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  • python数组合并
    千次阅读
    2019-01-05 09:12:42

    将两个有序(从小到大排列)列表合并

    arr1 = [1,3,4,6,10]
    arr2 = [2,5,8,11]
    ans = arr1.copy()
    #存储下标
    ind = 0
    for i in range(len(arr1)):
        #arr2中元素比arr1中大时,该arr2元素向后移动,反之,就在该处插入arr2的元素
        while ind < len(arr1):
            if arr2[i] <= arr1[ind]:
                ans.insert(ind + i,arr2[i])
                break
            else:
                ind = ind + 1
        else:
            ans = ans + arr2[i:]
            break
    
    print(ans)
    
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  • python中对数组合并的方法

    千次阅读 2021-11-02 15:01:51
    #合并后赋值给新数组a3 a3 = a1 + a2 2.extend #调用此方法,a1会扩展成a1和a2的内容 a1.extend(a2) 3.列表表达式 ''' 学习中遇到问题没人解答?小编创建了一个Python学习交流QQ群:725638078 寻找有志同道合的小...

    python的数组合并在算法题中用到特别多,这里简单总结一下:

    假设有a1和a2两个数组:

    a1=[1,2,3]
    
    a2=[4,5,6]
    

    合并方式

    1.直接相加

    #合并后赋值给新数组a3
    a3 = a1 + a2
    

    2.extend

    #调用此方法,a1会扩展成a1和a2的内容
    a1.extend(a2) 
    

    3.列表表达式

    '''
    学习中遇到问题没人解答?小编创建了一个Python学习交流QQ群:725638078
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    '''
    #先生成新的二维数组
    a3 = [a1, a2]
    #列表推导形成新的数组
    a4 = [ y for a in a3 for y in a ]
    

    合并性能

    下面分别测试下三种数组合并方式的性能

    import time
    
    a1=range(100000000)
    
    a2=range(100000000)
    
    start=time.time()
    
    new_a = a1 + a2
    
    end=time.time()
    
    cost = end - start
    
    print cost
     
    
    a1=range(100000000)
    
    a2=range(100000000)
    
    start=time.time()
    
    a1.extend(a2)
    
    new_a = a1
    
    end=time.time()
    
    cost = end - start
    
    print cost
    
     
    
    a1=range(100000000)
    
    a2=range(100000000)
    
    a3=[a1,a2]
    
    start=time.time()
    
    new_a = [ y for a in a3 for y in a ]
    
    end=time.time()
    
    cost = end - start
    
    print cost
    

    分别输出:

    17.2916171551
    
    20.8185400963
    
    55.1758739948
    

    可以看出:在数据量大的时候,第一种方式的性能要高出很多。

    结尾给大家推荐一个非常好的学习教程,希望对你学习Python有帮助!

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    https://www.bilibili.com/video/BV1QZ4y1N7YA?share_source=copy_web

    展开全文
  • python数组去重

    2020-11-20 22:43:46
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    并集a = b = c = # 并# 合并数组a.extend(b)# 去重array =list(set(a))print(array)# 第二种方法array =list(set(a)|set(b))print(array)打印结果:交集a = b = c = # 交array = list(set(a) & set(b))print(array)打印结果:补集a = b = c = # 补print(set(c))print(set(a))array =list(set(c)-set(a))print(array)...

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    导语:本文章记录了本人在学习python基础之数据结构篇的重点知识及个人心得,以加深自己的理解。 本文重点:1、了解列表、元组、字节序列、数组等数据结构; 2、了解上述数据结构相对应的迭代、切片、排序、拼接操作; 3、如果想把代码写的pythonic,在保证代码可读性的前提下,代码行数越少越好。 一、内置序列类型...

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    s2{1,2,3,4,5}结语set和list是python常用的结构类型,list可以看成是一个数组,而set就是数学上的集合,它们搭配起来还有一些妙用:去重>>>line = >>>...欢迎点击「算法与编程之美」关注我们! 本文首发于微信公众号:算法与编程之美,欢迎关注,及时了解更多此系列文章。 问题描述最近看到一个比较有意思的...

    region是string公共参数,详见产品支持的 地域列表。 loadbalancerid是string负载均衡实例id sourcelistenerids.n否array ofstring负载均衡监听器id数组 sourcelocationids.n否array ofstring负载均衡转发规则的id数组 3. 输出参数 参数名称类型描述 rewritesetarray ofruleoutput重定向转发规则构成的数组,若无重...

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    python使用起来很简单,但它是一种真正的编程语言,与shell脚本或批处理文件相比,它可以为大型程序提供更多的结构和支持。 另一方面,python也提供比c更多的错误检查,并且作为一种非常高级的语言,它内置了高级数据类型,比如灵活的数组和字典。 由于其更通用的数据类型,python适用于比awk甚至perl更大的问题域...

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    列举python2和python3的区别 python3 使用 print 必须要以小括号包裹打印内容,比如print(hi)python2 既可以使用带小括号的方式,也可以使用一个空格来...xrange:用法与range完全相同,所不同的是生成的不是一个数组,而是一个生成器。 区别:要生成很大的数字序列的时候,用xrange会比range性能优很多...

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  • 数组的组合 水平组合 垂直组合 ''' arr = np.arange(4).reshape(2,2) print(f'arr:\n{arr}') n = arr*2+1 print(f'n:\n{n}') #行链接 水平组合 k1 = np.hstack((arr,n)) print(f'k1:\n{k1}') #列链接 垂直组合...
    import numpy as np
    '''
    数组的组合
        水平组合
        垂直组合
    '''
    arr = np.arange(4).reshape(2,2)
    print(f'arr:\n{arr}')
    
    n = arr*2+1
    print(f'n:\n{n}')
    
    #行链接 水平组合
    k1 = np.hstack((arr,n))
    print(f'k1:\n{k1}')
    
    
    #列链接 垂直组合
    k2 = np.vstack((arr,n))
    print(f'k2:\n{k2}')
    
    k3 = np.row_stack((arr,n))
    print(f'k3:\n{k3}')
    
    k4 = np.column_stack((arr,n))
    print(f'k4:\n{k4}')
    
    '''
    np.concatenate((数组1,数组2),axis=0/1)实现连接
        axis = 0 表示跨行连接
        axis = 1 表示跨行连接
    '''
    k4 = np.concatenate((arr,n),axis=0)
    print(f'k4:\n{k4}')
    
    k5 = np.concatenate((arr,n),axis=1)
    print(f'k5:\n{k5}')
    
    '''
    深度组合 np.dstack((数组1,数组2),axis=0/1) 对应位的合并
    '''
    k6 = np.dstack((arr,n))
    print(f'k6:\n{k6}')
    
    '''
    假设有不一样行列怎么办
    行列数至少有一个相同,才能合并
    如果行数一致-->水平
    如果列数一致-->垂直
    '''
    arr1 = np.arange(12).reshape(3,4)
    arr2 = np.arange(16).reshape(4,4)
    
    k1 = np.vstack((arr1,arr2))
    print(k1)
    
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