热门标签
热门文章
- 1ElementUI之表格组件
- 2git clone时curl 18 transfer closed with outstanding read data remaining_error: rpc failed; curl 18 transfer closed with ou
- 3数据结构之堆_堆分为大根堆和小跟堆
- 4Qt Window Dialog 无标题栏 ，无边框，可拖动_qt dialog创建无标题栏
- 5泊松分布的通俗理解、推导与应用
- 6前端基础汇总_前端 技术
- 7SQL Server数据库简单查询_sql server查询
- 8【C++】STL 容器 - queue 队列容器 ( queue 容器简介 | queue 容器特点 | push 函数 | pop 函数 | front 函数 )_c++ stl中queue中使用push在队尾插入以及使用pop从队首删除
- 9如何获取注册高德Key使用的SHA1值与包名？_s证书sha1值和apk的sha1不一样
- 10文献学习-14-一种用于高精度微创手术的纤维机器人
当前位置: article > 正文
如何使用Python中的collections模块提供的数据结构，如deque、Counter、OrderedDict等
作者：Cpp五条 | 2024-06-13 07:38:24
赞
踩
如何使用Python中的collections模块提供的数据结构，如deque、Counter、OrderedDict等
Python 的 collections 模块提供了一些额外的数据结构，这些数据结构在内置的数据类型（如列表、字典、集合等）的基础上，增加了额外的功能或优化了性能。下面是如何使用 collections 模块中的 deque、Counter 和 OrderedDict 这三种数据结构的简单示例。
1. deque（双端队列）
deque（发音为“deck”）是一个线程安全、快速添加/删除元素于两端的线性容器。它支持从两端快速添加和删除元素，时间复杂度为 O(1)。
python复制代码
from collections import deque | |
# 创建一个 deque | |
d = deque('ghi') | |
# 添加元素到右端 | |
d.append('j') | |
d.append('k') | |
# 添加元素到左端 | |
d.appendleft('f') | |
d.appendleft('e') | |
# 打印 deque | |
print(d) # 输出: deque(['e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j', 'k']) | |
# 从右端移除元素 | |
print(d.pop()) # 输出: 'k' | |
# 从左端移除元素 | |
print(d.popleft()) # 输出: 'e' |
2. Counter（计数器）
Counter 是一个字典子类，用于计数可哈希对象。它是一个字典，其中元素被当作字典键，它们的计数被存储为字典值。
python复制代码
from collections import Counter | |
# 创建一个 Counter | |
c = Counter('gallahad') | |
# 输出 Counter | |
print(c) # 输出: Counter({'a': 3, 'l': 2, 'g': 1, 'h': 1, 'd': 1}) | |
# 更新计数器 | |
c.update('admiral') | |
# 输出更新后的 Counter | |
print(c) # 输出: Counter({'a': 4, 'd': 2, 'l': 2, 'g': 1, 'm': 1, 'i': 1, 'r': 1, 'h': 1}) | |
# 获取某个元素的计数 | |
print(c['a']) # 输出: 4 | |
# 获取元素计数并删除该元素（如果计数为 0，则不执行删除） | |
print(c.pop('d')) # 输出: 2 | |
# 输出更新后的 Counter | |
print(c) # 输出: Counter({'a': 4, 'l': 2, 'g': 1, 'm': 1, 'i': 1, 'r': 1, 'h': 1}) |
3. OrderedDict（有序字典）
OrderedDict 是一个字典子类，它保持了元素被插入时的顺序。当迭代 OrderedDict 时，元素的顺序与它们被插入时的顺序相同。
python复制代码
from collections import OrderedDict | |
# 创建一个 OrderedDict | |
d = OrderedDict() | |
d['foo'] = 1 | |
d['bar'] = 2 | |
d['spam'] = 3 | |
d['grok'] = 4 | |
# 迭代并打印 OrderedDict | |
for key in d: | |
print(key, d[key]) | |
# 输出: | |
# foo 1 | |
# bar 2 | |
# spam 3 | |
# grok 4 | |
# 插入一个新的键值对到有序字典的开始 | |
d.move_to_end('foo', last=False) | |
# 再次迭代并打印 | |
for key in d: | |
print(key, d[key]) | |
# 输出: | |
# foo 1 | |
# bar 2 | |
# spam 3 | |
# grok 4 |
这些数据结构在需要特定功能的场景下非常有用，如需要维护插入顺序的字典、需要快速从两端添加/删除元素的列表，或者需要计数可哈希对象的场景。
声明：本文内容由网友自发贡献，不代表【wpsshop博客】立场，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容，请联系我们。转载请注明出处：https://www.wpsshop.cn/w/Cpp五条/article/detail/711448
推荐阅读
- 线性表的顺序存储 ...
赞
踩
相关标签
