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python字典找最大相关知识

• Python 字典操作进阶

  学习了 Python  基本的字典操作后，学习这些进阶操作，让写出的代码更加优雅简洁和 pythonic 。与字典值有关的计算问题想对字典的值进行相关计算，例如找出字典里对应值最大（最小）的项。解决方案一：假设要从字典 {'a':3, 'b':2, 'c':6} 中找出值最小的项，可以这样做：>>> d = {'a':3, 'b':2, 'c':6}>>> min(zip(d.values(), d.keys())) (2, 'b')值得注意的是  d.values()  获取字典的全部值，d.keys() 获取字典的全部键，而且两个序列的顺序依然保持一一对应的关系。因此 zip(d.values(), d.keys()) 实质上生成的是一个 (valu
• Python字典处理

  Python字典处理 1、根据键访问值 普通访问 实例： info={"name":"Mark","age":18} print("我的姓名：%s"%info["name"]) #如果没有指定的键，就会报错 print(info["sex"]) 结果： 我的姓名：Mark Traceback (most recent call last): File "/Users/zhaolixiang/Desktop/python/test1/字典/字典取值.py", line 4, in <module> print(info["sex"]) KeyError: 'sex' get访问 上面普通访问方法，如果找不到对于键，就会报错，而get访问，找不到就返回None，并且还可以设置当
• （Python基础教程之十八）Python字典交集–比较两个字典

  Python示例，用于查找2个或更多词典之间的常见项目，即字典相交项目。 1.使用“＆”运算符的字典交集 最简单的方法是查找键，值或项的交集，即 & 在两个字典之间使用运算符。 example.py a = { 'x' : 1, 'y' : 2, 'z' : 3 } b = { 'u' : 1, 'v' : 2, 'w' : 3, 'x' : 1, 'y': 2 } set( a.keys() ) & set( b.keys() ) # Output set(['y', 'x']) set( a.items() ) & set( b.items() ) # Output set([('y', 2), ('x', 1)]) 2.设置交集
• 老Python总结的字典相关知识

  字典 Python中的字典（dict）也被称为映射（mapping）或者散列（hash），是支持Python底层实现的重要数据结构。 同时，也是应用最为广泛的数据结构，内部采用hash存储，存储方式为键值对，需要注意的是键（key）必须为不可变类型，而值（value）可以是任意类型。 字典本身属于可变容器类型，其中一组键值对被视为容器中的一组数据项。 字典的优点是单点查找速度极快，而不能够支持范围查找，此外也比较占用内存。 ## 基本声明 以下是使用类的形式进行声明： userInfo = dict(name="Yun

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• 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
• 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. 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。
• 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。
• 2.5 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。
• 2. 最大子数组和 面试官提问：给定一个数组，求解数组中连续子树组的最大和。题目解析：求解最大子数组求和问题是来源于算法网站LeetCode的经典题目，题目链接：https://leetcode.com/problems/maximum-subarray/。我们以小型数据的数组作为样例分析，什么是连续子数组的最大和：样例输入：[-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]样例输出：6样例解释：连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最大，求和结果为6。这里需要特别明确子树组和子序列的区别，（1）子树组定义：一个或者连续多个数组中元素组成一个子数组；（2）子序列定义：在原来数组中找出一部分组成的序列。结论：子树组一定是连续的数字，但是子序列只需要保证前后顺序上的有序，数字之间不一定连续。在明确子数组定义之后，我们用一句话概括 DP 的核心解题思路：我们要找到某个子问题的最优解，然后在它的帮助下，找到下一个子问题的最优解。例如对于爬楼梯问题，对于 n 个台阶，每次能够跳一个台阶或者两个台阶，我们知道对于第 k 个台阶，一定是从第 k-1 个台阶再跳一个台阶，或者是从第k-2个台阶再跳两个台阶上来，所以只需要知道第 k-1 个台阶的路径个数和第k-2个台阶的路径个数，求和就是最终的答案。其中第 k-1 和第 k-2 个台阶的路径就是子问题。将上述的语义切换到算法上来，就是需要找到状态转移方程以及状态的初始值。最大子树组和问题中，状态的初始含义非常明确：如果数组的长度为空，那么不存在子树组，直接返回最大和为零。初始状态结果为零的含义是，最后返回的最大子树组和一定不是负数，因为和为负数还不如直接用空数组返回零。对于一般子问题，我们假设 dp[i] 表示以 nums[i] 作为子树组末尾元素的前i个数字构成的子树组的最大和，nums[i]表示数组中的第i个元素。举例来说，对于数组[a1，a2，a3]，dp[2] 只有三种构成可能：[a1，a2，a3]，[a2，a3]，[a3]，都是以 a3 作为子数组结尾元素。那么假设已经遍历到了第i个数字，如果 dp[i-1] 小于零，说明数组的前 i-1 个子树组的和最大也是负数，前面说过，负数对于求解结果是没有帮助的，所以如果 dp[i-1] 小于零，dp[i] 直接选择 nums[i] 作为只有一个元素的子数组，和最大值就是 nums[i]。如果 dp[i-1] 大于零，说明加上前面的子树组会让结果更大，那么需要加上。上面的语义用dp方程表示如下：dp[i] = 0 如果nums.length=0；dp[i] = nums[i] 如果dp[i-1] < 0；dp[i] = nums[i] + dp[i-1]，如果dp[i-1] > 0 。最后，我们需要返回的是 dp 数组中的最大值。从状态转移方程可以看出，我们其实只需要 dp[i-1]，所以使用一个临时变量去保存它，能将空间复杂度降低到O（1）。示例：public int maxSubArray(int[] nums) { //边界条件判断 if (nums.length == 0){ return 0; } //表示dp[i-1] int prev = nums[0]; //表示dp[i] int cur = nums[0]; //结果 int max = nums[0]; for (int i = 1; i < nums.length; i++){ if (prev > 0){ //如果dp[i-1] > 0 cur = prev + nums[i]; } else { //如果dp[i-1] <= 0 cur = nums[i]; } max = Math.max(max, cur); prev = cur; } return max;}

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