Py3——数据结构和算法

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解压序列赋值给多个变量

将一个包含n个元素的元组或者是序列通过赋值语句解压并赋值给多个变量。这种解压赋值可以用在任何可迭代对象上面，包括字符串，文件对象，迭代器和生成器。
**变量的数量必须跟序列元素的数量是一样的！

p = (1,2,3)
a,b,c = p
message = ['mary',18,'man','13162981062']
name,age,gender,phone = message

[out]: a = 1, b = 2, c = 3
       name = mary, age = 18, gender = man, phone = 13162981062

！当变量数与元素个数不一致时将会产生一个异常

当你只想解压一部分，丢弃其他的值时，可以用任意变量名区占位而不去使用。前提是你这些变量名在其他地方没有被使用到

解压可迭代对象赋值给多个变量

？如何从可迭代对象中解压出n个元素来：

情景1：N个元素，去掉第一个与最后一个，取剩余均值。

def cal_avg(data):
    first,*middle,last
return avg(middle)

情景2：单独取出开头部分数据

data = ('name','email','phone1','phone2')
name,email,*phone = data

使用*号解压出来的变量永远是列表类型

* 相当于python中的可变参数，在函数中使用可变参数与关键字参数传值时，必须放在位置参数后面

保留最后N个元素

？在迭代操作或者其他操作的时候，怎样只保留最后有限几个元素的历史记录：

from collections import deque

def search(lines, pattern, history=5):
    previous_lines = deque(maxlen=history)
for line in lines:
if pattern in line:
yield line, previous_lines
        previous_lines.append(line)

# Example use on a file
if __name__ == '__main__':
with open(r'../../cookbook/somefile.txt') as f:
for line, prevlines in search(f, 'python', 5):
for pline in prevlines:
                print(pline, end='')
            print(line, end='')
            print('-' * 20)

查找最大或最小的 N 个元素

？怎样从一个集合中获得最大或者最小的N个元素列表

heapq 模块有两个函数：nlargest() 和 nsmallest() 可以完美解决这个问题

import heapq
nums = [1,8,2,23,7,-4,18,23,42,37,2]
heapq.nlargest(3,nums)   #[42,37,23]
heapq.nsmallest(3,nums)  #[-4,1,2]

更具体更复杂的数据结构：

portfolio = [
    {'name': 'IBM', 'shares': 100, 'price': 91.1},
    {'name': 'AAPL', 'shares': 50, 'price': 543.22},
    {'name': 'FB', 'shares': 200, 'price': 21.09},
    {'name': 'HPQ', 'shares': 35, 'price': 31.75},
    {'name': 'YHOO', 'shares': 45, 'price': 16.35},
    {'name': 'ACME', 'shares': 75, 'price': 115.65}
]
cheap = heapq.nsmallest(3, portfolio, key=lambda s: s['price'])
expensive = heapq.nlargest(3, portfolio, key=lambda s: s['price'])

————AND：

当要查找的元素个数相对比较小的时候，nlargest() 和 nsmallest() 是比较好的

当只想查找唯一的最大最小时，max() 和 min() 是比较好的

当查找的元素快接近于集合大小时，排序操作会更好。

实现一个优先级队列

使用 heapq 模块实现一个简单的优先级队列：

import heapq

class PriorityQueue:
def __init__(self):
        self._queue = []
        self._index = 0

def push(self, item, priority):
        heapq.heappush(self._queue, (-priority, self._index, item))
        self._index += 1

def pop(self):
return heapq.heappop(self._queue)[-1]

使用这个简单的队列

>>> class Item:
...     def __init__(self, name):
...         self.name = name
...     def __repr__(self):
...         return 'Item({!r})'.format(self.name)
...
>>> q = PriorityQueue()
>>> q.push(Item('foo'), 1)
>>> q.push(Item('bar'), 5)
>>> q.push(Item('spam'), 4)
>>> q.push(Item('grok'), 1)
>>> q.pop()
Item('bar')
>>> q.pop()
Item('spam')
>>> q.pop()
Item('foo')
>>> q.pop()
Item('grok')
>>>

_________AND:

heapq模块的使用，函数heapq.heappush() 和 heapq.heappop() 分别在队列 _queue 上插入和删除第一个元素，并且队列_queue保证第一个元素拥有最高优先级，heappop() 函数总是返回”最小的”的元素，这就是保证队列pop操作返回正确元素的关键。另外，由于 push 和 pop 操作时间复杂度为 O(log N)，其中 N 是堆的大小，因此就算是 N 很大的时候它们运行速度也依旧很快。

字典中的键映射多个值

？怎样实现一个键对应多个值的字典：
构造思路：

字典本来是一个键对应一个单值的映射，如果一个键映射多个值的话，需要将这些值放在另外的容器中。
常规构造：
d = {
'a' : [1,2,3],
'b' : [4,5]
}
e = {
'a' : {1,2,3},
'b' : {4,5}
}
模块构造：

from collections import defaultdict
#defaultdict 会自动初始化每个KEY刚开始对应的值
d = defaultdict(list)
d['a'].append(1)
d['a'].append(2)
d['b'].append(4)

字典排序

控制字典的元素顺序

from collections import OrderedDict

d = OrderedDict()
d['foo'] = 1
d['bar'] = 2
d['spam'] = 3
for key in d:
    print(key,d[key])

!有序字典对于你将来想要序列化或编码成其他格式的映射，而又不想改变其顺序时是非常有用的

—————AND:

OrderedDict 内部维护着一个根据键插入顺序排序的双向链表，每当一个新元素插入进来的时候，它会被放到链表的尾部，对于一个已经存在的键的重复赋值不会改变键的顺序。
一个OrderedDict类型字典大小是一个普通字典的两倍。

字典的运算

？怎么在数据字典中执行一些计算操作（最大最小值，排序等）：

prices = {'ACME':45.23,'AAPL':612.78,'IBM':205.55,'HPQ':37.20,'FB':10.75}

为了对字典值执行计算操作，通常需要使用zip()函数现将键和值反转过来。
查找最大值/最小值

min_price = min(zip(prices.values(),prices.keys()))
max_price = max(zip(prices.values(),prices.keys()))

排序

prices_sorted = sorted(zip(prices.values(),prices.keys()))

! zip()函数创建的是一个只能访问一次的迭代器
————AND:

对字典执行运算，仅仅作用于键
当计算中用到了值键对，如果值恰好重复，那么键将决定返回哪一个实体

查找两字典的相同点

？查找两字典中相同的键，相同的值等等

a = {'x':1,'y':2,'z':3}
b = {'w':10,'x':11,'y':2}

在两字典的 keys() 或者 items() 方法返回结果上执行集合操作。

#py3环境，py2下报错
a.keys() & b.keys()     #{‘x','y'}
a.keys() - b.keys()     #{'z'}
a.items() & b.items()   #{'y',2}

构造一个排除几个指定键的新字典：

c = {key:a[key] for key in a.keys() - {'z','w'}}

____AND:

字典就是一个键集合与值集合的映射关系。字典的 keys() 方法返回一个展现键集合的键视图对象，键视图的一个很少被了解的特性就是他们也支持集合操作，比如集合并、交、差运算

删除序列相同元素并保持顺序

？怎样在一个序列上保持元素孙旭的同时消除重复的值

#当序列上的值都是hashable类型时
def dedupe(items):
    seen = set()
for item in items:
if item not in seen:
yield item
            seen.add(item)

#消除元素不可hashable
def dedupe(items, key=None):
    seen = set()
for item in items:
        val = item if key is None else key(item)
if val not in seen:
yield item
            seen.add(val)

如果一个对象在自己的生命周期中有一哈希值（hash value）是不可改变的，那么它就是可哈希的（hashable）的

命名切片

record = ‘………………..100 …….513.25 ……….’
取出100 和 513.25进行操作

#常规硬编码切片
cost = int(record[20:23]) * float(record[31:37])

#命名切片
SHARES = slice(20,23)
PRICE = slice(31,37)
cost = int(record[SHARES]) * float(record[PRICE])

序列中出现次数最多的元素

？怎么找出一个序列中出现次数最多的元素呢：

words = ['look','into','my', 'eyes','look','into', 'my','eyes','the','eyes','the','eyes','the','eyes','not','around','the','eyes',"don't",'look','around','the','eyes','look','into','my','eyes',"you're",'under']
from collections import Counter
word_counts = Counter(words)
#出现频率最高的3个单词
top_three = word_counts.most_common(3)
print(top_three)

————AND:

Counter实例可以手动增加计数，或者是使用update（）方法。
Counter实例有个很容易跟数学运算操作相结合的特性。
它的底层实现是基于字典的键值映射。

通过某个关键字排序一个字典列表

？根据某个或者某几个字典字段来排序一个列表

rows = [
        {'fname': 'Brian', 'lname': 'Jones', 'uid': 1003},
        {'fname': 'David', 'lname': 'Beazley', 'uid': 1002},
        {'fname': 'John', 'lname': 'Cleese', 'uid': 1001},
        {'fname': 'Big', 'lname': 'Jones', 'uid': 1004}
    ]

根据任意字典字段来排序

from operator import itemgetter
rows_by_fname = sorted(rows,key=itemgetter('fname'))
rows_by_uid = sorted(rows,key=itemgetter('uid'))
#也可以根据多个字段进行排序
rows_by_lfname = sorted(rows,key=itemgetter('lname','fname'))

通过某个字段将记录分组

rows = [
    {'address': '5412 N CLARK', 'date': '07/01/2012'},
    {'address': '5148 N CLARK', 'date': '07/04/2012'},
    {'address': '5800 E 58TH', 'date': '07/02/2012'},
    {'address': '2122 N CLARK', 'date': '07/03/2012'},
    {'address': '5645 N RAVENSWOOD', 'date': '07/02/2012'},
    {'address': '1060 W ADDISON', 'date': '07/02/2012'},
    {'address': '4801 N BROADWAY', 'date': '07/01/2012'},
    {'address': '1039 W GRANVILLE', 'date': '07/04/2012'},
]

#使用 date 进行排序
from operator import itemgetter
from itertools import groupby

rows.sort(key=itemgetter('date'))
for date,items in groupby(rows,key=itemgetter('date')):
    print(date)
for i in items:
        print('',i)

[OUT]:07/01/2012
  {'date': '07/01/2012', 'address': '5412 N CLARK'}
  {'date': '07/01/2012', 'address': '4801 N BROADWAY'}
07/02/2012
  {'date': '07/02/2012', 'address': '5800 E 58TH'}
  {'date': '07/02/2012', 'address': '5645 N RAVENSWOOD'}
  {'date': '07/02/2012', 'address': '1060 W ADDISON'}
07/03/2012
  {'date': '07/03/2012', 'address': '2122 N CLARK'}
07/04/2012
  {'date': '07/04/2012', 'address': '5148 N CLARK'}
  {'date': '07/04/2012', 'address': '1039 W GRANVILLE'}

————AND：

groupby()函数扫描整个序列并且查找连续相同值的元素序列
分组前一定要将数据进行排序，因为groupby()仅仅检查连续的元素。

过滤序列元素

？利用一些规则从数据序列中提取出需要的值或者是缩短序列
简单的列表推导：

mylist = [1,4,-5,10,-7,2,3,-1]
zero_left = [n for n in mylist if n>0]
zero_right = [n for n in mylist if n<0]

当推导会产生一个非常大的结果集时，使用列表推导是一个很不明智的决定。可以使用生成器表达式迭代产生过滤的元素

pos = (n for n in mylist if n>0)

当过滤规则较为复杂时可以采用内建函数 filter() 来过滤

values = ['1', '2', '-3', '-', '4', 'N/A', '5']
def is_int(val):
try:
        x = int(val)
return True
except ValueError:
return False
ivals = list(filter(is_int, values))
print(ivals)
# Outputs ['1', '2', '-3', '4', '5']

————AND:

很多情况下过滤时将不符合条件的值用新值替代
[n if n > 0 else 0 for n in mylist]
另外还有一个过滤工具就是 itertools.compress()。它以一个iterable对象和一个相对应的Boolean选择器序列作为输入参数，然后输出iterable对象中对应选择器为True的元素。当需要用另外一个相关联的序列来过滤某个序列的时候，这个函数时非常有用的。

从字典中提取子集

？构造一个字典，它是另外一个字典的子集
字典推导：

prices = {
'ACME': 45.23,
'AAPL': 612.78,
'IBM': 205.55,
'HPQ': 37.20,
'FB': 10.75
}

p1 = {key: value for key, value in prices.items() if value > 200}

tech_names = {'AAPL', 'IBM', 'HPQ', 'MSFT'}
p2 = {key: value for key, value in prices.items() if key in tech_names}

映射名称到序列元素

？通过名称来访问元素比通过下标来访问元素更通俗易懂。

#collections.namedtuple()接收一个类型名和需要的字段返回一个类
>>> from collections import namedtuple
>>> Subscriber = namedtuple('Subscriber', ['addr', 'joined'])
>>> sub = Subscriber('jonesy@example.com', '2012-10-19')
>>> sub
Subscriber(addr='jonesy@example.com', joined='2012-10-19')
>>> sub.addr
'jonesy@example.com'
>>> sub.joined
'2012-10-19'

————AND:
命名元组在某些方面可以来替代字典。字典存储总要耗费更多的内存空间，如果需要构建一个非常大的包含字典的数据结构，那么使用命名元组会更加高效。命名元组是不可更改的！

合并多个字典或映射

？从多个字典或映射检测某些键或值是否存在

a = {'x':1,'z':3}
b = {'y':2,'z':4}

from collections import ChainMap
c = ChainMap(a,b)
c['x']   # 1 
c['y']   # 2
c['z']   # 3
c['i']   # 不存在将会报错

————AND:

ChainMap 只是在逻辑上将多个字典合并成一个字典。相对于update它并不会去创建一个新的字典，update方法如果原字典做了更新是不会同步到新合并的字典中去。

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Py3——数据结构和算法

解压序列赋值给多个变量

解压可迭代对象赋值给多个变量

情景1：N个元素，去掉第一个与最后一个，取剩余均值。

情景2：单独取出开头部分数据

保留最后N个元素

查找最大或最小的 N 个元素

实现一个优先级队列

字典中的键映射多个值

字典排序

字典的运算

查找两字典的相同点

删除序列相同元素并保持顺序

命名切片

序列中出现次数最多的元素

通过某个关键字排序一个字典列表

通过某个字段将记录分组

过滤序列元素

从字典中提取子集

映射名称到序列元素

合并多个字典或映射

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