python字典递归查找

python字典递归查找相关知识

• 递归 —— 二分查找法 —— 归并排序

  PS：什么是递归、二分查找、归并排序。 递归排序大家都不陌生，递归简单的说就是自己在没有达到目的的同时在此调用本身，把一个大问题层层转化为和原问题相似的小问题解决，递归需要有边界条件、递归前进段和递归返回段。当边界条件不满足时，递归前进；当边界条件满足时，递归返回。 二分查找也称折半查找（Binary Search），它是一种效率较高的查找方法。但是，折半查找要求线性表必须采用顺序存储结构，而且表中元素按关键字有序排列。 归并排序（MERGE-SORT）是建立在归并操作上的一种有
• 递归查找文件夹文件

  PHP查找文件夹子文件 - 递归实现 //递归主函数 function getPicUrl($dir){ //scandir 函数：列出指定路径中的文件和目录 //使用次函数不用再使用while循环获取文件 $file_list = scandir($dir); foreach ($file_list as $file) { if ($file == '.' || $file == '..') { continue; } $url_dir = $dir . "/" . $file; if (is_dir($url_dir)){ //子文件夹，进行递归 getPicUrl($url_dir); }else{ /** * 根目录下的文件(把具体文件地址找出来并写入到txt
• 递归查找树形结构路径

  var obj = { "name": "河北省", "code": "130000", "child": [{ "name": "石家庄市", "code": "130100", "child": [{ "name": "长安区", "code": "130102" }, { "name": "桥东区", "code": "130103" }] }, { "name": "唐山市", "code": "130200", "child": [{ "name": "路南区", "code": "130202" }, { "name": "路北区", "code": "130203" }] }] } /** * 递归查找树形结构路径 * * @param {any} id 查找路径结尾的字段值 * @param
• python--递归（附利用栈和队列模拟递归）

  一、递归递归调用：一个函数，调用的自身，称为递归调用递归函数：一个可以调用自身的函数称为递归函数　　凡是循环能干的事，递归都能干?1234方法：1、写出临界条件2、找这一次和上一次的关系3、假设当前函数已经能用，调用自身计算上一次的结果再求出本次的结果　　下面我们通过两段代码简单看一下递归和非递归的区别：　　　　输入一个大于等于1的数，求1到n的和！1 # 普通函数方法2 3 def hanshu(n):4     sum = 05     # 循环遍历每一个数字，将他们加到一个事先定义好的变量上，直到加完6     for x in range(1, n+1):7      &nb

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python字典递归查找相关教程

• 3. 递归穷举 我们来看 leetcode 的第 15 题：三数之和。该题的难度为中等，题目内容如下：给你一个包含 n 个整数的数组 nums，判断 nums 中是否存在三个元素 a，b，c ，使得 a + b + c = 0 ？请你找出所有满足条件且不重复的三元组。**注意：**答案中不可以包含重复的三元组。示例：给定数组 nums = [-1, 0, 1, 2, -1, -4]，满足要求的三元组集合为：[ [-1, 0, 1], [-1, -1, 2]]我们今天并不打算通过这道题的题解，因为这道题用递归算法是无法通过题解的，原因和之前一样，算法的时间复杂度高，最后会超出时间限制。另外我们去掉后面的注意部分事项，允许答案包含重复的三元组，我们使用递归算法相当于穷举出所有可能的情况，判断三元组的值是否能为 0。首先继续我们的解题三部曲：函数定义，输入和输出：def three_sum(nums, target, count): """ 输入: num: 输入的数组 target: 目标值 count: 在数组中找到几个数之和满足target 输出： []或者[[1,2,3], [-1,4,3]] 这样的满足条件的全部结果 """ res = [] # ... return res注意： 定义这样的递归函数是经过思考的，因为后续递归调用时需要依赖目标值 (target) 或元素个数 (count) 这样两个参数。返回的参数要么为空，要么是所有找到的满足条件的三元组的集合。接下来是递归方法的终止条件，首先考虑以下几个终止条件：如果输入的 nums 列表为空，那么直接返回 []；如果输入的 count 等于1，就要开始判断了，因为这个时候只需要判断 target 是否在列表中存在即可；综上，我们写出终止条件的代码：def three_sum(nums, target, count): """ 输入: num: 输入的数组 target: 目标值 count: 在数组中找到几个数之和满足target 输出： []或者[[1,2,3], [-1,4,3]] 这样的满足条件的全部结果 """ res = [] ###################### 终止条件 ###################################### if not nums: return res if count == 1 and target in nums: return [[ target ]] elif count == 1 and target not in nums: # count等于1时，如果target没有出现在剩余的nums中，说明不存在满足条件的数组元素 return res ####################################################################### # 返回值 return res接下来最重要的，就是递归的公式了，递归的方向一定要朝着减小目标函数规模进行。很明显，我们的递归应该是这样子：以 nums 的第一个元素为递归点，整个 nums 列表中和为 target 的 count 个元素的结果可以分为包含 nums[0] 和不包含 nums[0] 的结果组成，简单点说就是：如果包含 nums[0]，那么接下来的 nums[1:] 列表中我们就要找值为 target - nums[0] 的 count - 1 个元素，也即 three_sum(nums[1:], target - nums[0], count -1)，然后我们还需要在得到的元组集中的最前面位置加上 nums[0]；如果不包含 nums[0]，那么就是在 nums[1:] 列表中找值为 target 的 count 个元素，用递归函数表示就是 three_sum(nums[1:], target, count)；这样找到的结果正是 count 个元素。组合上述两个递归得到的结果，就得到了函数 three_sum(nums, target, count) 的结果，代码如下：res = []# 包含nums[0]t1 = three_sum(nums[1:], target - nums[0], count - 1)# 不包含nums[0]t2 = three_sum(nums[1:], target, count)if t1: for i in range(len(t1)): t = [nums[0]] t.extend(t1[i]) # 每个得到的结果前面加上 nums[0] res.append(t)if t2: for j in range(len(t2)): res.append(t2[j]) # 此时得到的res就是递归的最后结果综合就可以得到递归遍历所有三个元素和的情况并最终找出所有满足条件结果的三元集：def three_sum(nums, target, count): res = [] # 终止条件 if not nums: return res if count == 1 and target in nums: # 一定要这样写 return [[ target ]] elif count == 1 and target not in nums: return res # 包含nums[0] t1 = three_sum(nums[1:], target - nums[0], count - 1) # 不包含nums[0] t2 = three_sum(nums[1:], target, count) if t1: for i in range(len(t1)): # 犯了一个巨大的错误，extend() 方法的使用，它无返回，只会扩充原数组 # res.append([nums[0]].extend(t1[i])) t = [nums[0]] t.extend(t1[i]) res.append(t) if t2: for j in range(len(t2)): res.append(t2[j]) return res调用该函数的方式如下：nums = [-1, 0, 1, 2, -1, -4]# 0 为目标值，3为多少个元素和为targetres = three_sum(nums, 0, 3)这样的递归遍历思想在穷举中用的比较多，因为它以非常优雅的方式简化了穷举代码。不过这道题使用递归算法等价于穷举法，时间复杂度为 O(n3)O(n^3)O(n3)，因此显得并不高效。对于最优的解法读者可以自行思考下然后解决它。
• 2.5 查询字典 通过关键字 in 检查字典中是否包含指定元素，示例如下：>>> x = {'a':'A', 'b':'B'}>>> 'a' in xTrue>>> 'c' in xFalse在第 1 行，创建一个具有 2 个键值对的字典；在第 2 行，使用表达式 key in dictionary，检测键 ‘a’ 是否在字典 x 中；在第 3 行，结果为真，表示键 ‘a’ 在字典 x 中；在第 3 行，使用表达式 key in dictionary，检测键 ‘b’ 是否在字典 x 中；在第 4 行，结果为假，表示键 ‘b’ 不在字典 x 中。
• 递归求 5 的阶乘 Python 实现 def F(n): if n == 1: return 1 return n * F(n - 1)前两行的语句是递归终止条件，这个是必须要有的，而且必须是递归要能到达的。最后一个 n * F(n - 1) 正是递归调用自身，且每次递归的参数都会减少直到最后的终止条件结束。我们用示例图来演示下 F(5) 执行的递归过程，这样方便我们理解递归调用。计算F(5)的递归调用递归算法动态示意图：从上面的示意图可以看到，递归的思想就是在不停调用本身往下执行，直到终止条件达到然后再回推结果。递归带来的好处非常明显，就是减少代码，让代码看起来简洁明了。假如我们要使用非递归算法来求解 n 的阶乘，代码如下：def F_no_recursive(n): s = 1 for i in range(1, n + 1): s = s * i return s可以看到，递归代码相比不使用递归的代码少了 for 循环，并且递归的代码看起来会比较简洁和清楚，这在二叉树的问题中会体现的非常明显。
• 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
• 2. 什么是递归？ 递归（Recursion），是计算机科学与技术领域中一种常见的算法思想。在数学和计算机领域中，递归主要是指在函数的定义中使用函数自身的方法。顾名思义，递归主要包含两个意思，递和归，这个是递归思想的精华所在。递归就是有去（递去）有回（归来）。“有去” 是指递归问题可以分解成若干个规模较小、与原问题形式相同的子问题，这些子问题可以和原问题用相同的方法来求解。“有回” 是指这些问题的演化过程是一个从大到小，并且最终会有一个明确的终点，一旦达到终点，就可以从终点原路返回，解决原问题。更为直接的说法就是：递归的基本思想就是把大问题转化为相似的小问题解决。特别是在程序中的函数实现时，大问题的解决方案和小问题是一模一样的，所以就产生解决一个问题会调用函数本身的情况，这个也是递归的定义。
• 4. 递归的三要素 在明确递归的定义及数学模型之后，我们需要掌握递归的三要素：递归终止条件；递归终止时候的处理方法；递归中重复的逻辑提取，缩小问题规模。

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