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  • 数据结构中的有序和无序 文章开头首先感谢正在学C++博主 个人最起始的迷惑 我的迷惑来自有序列表这个名词。 在我的印象中有序的数据结构是可以保留插入顺序的一种数据结构。而无序则是指在插入数据时进行了排序、...

    数据结构中的有序和无序

    文章开头首先感谢正在学C++博主

    个人最起始的迷惑

    我的迷惑来自有序列表这个名词。

    在我的印象中有序的数据结构是可以保留插入顺序的一种数据结构。而无序则是指在插入数据时进行了排序、去重等操作的数据结构。

    正是因为这个迷惑让我开始了对于有序和无序的思考。

    以Python的list和JavaScript的Array为例来说,以下的数据是有序还是无序

    # py
    arr = [1,3]
    arr.append(2)
    print(arr) #[1,3,2]
    
    // JavaScript
    let arr = [1,3];
    arr.push(2);
    console.log(arr); // [1,3,2]
    

    下面是疑惑点

    • 如果说上面的是有序的,则可以认为是下标拥有排列顺序
    • 如果说上面的是无序的,则可以认为是值无排列顺序,所以是无序的

    正在学C++进行讨论

    机缘巧合下,我发现正在学C++博主发布了很多有关算法的博客,本能的觉得老哥铁定知道,然后厚着脸皮向老哥留言了。没想到老哥竟然回复我了,哈哈。

    原讨论地址,讨论内容在评论区

    这里对讨论内容进行整理

    • Q:

      对于数据结构而言, 有序和无序是指插入元素的顺序还是元素的排列顺序(如从小到大)

    • A:

      任意给一组数,可以说这组数是有序(小到大/大到小)或无序(乱序)的,然后对这组数进行排序使得它按照一个顺序排列。插入元素的顺序,怎么叫有序怎么叫无序?你可以说,对于一组有序的数,把另一个单独的数插入到这组数中使得这组数依旧有序。

    • Q:

      或许是考虑的角度问题,我下面举一个具体一点例子:

      有序链表,此处的有序为元素有排列顺序, 但是有序链表其实是一个无序的数据结构

      数据结构的有序无序是以插入元素的顺序来看的。

      如果在插入元素时 如同set数据结构一样进行了去重, 或者进行了排序打乱了插入的元素, 则认为该数据结构是无序的。

      如同python的list一样,很多人的介绍是一个有序可变的序列

    • A:

      我学习的严蔚敏老师的数据结构中,有序就是指一组数,按某个关键字有序排列,就是有序。

      可以有重复值,可以插入,可以删除,但是有序无序与这些操作没关系。

      有序无序,指的是整体的元素关键字是否按照某个顺序。

      你说的有序链表,我理解的意思是,一组数的逻辑结构是线性的,物理结构是链式存储。我没有懂你说的“有序为元素有排列顺序, 但是有序链表其实是一个无序的数据结构”。

      数据元素相互之间的关系,存在着四种逻辑结构和四种物理结构。你说的是什么数据结构?

      还有,有序无序是以插入元素的顺序来看的,我不懂,可以插入在末尾、在中间在任何一个位置,怎么判断有序无序?

      (个人补充:当我看到可以插入在末尾、在中间在任何一个位置的时候又蒙了,随后看到了老哥在问答中的回答后就明白了)

    • Q:

      讲的很透彻,我大概明白所谓的有序和无序应该站在从什么角度去理解了。谢谢您。


    下方为正在学C++老哥在问答上的回答,原文地址

    • Q:

      数据结构中的有序和无序是如何理解的?

      以JavaScript为例

      let arr = [1,3];
      arr.push(2);
      console.log(arr); //[1,3,2]
      

      上方的数组是一个有序的还是无序的呢?

      如果是有序的则可以理解为是以插入顺序来看的;

      如果是无序的则可以理解为是以值的排序顺序来看的;

      目前在看数据结构, 看到有序链表这一块有点懵, 感觉有序和无序的定义很模糊.

    • A:

      这一般来说是无序的。

      排序,是将一个数据元素(或记录)的任意序列,重新排列成一个按关键字有序的序列。

      如果你的关键字是元素的大小,就是无序的。

      如果你为每个元素增加一个属性:位置,1的位置是1,3的位置是2,2的位置是3,且关键字是每个元素的位置,那就是有序。

    总结

    判断有序和无序需要辩证地来说。

    以上面的例子来说:

    let arr = [1,3];
    arr.push(2);
    console.log(arr); //[1,3,2]
    

    如果站在值的角度来说这个数组为无序的,因为它没有对数据进行排序,数据依然是以乱序排列的

    如果站在数组本身的实现逻辑的角度来说,它是有序的,因为可以按照索引进行取值,并且索引是有序的

    有序集合:集合里的元素可以根据key或index访问
    无序集合:集合里的元素只能遍历。

    编程是一个不断试错的过程,在这个过程中感谢每一个帮助过我的人,每一个把自己的理解和学习心得无私分享出来人。

    如果文章中有不对的地方请您在评论区指出来,我会及时改正。

    文章的末尾再次感谢正在学C++博主。

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  • 但其实,在普通使用,这样实现性能,并没有python原生列表性能好。 因为python原生列表功能,是基于数组作扩展实现。 # coding: utf-8 class Node: def __init__(self, init_data): self....

    只是看看套路,没有深入练习。

    如果真要自己写,可以基于此类。

    但其实,在普通使用中,这样实现的性能,并没有python原生的列表性能好。

    因为python原生列表的功能,是基于数组作扩展实现的。

    # coding: utf-8
    
    
    class Node:
        def __init__(self, init_data):
            self.data = init_data
            self.next = None
    
        def get_data(self):
            return self.data
    
        def get_next(self):
            return self.next
    
        def set_data(self, new_data):
            self.data = new_data
    
        def set_next(self, new_next):
            self.next = new_next
    
    
    class UnorderedList:
        def __init__(self):
            self.head = None
    
        def add(self, item):
            temp = Node(item)
            temp.set_next(self.head)
            self.head = temp
    
        def size(self):
            current = self.head
            count = 0
            while current is not None:
                count += 1
                current = current.get_next()
            return count
    
        def search(self, item):
            current = self.head
            found = False
            while current is not None and not found:
                if current.get_data() == item:
                    found = True
                else:
                    current = current.get_next()
            return found
    
        def remove(self, item):
            current = self.head
            previous = None
            found = False
            while not found:
                if current.get_data() == item:
                    found = True
                else:
                    previous = current
                    current = current.get_next()
            if previous is None:
                self.head = current.get_next()
            else:
                previous.set_next(current.get_next())
    
        def show_data(self):
            current = self.head
            while current is not None:
                print(current.get_data())
                current = current.get_next()
    
    
    print('============UnorderedList==================')
    my_un_order_list = UnorderedList()
    my_un_order_list.add(31)
    my_un_order_list.add(77)
    my_un_order_list.add(17)
    my_un_order_list.add(93)
    my_un_order_list.add(26)
    my_un_order_list.add(54)
    print(my_un_order_list.size())
    print(my_un_order_list.search(17))
    my_un_order_list.remove(26)
    print(my_un_order_list.size())
    my_un_order_list.show_data()
    
    
    class OrderedList:
        def __init__(self):
            self.head = None
    
        def add(self, item):
            current = self.head
            previous = None
            stop = False
            while current is not None and not stop:
                if current.get_data() > item:
                    stop = True
                else:
                    previous = current
                    current = current.get_next()
            temp = Node(item)
            if previous is None:
                temp.set_next(self.head)
                self.head = temp
            else:
                temp.set_next(current)
                previous.set_next(temp)
    
        def size(self):
            current = self.head
            count = 0
            while current is not None:
                count += 1
                current = current.get_next()
            return count
    
        def search(self, item):
            current = self.head
            found = False
            stop = False
            while current is not None and not found and not stop:
                if current.get_data() == item:
                    found = True
                else:
                    if current.get_data() > item:
                        stop = True
                    else:
                        current = current.get_next()
            return found
    
        def remove(self, item):
            current = self.head
            previous = None
            found = False
            while not found:
                if current.get_data() == item:
                    found = True
                else:
                    previous = current
                    current = current.get_next()
            if previous is None:
                self.head = current.get_next()
            else:
                previous.set_next(current.get_next())
    
        def show_data(self):
            current = self.head
            while current is not None:
                print(current.get_data())
                current = current.get_next()
    
    
    print('============OrderedList==================')
    my_order_list = OrderedList()
    my_order_list.add(31)
    my_order_list.add(77)
    my_order_list.add(17)
    my_order_list.add(93)
    my_order_list.add(26)
    my_order_list.add(54)
    print(my_order_list.size())
    print(my_order_list.search(17))
    my_order_list.remove(26)
    print(my_order_list.size())
    my_order_list.show_data()
    

      

    C:\Users\Sahara\.virtualenvs\untitled\Scripts\python.exe D:/test/python_list.py
    ============UnorderedList==================
    6
    True
    5
    54
    93
    17
    77
    31
    ============OrderedList==================
    6
    True
    5
    17
    31
    54
    77
    93
    
    Process finished with exit code 0
    

      

    转载于:https://www.cnblogs.com/aguncn/p/10660188.html

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  • 那么本文就想大家分享一下,这个无序中的细节。 在开始之前,本蟒蛇严重申明,集合字典是无序的!!集合字典是无序的!!集合字典是无序的!!不要看完本蛇说完,然后得到了什么奇奇怪怪的结论!本文基于...

    每个熟悉python的人都知道,python提供给了我们各种各样原生的数据结构,如list、tuple、set、dict等等。这些形形色色的数据结构为我们程序猿提供了业务支持。但是要用好这些对象,可就要理解这些结构的特点。比如简单的区分:可变与不可变、有序与无序。那么本文就想和大家分享一下,这个无序中的细节。

    在开始之前,本蟒蛇严重申明,集合和字典是无序的!!集合和字典是无序的!!集合和字典是无序的!!不要看完本蛇说完,然后得到了什么奇奇怪怪的结论!本文基于python3.6进行讲解,什么你还是2.7?兄弟醒醒,都2018年了o(∩_∩)o 哈哈

    字典和集合是无序的,只要你懂一点点python的皮毛,你都熟知这句话。大家在初识python时就学习过,什么是可迭代对象(分清楚这个多半是想知道到底啥能被for循环遍历),什么是可变可迭代对象,什么是不可变可迭代对象,什么是无序什么是有序。但大家有想过证明无序嘛?自然会想,本蟒蛇也不例外。那么如何证明无序性呢?简单暴力的解决办法,随便写个两行代码,定义一个set然后print看结果呗!我的测试代码如下:

    s = {‘a’,‘b’,‘c’}
    print(s)
    真的是简单暴力又直接,看到这两行代码不经感叹,人生苦短,我用python(本蟒蛇大学学的java)。好了,当我疯狂运行这个程序的时候输出结果自然也不唯一。无序嘛!就是这个意思~

    但是事情没有那么简单,我无意又用int类型试了一试,如下:

    s = {1,2,3}
    print(s)
    猜猜发生了什么?这种情况下,无论我怎么疯狂输出,疯狂运行这段代码,我得到的结果却是唯一的,那就是print了{1,2,3}

    通过反复尝试我发现,只要是int类型,那么set好像就变成有序了,无论声明这个set时数字如何摆放,输出结果总是以一种固定的顺序!同样我将dict字典的key值设为int类型,这时候字典也变成了固定的排序方式。这是为什么呢?

    讲到这里,本蛇需要继续声明set和dict是无序的!别怀疑你的专业知识。那么为什么出现这种现象呢,答案只需要从底层源码中就能找到。简单来说,就是字典和集合的无序性在python是如何实现的?

    字典和集合无序的实现方式是hash表。没错,他们是通过hash值来将对象放入hash表中,从而达到无序的操作(众所周知对象的hash值是不断变化的)。代码如下:

    s = {‘A’,‘B’,‘C’}
    print(hash(‘A’))
    print(hash(‘B’))
    print(hash(‘C’))
    print(s)
    通过打印出hash值,结果也就一目了然啦~

    就像上图显示一样,每次的hash值都不同,那么字符ABC在hash表中的位置也不同,然而set就是依据hash表来进行排列的,这就实现了集合的无序。那么同样的操作我们放在int类型上呢?

    s = {1,2,3}
    print(hash(1))
    print(hash(2))
    print(hash(3))
    print(s)
          到这一步,可能有些猿们就知道结果了,没错结果如下:

    无论我多努力的输出,123的hash值却那么任性就是123。是的,python中int型的hash值就是它本身,那么set或dict中的排序方式又是通过hash表实现的,所以自然顺序就不会变。

    所以,问题解决啦就是因为hash的原因,导致了这一怪异现象。提到了hash表不得不佩服python的精妙,dict是原生数据结构中常用来储存大量复杂数据的工具,类似数据库。这种情况下,查询效率真的是很关键的存在。利用了hash表,空间换时间的方式大大提高了查询效率,妙呀

    所以!不知道大家在做列表随机的时候会不会这样操作,反正本蟒蛇是干过(年少不懂事~),就是类似下面的代码:

    L = [‘a’,‘b’,‘c’]
    L = list(set(L))
    print(L)
    有没有??完美!精简!做随机我甚至都没导入random模块!在没有重复对象的情况下转为集合在转回来不就随机了嘛那么通过上面的分析,当出现int类型时这个随机就失去了意义啦避免这样使用哟。而且在真正的生产过程中,你用到列表随机说明就有重复值呀~如果没有。。为什么不直接就用set呢。。。Σ( ° △ °|||)︴可别忘了set还带去重呢!

    所以!记住set是无序的!也千万别钻int值是有序的这个空子!因为简单的说,我运行时是CPython作为解释器的,别的结果可能不一样哟而且python是一门胶水语言,百搭的中央空调,和什么都能配所以不能保证你的代码绝对只用cPython作为解释器。所以set与dict是无序的但是无序的世界里也有小惊喜等着我们发现

    谢谢你的阅读我是大蟒蛇,我希望通过自己轻松愉快的语气中与大家讲解我遇到的,或是帮助大家解决你遇到的python中的问题,也希望能给python初学者带来收获希望大家能把一门语言给玩转起来很有趣呢

    本文可以转载,但须声明原创作者,不用与我说,因为传播是最美好的,但请珍惜本蛇的劳动成果~~
    ————————————————
    版权声明:本文为CSDN博主「big蟒蛇」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
    原文链接:https://blog.csdn.net/qq_16617397/article/details/83627602

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  • 每个熟悉python的人都知道,python提供给了我们各种各样原生的数据结构,如list、tuple、set、...那么本文就想大家分享一下,这个无序中的细节。 在开始之前,本蟒蛇严重申明,集合字典是无序的!!集合...

    本文转载:http://blog.csdn.net/qq_16617397/article/details/83627602

    每个熟悉python的人都知道,python提供给了我们各种各样原生的数据结构,如list、tuple、set、dict等等。这些形形色色的数据结构为我们程序猿提供了业务支持。但是要用好这些对象,可就要理解这些结构的特点。比如简单的区分:可变与不可变、有序与无序。那么本文就想和大家分享一下,这个无序中的细节。

           在开始之前,本蟒蛇严重申明,集合和字典是无序的!!集合和字典是无序的!!集合和字典是无序的!!不要看完本蛇说完,然后得到了什么奇奇怪怪的结论!本文基于python3.6进行讲解,什么你还是2.7?兄弟醒醒,都2018年了o(∩_∩)o 哈哈

          字典和集合是无序的,只要你懂一点点python的皮毛,你都熟知这句话。大家在初识python时就学习过,什么是可迭代对象(分清楚这个多半是想知道到底啥能被for循环遍历),什么是可变可迭代对象,什么是不可变可迭代对象,什么是无序什么是有序。但大家有想过证明无序嘛?自然会想,本蟒蛇也不例外。那么如何证明无序性呢?简单暴力的解决办法,随便写个两行代码,定义一个set然后print看结果呗!我的测试代码如下:

    
     
    1. s = {'a','b','c'}

    2. print(s)

    真的是简单暴力又直接,看到这两行代码不经感叹,人生苦短,我用python(本蟒蛇大学学的java)。好了,当我疯狂运行这个程序的时候输出结果自然也不唯一。无序嘛!就是这个意思~

    但是事情没有那么简单,我无意又用int类型试了一试,如下:

    
     
    1. s = {1,2,3}

    2. print(s)

    猜猜发生了什么?这种情况下,无论我怎么疯狂输出,疯狂运行这段代码,我得到的结果却是唯一的,那就是print了{1,2,3}

    通过反复尝试我发现,只要是int类型,那么set好像就变成有序了,无论声明这个set时数字如何摆放,输出结果总是以一种固定的顺序!同样我将dict字典的key值设为int类型,这时候字典也变成了固定的排序方式。这是为什么呢?

          讲到这里,本蛇需要继续声明set和dict是无序的!别怀疑你的专业知识。那么为什么出现这种现象呢,答案只需要从底层源码中就能找到。简单来说,就是字典和集合的无序性在python是如何实现的?

          字典和集合无序的实现方式是hash表。没错,他们是通过hash值来将对象放入hash表中,从而达到无序的操作(众所周知对象的hash值是不断变化的)。代码如下:

    
     
    1. s = {'A','B','C'}

    2. print(hash('A'))

    3. print(hash('B'))

    4. print(hash('C'))

    5. print(s)

    通过打印出hash值,结果也就一目了然啦~

            就像上图显示一样,每次的hash值都不同,那么字符ABC在hash表中的位置也不同,然而set就是依据hash表来进行排列的,这就实现了集合的无序。那么同样的操作我们放在int类型上呢?

    
     
    1. s = {1,2,3}

    2. print(hash(1))

    3. print(hash(2))

    4. print(hash(3))

    5. print(s)

          到这一步,可能有些猿们就知道结果了,没错结果如下:

           无论我多努力的输出,123的hash值却那么任性就是123。是的,python中int型的hash值就是它本身,那么set或dict中的排序方式又是通过hash表实现的,所以自然顺序就不会变。

          所以,问题解决啦~就是因为hash的原因,导致了这一怪异现象。提到了hash表不得不佩服python的精妙,dict是原生数据结构中常用来储存大量复杂数据的工具,类似数据库。这种情况下,查询效率真的是很关键的存在。利用了hash表,空间换时间的方式大大提高了查询效率,妙呀~

          所以!不知道大家在做列表随机的时候会不会这样操作,反正本蟒蛇是干过(年少不懂事~),就是类似下面的代码:

    
     
    1. L = ['a','b','c']

    2. L = list(set(L))

    3. print(L)

    有没有??完美!精简!做随机我甚至都没导入random模块!在没有重复对象的情况下转为集合在转回来不就随机了嘛~那么通过上面的分析,当出现int类型时这个随机就失去了意义啦~避免这样使用哟。而且在真正的生产过程中,你用到列表随机说明就有重复值呀~如果没有。。为什么不直接就用set呢。。。Σ( ° △ °|||)︴可别忘了set还带去重呢!

          所以!记住set是无序的!也千万别钻int值是有序的这个空子!因为简单的说,我运行时是CPython作为解释器的,别的结果可能不一样哟~而且python是一门胶水语言,百搭的中央空调,和什么都能配~所以不能保证你的代码绝对只用cPython作为解释器。所以set与dict是无序的~但是无序的世界里也有小惊喜等着我们发现~

           谢谢你的阅读~我是大蟒蛇,我希望通过自己轻松愉快的语气中与大家讲解我遇到的,或是帮助大家解决你遇到的python中的问题,也希望能给python初学者带来收获~~希望大家能把一门语言给玩转起来~~很有趣呢~

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  • 有序性:是指可以通过其位置来...可变性:是指是否可以对容器中的元素进行增删该的操作。 字符串:有序,不可变 列表:有序,可变 元组:有序,不可变 字典:无序,可变 集合:无序,可变 冻集合:无序,不可变 ...
  • 说明:列表不可以转换为字典 1.转换后的列表为无序列表 ''' 遇到问题没人解答?小编创建了一个Python学习交流QQ群:857662006 寻找有志同道合的小...#字典中的key转换为列表 key_value = list(a.keys()) print('字典...
  • 无序字典,普通字典 ,遍历一个普通字典,返回数据定义字典时字段顺序是不一致。 print("Regular dictionary") d = {} d['a'] = 'a' d['b'] = 'b' d['c'] = 'C' d['d'] = 'd' d['e'] = 'e' print('普通字典...
  • python 有序字典普通字典普通字典...若有序字典中的元素直接填值初始化,未进行插入元素操作,则遍历有序字典,输出结果仍然是无序的。 Python3.6 版本以后的 dict 是有序的,不用再考虑 dict 顺序性的问题。 ...
  • }是否匹配用Stack将十进制转化为16进制一下任意进制用Stack实现中缀转后缀(中缀后缀定义可以百度)后缀算法具体计算数值2、QueuepythonQueue实现用Queue模拟打印机打印双端队列实现双端队列模拟...
  • 无序实现Python

    2020-08-19 09:09:44
    Python中的List是以顺序存储的方式实现的,本文以链式存储的形式实现无序表,所以元素互称为前驱元素,后继元素。 无序表的方法主要有增加元素、删除元素、查找元素、无序表大小、是否非空等等。简单实现了几个方法...
  • Python 的基础数据类型中的字典类型分为:无序字典 与 有序字典 两种类型 1.无序字典(普通字典): 输出: 可以看见,遍历一个普通字典,返回的数据定义字典时的字段顺序是不一致的。 2.有序字典 输出: 有序...
  • 如上所述,无序列表结构是项集合,其中每个项保持相对于其他项相对位置。下面给出了一些可能的无序列表操作。 List() 创建一个新空列表。它不需要参数,并返回一个空列表。 add(item) 向列表添加一个新...
  • python的基础数据类型中的字典类型分为:无序字典与有序字典两种类型。 1、无序字典(普通字典) 遍历一个普通字典,返回的数据定义字典时的字段顺序是不一致的。 my_dict = dict() my_dict["name"] = "lowman...
  • python中的函数

    2018-12-05 22:15:05
    python内置数据结构 数值类型 ...有序数据类型和无序数据类型 有序:str list tuple 无序:数值 bool set python2:dict无序 python3:dict有序 一般情况下:有序数据类型可以索引,切片,连接,...
  • Python中的函数

    2018-12-07 18:57:48
    Python内置数据结构总结 ...有序数据类型和无序数据类型 有序:str list tuple 无序:数值 bool set python2:dict无序 python3:dict有序 一般情况下:有序数据类型可以索引,切片,连接,重复 ...
  • 题目一:LT215-无序数组第K个元素 题目:在未排序数组找到第 k 个最大元素。请注意,你需要找是数组排序后第 k 个最大元素,而不是第 k 个不同元素 输入: [3,2,1,5,6,4] k = 2 输出: 5 输入: ...
  • 列表 元组 都是 有序 集合,都能够 通过索引值 获取到对应数据 字典 是一个 无序 集合,是使用 键值对 保存数据 1.2. 演示 截取从 2 ~ 5 位置 字符串 截取从 2 ~ 末尾 字符串 截取从 开始 ~ 5 位置 ...
  • python中的数组可以理解为字符串的表达形式,这就通透了 我们一般说的集合是无序的。python中用{} # a=['范冰冰','李冰冰','杨幂'] # # 我喜欢的明星还有,我还得加 # a.append('刘诗诗') # # 我觉得在我眼中舒畅...
  • 参考链接: Python中set clear pythonset其他语言类似, 是一个无序不重复元素集, 基本功能包括关系测试消除重复元素. 集合对象还支持union(联合), intersection(交), difference(差)sysmmetric difference...
  • python有序字典

    2019-06-09 16:33:21
    有序字典通常字典类似,只是它可以记录元素插入其中顺序,而一般字典是会以任意顺序迭代。 普通字典: 由上面结果可以看出对普通字典进行遍历,输出结果是无序的。 下面是有序字典(需要导入...
  • 集合是指包含一组元素数据结构 1. 有序集合:list,tuple,strunicode; 2. 无序集合:set 3. 无序集合并且具有 key-value 对:dict
  • python中的字典

    2021-03-23 23:27:31
    dictionary(字典)是出列表以外python最灵活数据类型 字典同样可以用来存储多个数据 通常是用于存储描述一个物体相关信息 列表区别: 列表是有序的对象集合 字典是无序的对象集合 字典用{}...
  • Python中的字典

    2020-01-01 23:03:00
    dictionary(字典) 是 除列表以外 Python 最灵活 数据类型 字典同样可以用来 存储多个数据 通常用于存储 描述一个 物体 相关信息 列表区别 列表 是 有序 对象集合 字典 是 无序 对象...
  • Python中关于字典操作

    万次阅读 多人点赞 2018-11-19 21:00:20
    字典是什么 在 Python 中,字典 是一系列键 — 值...dictionary(字典)是除列表以外python中最灵活数据类型 字典列表区别 列表是有序的对象集 字典是无序的对象集 字典表示 字典用{}定义,字典使用键值对...
  • python 有序字典使用

    2020-10-19 22:07:13
    有序字典通常字典类似,只是它可以记录元素插入其中顺序,而一般字典是会以任意顺序迭代。 二、使用步骤 1.引入库 import collections 2.实例化一个有序字典对象 dic = collections.OrderedDict() 3.动态...
  • Python中dict理论上是无序的,那么每次插入取出应该是不可控顺序,但是3.6以后Python插入取出顺序相同。是因为底层实现方式进行了修改。 为什么从Python 3.6开始字典有序并效率更高 这篇文章主要给大家...

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