python字典搜索速度

python字典搜索速度相关知识

• 广度优先搜索算法（go）

  广度优先搜索算法（Breadth First Search，缩写为BFS），又译作宽度优先搜索，或横向优先搜索，是一种图形搜索算法。简单的说，广度优先搜索算法是从根节点开始，沿着树的宽度遍历树的节点。如果所有节点均被访问，则算法中止。借助广度优先搜索算法，可以让你找出两样东西之间的最短距离。本文通过go语言实现广度优先搜索算法，使用该算法从朋友圈中找出关系最近的售货员朋友。下面介绍详细的实现过程。首先，调用createFriendCircle函数创建一个模拟的朋友圈，朋友圈如下图所示：图1 参考《算法图解》朋友圈通过字典实现，以“你”（you）作为根节点，字典的键是朋友圈属主，值是朋友圈所有朋友名字，通过一个列表方式实现，名字按字母顺序排序。其次，传递创建的朋友圈给breadthFirstSearch函数，该函数是广度优先搜索算法的具体实现，在函数内部，首先取出you的所有朋友，如果朋友数为0，查找失败，返回false。如果朋友数不为0，则从you的所有朋友中取出一个朋友，并将朋友从待查找的朋友列表中删除，
• 字典树

  字典树：又称单词查找树，Trie树，是一种树形结构，是一种哈希树的变种。典型应用是用于统计，排序和保存大量的字符串（但不仅限于字符串），所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是：利用字符串的公共前缀来减少查询时间，最大限度地减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希树高。它有3个基本性质：根节点不包含字符，除根节点外每一个节点都只包含一个字符； 从根节点到某一节点，路径上经过的字符连接起来，为该节点对应的字符串； 每个节点的所有子节点包含的字符都不相同。搜索字典项目的方法为：(1) 从根结点开始一次搜索；(2) 取得要查找关键词的第一个字母，并根据该字母选择对应的子树并转到该子树继续进行检索；(3) 在相应的子树上，取得要查找关键词的第二个字母,并进一步选择对应的子树进行检索。(4) 迭代过程……(5) 在某个结点处，关键词的所有字母已被取出，则读取附在该结点上的信息，即完成查找。以上为百科说明。我们再通俗的解释一下，字典树其实也是一种索引、映射。唯一的优势就是，他能够很快速的指定偏移量（即将字符与偏移
• 基本算法——深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）

   深度优先搜索和广度优先搜索，都是图形搜索算法，它两相似，又却不同，在应用上也被用到不同的地方。这里拿一起讨论，方便比较。一、深度优先搜索        深度优先搜索属于图算法的一种，是一个针对图和树的遍历算法，英文缩写为DFS即Depth First Search。深度优先搜索是图论中的经典算法，利用深度优先搜索算法可以产生目标图的相应拓扑排序表，利用拓扑排序表可以方便的解决很多相关的图论问题，如最大路径问题等等。一般用堆数据结构来辅助实现DFS算法。其过程简要来说是对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止，而且每个节点只能访问一次。基本步奏（1）对于下面的树而言，DFS方法首先从根节点1开始，其搜索节点顺序是1,2,3,4,5,6,7,8（假定左分枝和右分枝中优先选择左分枝）。（2）从stack中访问栈顶的点；（3）找出与此点邻接的且尚未遍历的点，进行标记，然后放入stack中，依次进行；（4）如果此点没有尚未遍历的邻接点，则将此点从stack中弹出，
• 自学Python：第十篇字典

  字典是Python中一种由‘键值’组成的常用的数据结构，我们可以把‘键’类比成单词，’值‘类比成单词的对应的意思，这样‘键值’相当于一种‘单词-意思’的对应，我们可以通过查询‘单词’，来得到他对应的‘意思’其实这个所谓的字典，就是相当于javascript的对象字面量{}1 字典的生成和基本操作Python中使用一对花括号‘{}’或者dict()函数来生成字典我们可以使用索引的方式向字典中插入键值我们也可以通过索引查询字典对应键的值字典中的键值是没有顺序的，因此，字典只支持用键去获取值2 键的不可变性字典是一种高效的储存结构，其内部使用是基于哈希值得算法，用来保证从保证从字典中读取键值对的效率，不过，哈希值算法要求字典的键必须是一种不可变类型字典的值的类型没有任何限制3 键的常用类型在不可变类型中，整数和字符串是键最常用的两种类型由于精度的问题，我们一般不使用浮点数作为键的类型元组也是一种常用的键值元组是有序的。4从属关系的判断与列表类似，可以用关键字in来判断某个键是否在字典中，

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• 3.3 搜索关键字向量化 有了索引后，我们如何来搜索索引了？一般情况下，我们是通过关键词来检索的，那么如何来组织关键词呢？PostgreSQL 提供了to_tsquery函数来将词组织成tsquery向量，然后通过向量去搜索。如下：SELECT to_tsquery('sql & java'); to_tsquery---------------- 'sql' & 'java'tsquery是一种特殊的数据类型，它会将关键词拼接来表示搜索条件，如&表示搜索的内容必须包含sql和java。举个复杂的例子：SELECT to_tsquery('sql & (java | python)'); to_tsquery------------------------------- 'sql' & ( 'java' | 'python' )这个例子表示，搜索的内容必须包含sql和java与python中的一种。
• 6. 字典 字典由键和对应值成对组成，字典中所有的键值对放在 {} 中间，每一对键值之间用逗号分开，例如：{‘a’:‘A’, ‘b’: ‘B’, ‘c’:‘C’}字典中包含3个键值对键 ‘a’ 的值是 ‘A’键 ‘b’ 的值是 ‘B’键 ‘c’ 的值是 ‘C’{1:100, 2: 200, 3:300}字典中包含3个键值对键 1 的值是 100键 2 的值是 200键 3 的值是 300字典通常用于描述对象的各种属性，例如一本书，有书名、作者名、出版社等各种属性，可以使用字典描述如下：>>> book = {'title': 'Python 入门基础', 'author': '张三', 'press': '机械工业出版社'}>>> book['title']'Python 入门基础'>>> book['author']'张三'>>> book['press']'机械工业出版社'在第 1 行，创建了一个字典用于描述一本书在第 2 行，使用字符串 ‘title’ 作为键（索引）访问字典中对应的值在第 4 行，使用字符串 ‘author’ 作为键（索引）访问字典中对应的值在第 6 行，使用字符串 ‘press’ 作为键（索引）访问字典中对应的值
• 1. 字典简介 字典由键和对应值成对组成，字典中所有的键值对放在 {} 中间，每一对键值之间用逗号分开，例如：{‘a’:‘A’, ‘b’: ‘B’, ‘c’:‘C’}字典中包含 3 个键值对键 ‘a’ 的值是 ‘A’键 ‘b’ 的值是 ‘B’键 ‘c’ 的值是 ‘C’{1:100, 2: 200, 3:300}字典中包含 3 个键值对键 1 的值是 100 键 2 的值是 200 键 3 的值是 300字典通常用于描述对象的各种属性，例如一本书，有书名、作者名、出版社等各种属性，可以使用字典描述如下：>>> book = {'title': 'Python 入门基础', 'author': '张三', 'press': '机械工业出版社'}>>> book['title']'Python 入门基础'>>> book['author']'张三'>>> book['press']'机械工业出版社'在第 1 行，创建了一个字典用于描述一本书；在第 2 行，使用字符串 ‘title’ 作为键（索引）访问字典中对应的值；在第 4 行，使用字符串 ‘author’ 作为键（索引）访问字典中对应的值；在第 6 行，使用字符串 ‘press’ 作为键（索引）访问字典中对应的值。
• 1.4 搜索关键字 搜索文档里的关键字，以#xxx开头，模糊匹配内容，回车跳转到目标位置。
• 3. 搜索功能 如果你想搜索某个项目的代码仓库，那么就可以借助 GitHub 的搜索功能。例如我想搜索 “React” ，就可以在搜索框输入关键词并点击 All GitHub：注意这里有个快速定位到你想要的结果的小技巧，就是利用搜索排序，我们一般选择默认的 “Best match” 排序，这个排序方式一般是基于你的搜索关键词进行一个综合评估，然后得出的先后顺序。或者基于 “Most stars” 排序，这个排序方式一般是基于代码仓库的 Stars 数量，毫无疑问，绝大多数情况下我们要找的代码仓库肯定是使用者最多，最出名的项目，所以选择这种排序方式一般也可以快速定位到我们想要的结果。
• 1. 搜索技巧 在之前的章节中，我有提到过一点搜索的小诀窍，但是没有细说。现在我将详细讲解一下怎么快速精准得定位到我们想要查找的内容，毕竟搜索是我们平时在使用 GitHub 的过程中是最常用的功能之一，提高搜索效率可以帮我们节省很多时间。接下来，我将用一个例子来一步步展现如何快速搜索到想要的内容：假设我的项目中要使用一个可以随意拖拽的组件，而且我的项目是基于 React 技术栈，想在 GitHub 上面找下有没有现成的组件可以使用。

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