实用Python程序设计笔记

2023-05-06 01:08| 来源: 网络整理| 查看: 265

视频课程：实用Python程序设计_中国大学MOOC(慕课) (icourse163.org)

1、字典的基本概念字典字典的每个元素是由“键:值”两部分组成，可以根据“键”进行快速查找格式：d={key1:value1,key2:value2}字典元素的值是可赋值的，因此也是指针所有元素的键都不相同键必须是不可变的数据类型，比如字符串、整数、小数、元组。列表、集合、字典等可变的数据类型，不可作为字典元素的键。dt={'Klee':'pyro','Lisa':29,77:'cyro'} print(dt['Klee']) dt['Kaeya']='male' print(dt) del dt[77] print(dt) print('Kaeya' in dt) #判断是否有元素键为'Kaeya' dt['Venti']=dt.get('Venti',2600) #get(key,v):如果键key存在，则返回键为key的元素的值，否则返回v print(dt['Venti']) dt['Venti']=dt.get('Venti',0) print(dt['Venti'])

输出结果：

pyro {'Klee': 'pyro', 'Lisa': 29, 77: 'cyro', 'Kaeya': 'male'} {'Klee': 'pyro', 'Lisa': 29, 'Kaeya': 'male'} True 2600 2600字典的键不可重复，指的是字典的键的内容不能一样a=(1,2,3) b=(1,2,3) d={a:60,b:70,(1,2,3):80,(1,2,3):90} print(d) #d中实际上只有一个元素 for x in d.keys(): print(x)

输出结果：

{(1, 2, 3): 90} (1, 2, 3)字典的构造items=[('name','Diluc'),('age',25)] d=dict(items) print(d) d=dict(name='Diluc',age=42,height=1.8) print(d)

输出结果：

{'name': 'Diluc', 'age': 25} {'name': 'Diluc', 'age': 42, 'height': 1.8}2、字典相关函数clear()清空字典keys()取字典的键的序列items()取字典的元素的序列，可用于遍历字典values()取字典的值的序列pop(x)删除键为x的元素，如果不存在，产生异常copy()浅拷贝clear()清空字典元素

上述“序列”，不是list、tuple或set

字典的深拷贝

字典的深拷贝和列表的深拷贝一样，也是用copy库中的deepcopy函数。

遍历字典用方法items

遍历字典时，再python3.5及以前，顺序不确定。再python3.6及以后，顺序同元素加入字典的顺序。

3、字典例题：统计单词频率题目

输入

若干行，每行一个单词

输出

按单词出现次数从高到低打出所有单词。次数相同的，按照字典序从小到大排。

输入样例

about send about me

输出样例

2 about 1 me 1 send我的代码dict={} try: while True: s=input() dict[s]=dict.get(s,0)+1 except: for x in sorted(dict.items(),key=lambda x:-x[1],x[0]): print(x[1],x[0])

用样例输入的输出结果：

2 about 1 send 1 me4、集合集合的概念和特点

集合（set）的概念同数学上的集合相同：

元素类型可以不同。不会有重复元素。可以增删元素。整数、小数、复数、字符串、元组都可以作为集合的元素。但是列表、字典和集合等可变的数据类型不可作为集合的元素。集合的作用时快速判断某个东西是否再一堆东西里面（用in）。集合的构造print(set([])) #集合可由列表转换得到，set([])是空字典 a={1,2,2,'ok',(1,3)} #自动去重 print(a) b=(3,4) c=(3,4) a=set((1,2,"ok",2,b,c)) print(a) a=set("abc") #字符串转集合 print(a) a=set({1:2,'ok':3,(4,5):6}) #只取键 print(a)

输出结果：

set() {1, 2, 'ok', (1, 3)} {1, 2, 'ok', (3, 4)} {'a', 'c', 'b'} {1, (4, 5), 'ok'}

注意：集合元素没有顺序，不能用下标访问。

集合常用函数add(x)添加元素x。如果x已经存在，则不添加clear()清空集合copy()返回自身的浅拷贝remove(x)删除元素x。如果不存在元素x，则引发异常update(x)将序列x中的元素加入到集合集合运算

a，b是集合：

x in ax是否在集合a中a|b求a和b的并a&b求a和b的交a-b求a和b的差，即在a中而不在b中的元素a^b求a和b的对称差，等价于(a|b)-(a&b)a==ba是否元素和b一样a!=ba是否元素和b不一样abb是否是a的真子集集合例题

输入一些单词，统计不重复的单词一共有多少个。

输入样例：

about take about zoo take

输出样例：

我的代码：

s=set() try: while True: word=input() s.add(word) except: print(len(s))

用列表做，比用集合慢很多很多！单词达到10万，就会非常明显。

5、程序或算法的时间复杂度一个程序或算法的时间效率，也称“时间复杂度”，有时简称“复杂度”复杂度常用大的字母

和小写字母

来表示，比如

、

等。

代表问题的规模。

就表示解决问题的时间和

成正比关系。时间复杂度是用算法运行过程中，某种时间固定的操作需要被执行的次数和

的关系来度量的。在无序数列中查找某个数，复杂度是 O(n)

。计算复杂度的时候，只统计执行次数最多的（

足够大时）那种固定操作的次数。比如某个算法需要执行加法 n^2

次，除法

次，那么就记其复杂度时 O(n^2)

的。如果复杂度时多个

的函数之和，则只关心随

的增长增长得最快的那个函数： $\begin{split} &O(n^3+n^2)=O(N^3)\\ &O(2^n+n^3)=O(2^n)\\ &O(n!+3^n)=O(n!) \end{split}$

常数复杂度：

，即时间（操作次数）和问题的规模无关。对数复杂度： $O(\log{n})$ 线性复杂度： O(n)

多项式复杂度：

指数复杂度：

阶乘复杂度：

在无序数列中查找某个数（顺序查找）： O(n)

插入排序、选择排序等笨排序方法： O(n^2)

快速排序： $O(n\log{n})$ 二分查找： $O(\log{n})$ in用于列表和用于字典、集合的区别a in b

若b是列表、字符串或元组，则该操作时间复杂度 O(n) ，即时间和b的元素个数成正比。

若b是字典或集合，则该操作时间复杂度为 O(1) ，即时间基本就是常数，和b里元素个数无关。

因此集合用于需要经常判断某个东西是不是在一堆东西里的情况，此种场合用列表替代集合，容易导致超时。

一些操作的时间复杂度总结 O(1)

：集合、字典增删元素，查找元素，以关键字作为下标访问字典元素的值，列表添加元素到末尾（append），列表、字符串、元组根据下标访问元素。 O(n)

：列表、元组查找元素（in、index），列表插入元素（insert）、删除元素（remove）、计算出现次数（count） $O(n\log{n})$ ：python自带排序sort、sorted $O(\log{n})$ ：在排好序的列表或元组上进行二分查找（初始的查找区间是整个元组或列表，每次和查找区间中点比较大小，并缩小查找区间到原来的一般。类似于查英语词典）。有序就会找得快！

本章课后习题：实用Python程序设计笔记习题7

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