Python算法常用技巧与内置库（python内置库使用）-人工智能-知优网

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。

Python算法常用技巧与内置库

近些年跟着python的越来越火，python也逐渐成为了许多程序员的喜欢。许多程序员现已开始运用python作为榜首言语来刷题。

最近我在用python刷题的时分想去找点python的刷题常用库api和刷题技巧来看看。类似于C++的STL库文档相同，可是很可惜并没有找到，所以决议结合自己的刷题经历和上网查找做一份文档出来，供自己和咱们观看查阅。

1.输入输出:

1.1 榜首行给定两个值n,m，用空格切开，榜首个n决议接下来有n行的输入，m决议每一行有多少个数字，m个数字均用空格分隔.

处理办法：python的input函数接纳到的输入默许都是字符串，所以咱们运用字符串切开、强制类型转化、列表生成器就能够完美处理输入问题。代码如下:

#接纳两个值，运用n,m别离接纳列表中的两个值
n,m=[int(x)forxininput().split()]
#结构输入列表的列表
num_list=[]
foriinrange(n):
#python能够不必介意m的值，将一切数值接纳进来然后运用len判别长度
tmp_list=[int(x)forxininput().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

拜访python的print函数默许运用换行作为完毕符，所以咱们需求将它修正成咱们需求的距离，代码如下:

foriinrange(10):
print(i,end='')

end是print函数中的一个参数，决议输出的完毕字符，这儿修正成空格代表输出一行数字，用空格距离，其它字符能够自行修正。

2.空列表生成，字符串修正，列表遍历

2.1 代码编写过程中，有时分会需求一个带有长度的，有初始值的空列表，生成办法如下:

#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.运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=[[0foriinrange(m)]forjinrange(n)]

2.2 在python傍边字符串是无法原地修正的，假如每次修正都生成一个新字符串，那么对修正次数许多且字符串很当的状况，开支是很大的。所以一般是把字符串转为列表进行修正最终再转回来。

string='Ilovetoeatchicken'
#将字符串转化成列表
string_list=list(string)
#.......对字符串列表进行修正
#Code
#将字符串列表从头拼接成字符串
#string=''.join(string_list)

2.3 python中列表遍历有许多种不同的办法，最直接的办法是直接对列表进行迭代遍历，可是由于咱们往往是根据索引对数组进行操作且需求修正数组的值，所以更引荐用以下代码中的第二三中办法:

num_list=[iforiinrange(10)]
#1.直接迭代列表
foriteminnum_list:
#Code
pass
#2.经过索引进行迭代
foriinrange(len(num_list)):
print(num_list[i])
#3.经过enumerate函数进行迭代
forindex,valueinenumerate(num_list):
#index为当时元素的索引，value为当时元素的值
print(index,value)

3. collections库的运用

3.1 deque行列

deque 是python中的行列（FIFO先进先出），行列在进行队首弹出的时分会比list要快。

尤其在运用BFS（深度优先查找）的时分，行列是有必要要运用到的。部分deque运用代码如下:

fromcollectionsimportdeque
#初始化一个最大长度为3的行列
d=deque([1,2,3],maxlen=3)
#由于初始化行列最大长度为3，再增加元素会把队头元素挤出
d.append(4)
#初始化一个不约束长度的行列
d=deque()
#增加元素到队尾部
d.append(1)
d.append(2)
d.append(3)
#将队首的元素弹出回来
print(d.popleft())
#弹出队尾元素并回来值
print(d.pop())
#在队首刺进元素
d.appendleft(0)

3.2 Counter计数器

Counter 是一个计数器，能够对一个序列计数，核算序列中某个元素呈现的数量。

以下是示例代码:

importcollections
#一共有三种初始办法
#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.直接运用=传参
print(collections.Counter(a=2,b=3,c=1))
#也能够无参数结构，运用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})
#能够经过拜访字典的拜访办法拜访Counter目标
forletterin'abcde':
print('%s:%d'%(letter,c[letter]))
#elements()办法能够回来一个包括一切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()回来前n个最多的数据
c=collections.Counter('aassdddffff')
forletter,countinc.most_common(2):
print('%s:%d'%(letter,count))
#f:4
#d:3
#Counter目标能够进行加减交并，直接运用运算符+、-、&、|
#+会将两个字典中相同字符的呈现次数相加，-会给出榜首个Counter相对于第二个的差集。交集给出两个计数器傍边都有的元素，且计数被赋值为较小的那个，并集为两个计数器的元素呈现最多的那个。
c1=collections.Counter(['a','b','c','a','b','b'])
c2=collections.Counter('alphabet')
print('C1:',c1)
print('C2:',c2)
print('\nCombinedcounts:')
print(c1+c2)
print('\nSubtraction:')
print(c1-c2)
print('\nIntersection(takingpositiveminimums):')
print(c1&c2)
print('\nUnion(takingmaximums):')
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})
Combinedcounts:
Counter({'a':4,'b':4,'c':1,'l':1,'p':1,'h':1,'e':1,'t':1})
Subtraction:
Counter({'b':2,'c':1})
Intersection(takingpositiveminimums):
Counter({'a':2,'b':1})
Union(takingmaximums):
Counter({'b':3,'a':2,'c':1,'l':1,'p':1,'h':1,'e':1,'t':1})

3.3 defaultdict——带有默许值的字典

一般状况下创立的字典dict是不含有默许值的，即若是字典中不包括a这个key，调用dct{a}的话就会报错。

在进行算法规划和数据结构规划的时分咱们期望恣意给定一个key都能从字典中取出值来，哪怕仅仅一个默许值，这个时分咱们就需求用到defaultdict。

例如在用字典表明图中一个节点的相连节点的时分，咱们期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，这个时分咱们就能够运用defaultdict(list)来创立一个默许值为列表的字典。

#list的默许值为空列表
list_dict=collections.defaultdict(list)
#int的默许值为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便是这几个，其它比方排序字典和命名元组很少会用上。

4.排序

4.1 对列表排序

对列表排序有两种办法，一种是运用列表内置的sort函数，sort函数直接在列表原地修正，无回来值，能够经过参数key自定义比较的key和比较函数。

第二种便是运用python的sorted函数，这个函数自由度比较高，能够自己设定比较函数和比较的key，回来一个新的列表。

假如需求自定义比较的函数，需求从库functools导入函数cmp_to_key函数，将比较函数转为key，运用代码如下:

defcustom_sort(x,y):
ifx>y:
#回来-1代表需求排在前面
return-1
ifx<y:
#回来1代表需求排在后边
return1
return0
lst=[iforiinrange(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

若是需求对字典（将字典运用item函数转化成元组列表）或许元组列表这种每一个item有两个值的序列进行排序，这个时分就需求运用sorted函数中的key来决议取哪个值排序。代码如下:

#运用字符串创立计数器字典
d=dict(collections.Counter('HelloWorld'))
print(d)
#排序
print(sorted(d.items(),key=lambdax: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)]