python字典倒序排列
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python字典倒序排列相关知识
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python字典排序我们都知道字典是无序的,如何根据字典的key或者value排序呢?根据字典的key排序提供三种方法:1、使用lambda>>> a = {'b':'a','d':'d','a':'a'}>>> sorted(a.items(),key=lambda x:x[0])[('a', 'a'), ('b', 'a'), ('d', 'd')]2、使用operator模块>>> import operator>>> sorted(a.items(),key=operator.itemgetter(0))[('a
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全排列及相关扩展算法(二)——求字典序下一组排列及全排列算法1.字典序排列的定义:为了便于理解,以数字为例,对于数字1、2、3......n的排列,不同排列的先后关系是从左到右逐个比较对应的数字的先后来决定的。例如对于5个数字的排列 12354和12345,排列12345在前,排列12354在后。按照这样的规定,5个数字的所有的排列中最前面的是12345,最后面的是 54321。2.字典序排列解决思路:参考上文中(1,2,3,4)全排列的输出截图最后输出的是(4,1,2,3),并不是我们要求的字典序排列。不难看出字典序最前面的为递增序列,最后面的位递减序列,假设我们求字典序中一组排列的下一组排列,我们即可从最后一位往前找,直到找到某一位(i)比其其后一位(i+1)小,那么说明i之前的位数皆已确定,接下来只需要找到i后面最小的且比i位数大的那一位与i交换作为第i位数(因为在此之前,i后面的位置必然是以递减的形式存在的),交换后i后面位数按递增排序,即可构造出原排列的下一组排列。举个例子:假设求12453后一组排列①从最后一位1遍历,3比5小,往前走②5比4大,记录此时
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python有序序列的字典序列推导式运用技巧!推导式是python中一种更为简便的coding写法,可以通过推导式实现 常用的遍历、序列数据处理等计算。往往通过一行代码就能代替一个函数 的实现过程。 语法格式 ''' 字典序列表达式 {键表达式:值表达式 for 表达式 in 可迭代对象} ''' '''创建一个字典序列''' # 使用列表推导式创建字典 dict_1 = {i: i * 3 for i in range(5)} # 打印字典序列 print(dict_1) # {0: 0, 1: 3, 2: 6, 3: 9, 4: 12} 提取字典数据 ''' 说明: 初始化一个字典,然后从字典中
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Python字典值或键排序1、按值排序 dic={'d':4,'a':1,'b':2,'c':3} dic2=sorted(dic.iteritems(),key=lambda d:d[1],reverse=True) //从大到小排 print dict dic.iteritems() 得到[(键,值),(键,值),(键,值)] 系统定义sorted方法:sorted(iterable,cmp=None,key=None,reverse=False)---> new sorted list 通过key(sorted方法的key)这儿参数,使其按照字典的值来排序 reverse=False 表示不翻转 reverse=True 表示翻转 2、按键排序 dic3=sorted(dic.iteritems(), key=lambda d:d[0]) print dic3
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- 6.3 对序列倒置 reversed(seq) 函数返回一个倒置的迭代器,参数 seq 是一个序列可以是 tuple 或者 list。>>> t = ('www', 'imooc', 'com')>>> tuple(reversed(t))('com', 'imooc', 'www')>>> l = ['www', 'imooc', 'com']>>> list(reversed(t))['com', 'imooc', 'www']对元组中元素倒置t 是一个元组reversed(t) 返回一个倒置的迭代器tuple(reversed(t)) 将迭代器转换为元组对列表中元素倒置l 是一个元组reversed(l) 返回一个倒置的迭代器list(reversed(l)) 将迭代器转换为列表
- 希尔排序 今天我们来介绍一个比经典的排序算法:希尔排序。该算法时以它的发明者 Donald Shell 名字命名的,改进自插入排序算法,实现简单,在中等规模的数据上性能表现不错。我们同样从算法的思路、Python 实现以及复杂度分析三个方面学习希尔排序算法。
- Python 数据类型详细篇:字典 前面的几个小节我们分别学习了字符串、列表、和元组等等几种 Python 中的基础数据类型,这节课我们来学习 Python 中另一个比较重要的数据类型–字典,字典和其他我们已经学习过的数据类型都有些不一样,具体不一样在哪里我们一起来看一下:
- 1. 冒泡排序算法分析 以此类推,对于 n 个元素的排序,在第 n-1 轮迭代后,我们的排序工作就结束了,此时的数组正是从小到大依次排列好。下面我们用一幅图对冒泡排序算法进行说明,如下:冒泡排序第一轮迭代在第一轮迭代完成后,全局的最大值便落到了最后位置。接下来的第二轮迭代中,我们就不会再比较这个位置,而是相邻比较到倒数第二个位置结束;接下来第三轮迭代是比较到倒数第三个位置结束;以此类推,直到最后一轮迭代只剩下一个元素即可,此时得到的排列顺序正是从小到大的有序排序。下面给出第二轮迭代示意图,其余迭代过程依次类推:冒泡排序第二轮迭代过程在经过 n-1 轮迭代后,最后得到的结果就是我们想要的从小到大的排序顺序:2,3,6,7,8,10,11,12如果你还是不明白冒泡排序的原理的话,可以看下面的动态图:冒泡排序原理动态演示图冒泡排序的思想就是这样:通过一轮相邻元素的比较,将最大值找到并交换到最后的位置,第二轮找到第二大的值,放到倒数第二个位置,直到最后一轮迭代,找到第二小的值,放到第二个位置上,最小值此时就在第一个位置上。接下来我们就开始完成该算法的 Python 编程。
- 5. 遍历字典 Python 提供了 for 循环语句用于遍历列表、集合、字典等数据类型,关于 for 循环语句的详细用法,请参考词条 Python 的循环控制语句。
- 2. 什么是快速排序? 快速排序(Quick Sort),是计算机科学与技术领域中非常经典的一种排序算法,应用分治思想进行排序。快速排序由于其时间复杂度优于大部分的排序算法,因而命名为快速排序。快速排序实现的核心思想就是在待排序序列中选择一个基准值,然后将小于基准值的数字放在基准值左边,大于基准值的数字放在基准值右边,然后左右两边递归排序,整个排序过程中最关键部分就是寻找基准值在待排序序列中的索引位置。
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