


Bagaimanakah saya melaksanakan struktur dan algoritma data biasa menggunakan perpustakaan python (mis., Koleksi, Heapq, bisect)?
Jun 26, 2025 am 12:56 AM1. Gunakan modul dalam Perpustakaan Standard Python untuk melaksanakan struktur dan algoritma data biasa. 2. Modul Koleksi menyediakan seperti Deque untuk beratur dan susunan, kaunter statistik kekerapan, dan lalai untuk pengelompokan yang mudah. 3. Modul Heapq boleh digunakan untuk melaksanakan struktur timbunan dan sesuai untuk barisan keutamaan dan tugas penyortiran. 4. Modul bisect menyokong operasi carian dan penyisipan yang cekap, yang sesuai untuk mengekalkan senarai yang diperintahkan. Alat ini bukan sahaja meningkatkan kecekapan kod, tetapi juga mengurangkan kemungkinan kesilapan.
Jika anda cuba melaksanakan struktur data dan algoritma biasa dengan cekap di Python, perpustakaan standard mempunyai banyak alat yang dapat menjimatkan masa anda dan menjadikan kod anda bersih. Anda tidak semestinya perlu membina dari model awal seperti collections
, heapq
, dan bisect
menawarkan pelaksanaan siap sedia untuk banyak struktur klasik.
Gunakan collections
untuk struktur data terbina dalam
Modul collections
Python termasuk beberapa datatipe kontena khusus yang melampaui senarai asas, dicts, dan tuple. Ini dioptimumkan dan diuji dengan baik, jadi biasanya lebih baik menggunakannya daripada mencipta semula roda.
-
Deque untuk beratur dan susunan
deque
(giliran dua kali) adalah sempurna untuk melaksanakan beratur atau susunan dengan tambahan yang cepat dan muncul dari kedua-dua hujungnya.dari koleksi import deque dq = deque () DQ.Append (1) # Tambahkan ke hujungnya dq.appendleft (2) # tambah pada permulaan dq.pop () # Keluarkan dari hujung dq.popleft () # Keluarkan dari awal
Ini amat berguna dalam pelaksanaan BFS/DFS di mana pesanan penting.
Kaunter untuk jumlah yang kerap
Jika anda perlu mengira elemen dalam senarai atau periksa pendua,Counter
melakukan ini dalam satu baris:dari kaunter import koleksi kiraan = kaunter ([1, 2, 2, 3]) Cetak (Count [2]) # Output: 2
DefaultDict untuk Pengumpulan Mudah
Apabila anda mengumpulkan item dengan beberapa kunci dan tidak mahu memulakan secara manual setiap entri kamus,defaultdict
boleh membantu mengelakkan keyeRror:dari koleksi Import DefaultDict kumpulan = lalai (senarai) kumpulan ['a']. append (1) kumpulan ['b']. append (2)
Melaksanakan timbunan menggunakan heapq
Modul heapq
menyediakan fungsi untuk melaksanakan timbunan, yang biasanya digunakan untuk beratur keutamaan. Ia sentiasa mengekalkan struktur t-shap, tetapi anda boleh mensimulasikan tingkah laku maksimum dengan memasukkan nilai negatif.
Inilah cara menggunakannya:
Penggunaan Asas:
Import Heapq H = [] Heapq.Heappus (H, 3) Heapq.Heappus (H, 1) Heapq.Heappush (H, 2) Cetak (Heapq.Heappop (H)) # Output: 1
Membina timbunan dari senarai:
nums = [5, 1, 3] heapq.heapify (nums) Cetak (num) # output: [1, 5, 3] - Struktur timbunan dalaman dikekalkan
Satu corak biasa ialah menyimpan tuples di mana elemen pertama adalah keutamaan:
timbunan = [] Heapq.Heappus (Heap, (2, 'Task2')) Heapq.Heappus (Heap, (1, 'Task1')) Cetak (Heapq.Heappop (Heap) [1]) # Output: 'Task1'
Ini sangat berguna apabila menyelesaikan masalah seperti "menggabungkan senarai disusun" atau tugas penjadualan berdasarkan keutamaan.
Carian yang cekap dengan bisect
Modul bisect
sangat bagus untuk mengekalkan senarai dalam urutan yang disusun tanpa memanggil sort()
setiap kali anda memasukkan. Ia menggunakan carian binari di bawah tudung.
Memasukkan semasa menyimpan senarai yang disusun:
Import bisect A = [1, 3, 5, 7] bisect.insort (a, 4) Cetak (a) # output: [1, 3, 4, 5, 7]
Mencari titik penyisipan:
indeks = bisect.bisect_left (a, 5) Cetak (Indeks) # Output: 3
Ini berguna apabila berurusan dengan gabungan selang, atau apabila anda perlu mencari batas bawah/atas dengan cepat dalam dataset yang besar.
Menggunakan modul ini bersama -sama boleh meliputi pelbagai keperluan algoritma -dari menyusun dan mencari untuk menguruskan aliran data yang kompleks. Mereka bukan sahaja cekap tetapi juga mengurangkan peluang bug berbanding menulis segala -galanya dari awal.
Pada dasarnya itu sahaja.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah saya melaksanakan struktur dan algoritma data biasa menggunakan perpustakaan python (mis., Koleksi, Heapq, bisect)?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Kunci untuk menangani pengesahan API adalah untuk memahami dan menggunakan kaedah pengesahan dengan betul. 1. Apikey adalah kaedah pengesahan yang paling mudah, biasanya diletakkan dalam tajuk permintaan atau parameter URL; 2. BasicAuth menggunakan nama pengguna dan kata laluan untuk penghantaran pengekodan Base64, yang sesuai untuk sistem dalaman; 3. OAuth2 perlu mendapatkan token terlebih dahulu melalui client_id dan client_secret, dan kemudian bawa bearertoken dalam header permintaan; 4. Untuk menangani tamat tempoh token, kelas pengurusan token boleh dikemas dan secara automatik menyegarkan token; Singkatnya, memilih kaedah yang sesuai mengikut dokumen dan menyimpan maklumat utama adalah kunci.

Menegaskan adalah alat pernyataan yang digunakan dalam Python untuk menyahpepijat, dan melemparkan pernyataan apabila keadaan tidak dipenuhi. Sintaksnya adalah menegaskan keadaan ditambah maklumat ralat pilihan, yang sesuai untuk pengesahan logik dalaman seperti pemeriksaan parameter, pengesahan status, dan lain -lain, tetapi tidak boleh digunakan untuk pemeriksaan input keselamatan atau pengguna, dan harus digunakan bersamaan dengan maklumat yang jelas. Ia hanya tersedia untuk debugging tambahan dalam peringkat pembangunan dan bukannya menggantikan pengendalian pengecualian.

Kaedah yang sama untuk melintasi dua senarai secara serentak dalam Python adalah menggunakan fungsi zip (), yang akan memasangkan beberapa senarai dalam rangka dan menjadi yang paling singkat; Jika panjang senarai tidak konsisten, anda boleh menggunakan itertools.zip_longest () untuk menjadi yang paling lama dan mengisi nilai yang hilang; Digabungkan dengan penghitungan (), anda boleh mendapatkan indeks pada masa yang sama. 1.Zip () adalah ringkas dan praktikal, sesuai untuk lelaran data berpasangan; 2.zip_longest () boleh mengisi nilai lalai apabila berurusan dengan panjang yang tidak konsisten; 3.enumerate (zip ()) boleh mendapatkan indeks semasa traversal, memenuhi keperluan pelbagai senario kompleks.

TypehintsinpythonsolvetheproblemofambiguityandpotentialbugsindynamiciallytypodeByallowingDeveloperStospecifyExpectedTypes.theyenhancereadability, enablearlybugdetection, andimprovetoLiaSareAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeSareadDeSareadDeSareadDeSareadDeSaread

Inpython, iteratorsareObjectsThatallowLoopingthroughCollectionsByImplementing__iter __ () dan__Next __ ()

Untuk mewujudkan API moden dan cekap menggunakan Python, FastAPI disyorkan; Ia berdasarkan kepada jenis python standard yang diminta dan secara automatik dapat menghasilkan dokumen, dengan prestasi yang sangat baik. Selepas memasang FastAPI dan Asgi Server UVicorn, anda boleh menulis kod antara muka. Dengan menentukan laluan, menulis fungsi pemprosesan, dan data yang kembali, API boleh dibina dengan cepat. FastAPI menyokong pelbagai kaedah HTTP dan menyediakan sistem dokumentasi Swaggersui dan Redoc yang dihasilkan secara automatik. Parameter URL boleh ditangkap melalui definisi laluan, manakala parameter pertanyaan boleh dilaksanakan dengan menetapkan nilai lalai untuk parameter fungsi. Penggunaan rasional model Pydantic dapat membantu meningkatkan kecekapan dan ketepatan pembangunan.

Untuk menguji API, anda perlu menggunakan Perpustakaan Permintaan Python. Langkah -langkahnya adalah untuk memasang perpustakaan, menghantar permintaan, mengesahkan respons, menetapkan masa dan cuba semula. Pertama, pasang perpustakaan melalui PipinstallRequests; kemudian gunakan permintaan.get () atau requests.post () dan kaedah lain untuk menghantar permintaan GET atau pos; Kemudian semak respons.status_code dan response.json () untuk memastikan hasil pulangan mematuhi jangkaan; Akhirnya, tambah parameter tamat masa untuk menetapkan masa tamat, dan menggabungkan perpustakaan semula untuk mencapai percubaan automatik untuk meningkatkan kestabilan.

Dalam Python, pembolehubah yang ditakrifkan di dalam fungsi adalah pembolehubah tempatan dan hanya sah dalam fungsi; Ditakrifkan secara luaran adalah pembolehubah global yang boleh dibaca di mana sahaja. 1. Pembolehubah tempatan dimusnahkan kerana fungsi dilaksanakan; 2. Fungsi ini boleh mengakses pembolehubah global tetapi tidak dapat diubahsuai secara langsung, jadi kata kunci global diperlukan; 3. Jika anda ingin mengubah suai pembolehubah fungsi luar dalam fungsi bersarang, anda perlu menggunakan kata kunci nonlocal; 4. Pembolehubah dengan nama yang sama tidak mempengaruhi satu sama lain dalam skop yang berbeza; 5. Global mesti diisytiharkan apabila mengubah suai pembolehubah global, jika tidak, kesilapan unboundlocalerror akan dibangkitkan. Memahami peraturan ini membantu mengelakkan pepijat dan menulis lebih banyak fungsi yang boleh dipercayai.
