1[31])

    访问不存在的元素

    >>> print(dict1[32])

    Traceback (most recent call last):

    File "", line 1, in

    KeyError: 32

    >>> dict1.get(32)

    >>> print(dict1.get(32))\

    ...

    None

    >>> print(dict1.get(32))

    None

    >>> print(dict1.get(32,'没有'))

    没有

    判断键在没在字典中 成员操作符 in not in

    >>> 31 in dict1

    True

    >>> 33 in dict1

    False

    序列匹配的是值

    clear() 清空字典 存用户信息时会有风险

    >>>dict1.clear()

    >>>dict1

    {}

    >>> dict1 = {}

    >>> a = {'姓名': '俊杰'}

    >>>b = a

    >>> b

    {'姓名': '俊杰'}

    >>>a = {}

    >>> a

    {}

    >>>b

    {'姓名': '俊杰'}

    >>>a = b

    >>> a

    {'姓名': '俊杰'}

    >>>b

    {'姓名': '俊杰'}

    >>>a.clear()

    >>> a

    {}

    >>> b

    {}

    copy()

    赋值只是贴了一个标签,复制创建新的复制域

    >>> a = {1:'one', 2:'two',3:'three'}

    >>> b = a.copy()

    >>>c = a

    >>> c

    {1: 'one', 2: 'two', 3: 'three'}

    >>>a

    {1: 'one', 2: 'two', 3: 'three'}

    >>>b

    {1: 'one', 2: 'two', 3: 'three'}

    >>>id(a)

    139890364904936

    >>> id(b)

    139890303134744

    >>>id(c)

    139890364904936

    pop() popitem() 随机弹

    >>>a.pop(2)

    'two'

    >>>a.popitem()

    (3, 'three')

    setdefalt(key[,value])

    >>>a

    {1: 'one'}

    >>> a.setdefault('小白')

    >>> a

    {1: 'one', '小白': None}

    >>> a.setdefault(5,'five')

    'five'

    >>> a

    {1: 'one', '小白': None, 5: 'five'}

    a.update(b)通过b的key对应的属性去修改a,有则修改 没有则添加

    >>>b = {'小白': '狗'}

    >>>a.update(b)

    >>> a

    {1: 'one', '小白': '狗', 5: 'five'}

    >>>b = {'小黄' : 'da狗'}

    >>>a.update(b)

    >>> a

    {1: 'one', '小白': '狗', 5: 'five', '小黄': 'da狗'}

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  • 也就是说,字典是一个数组,而数组的索引是经过哈希函数处理后得到的。哈希函数的目的是使键均匀地分布在数组中。由于不同的键可能具有相同的哈希值,即可能出现冲突,高级的哈希函数能够使冲突数目最小化。Python中...

    1. 哈希表(Hash tables)

    在Python中,字典是通过哈希表实现的。也就是说,字典是一个数组,而数组的索引是经过哈希函数处理后得到的。哈希函数的目的是使键均匀地分布在数组中。由于不同的键可能具有相同的哈希值,即可能出现冲突,高级的哈希函数能够使冲突数目最小化。Python中并不包含这样高级的哈希函数,几个重要(用于处理字符串和整数)的哈希函数通常情况下均是常规的类型:

    >>> map(hash, (0, 1, 2, 3))

    [0, 1, 2, 3]

    >>> map(hash, ("namea", "nameb", "namec", "named"))

    [-1658398457, -1658398460, -1658398459, -1658398462]

    如果在Python中运行 hash('a') ,后台将执行 string_hash()函数,然后返回 12416037344 (这里我们假设采用的是64位的平台)。

    如果用长度为 x 的数组存储键/值对,则我们需要用值为 x-1 的掩码计算槽(slot,存储键/值对的单元)在数组中的索引。这可使计算索引的过程变得非常迅速。字典结构调整长度的机制(以下会详细介绍)会使找到空槽的概率很高,也就意味着在多数情况下只需要进行简单的计算。假如字典中所用数组的长度是 8 ,那么键'a'的索引为:hash('a') & 7 = 0,同理'b'的索引为 3 ,'c'的索引为 2 , 而'z'的索引与'b'相同,也为 3 ,这就出现了冲突。

    1252882-20190320163758520-993426776.png

    可以看出,Python的哈希函数在键彼此连续的时候表现得很理想,这主要是考虑到通常情况下处理的都是这类形式的数据。然而,一旦我们添加了键'z'就会出现冲突,因为这个键值并不毗邻其他键,且相距较远。当然,我们也可以用索引为键的哈希值的链表来存储键/值对,但会增加查找元素的时间,时间复杂度也不再是 O(1) 了。下一节将介绍Python的字典解决冲突所采用的方法。

    2. dict与set的实现原理

    dict与set实现原理是一样的,都是将实际的值放到list中。唯一不同的在于hash函数操作的对象,对于dict,hash函数操作的是其key,而对于set是直接操作的它的元素,假设操作内容为x,其作为因变量,放入hash函数,通过运算后取list的余数,转化为一个list的下标,此下标位置对于set而言用来放其本身,而对于dict则是创建了两个list,一个list该下表放此key,另一个list中该下标方对应的value。

    其中,我们把实现set的方式叫做Hash Set,实现dict的方式叫做Hash Map/Table(注:map指的就是通过key来寻找value的过程)

    3.hash碰撞及其解决方法

    (1)开放寻址法(Open addressing)

    开放寻址法是一种用探测手段处理冲突的方法。在上述键'z'冲突的例子中,索引 3 在数组中已经被占用了,因而需要探寻一个当前未被使用的索引。增加和搜寻键/值对需要的时间均为 O(1)。

    1252882-20190320164854398-942519987.png

    1252882-20190320165032343-1363169844.png

    (2)拉链法

    原理图如下,其实就是将发生有冲突的元素放到同一位置,然后通过“指针“来串联起来

    1252882-20190320165422720-992489367.png

    参考文献:

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