python字典深度比较

python字典深度比较相关知识

• （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
• 深入探究Python中的字典容器

  字典（dictionary）我们都曾经使用过语言词典来查找不认识的单词的定义。语言词典针对给定的单词（比如 python）提供一组标准的信息。这种系统将定义和其他信息与实际的单词关联（映射）起来。使用单词作为键定位器来寻找感兴趣的信息。这种概念延伸到 Python 编程语言中，就成了特殊的容器类型，称为 字典（dictionary）。字典（dictionary） 数据类型在许多语言中都存在。它有时候称为关联 数组（因为数据与一个键值相关联），或者作为散列表。但是在 Python 中，字典（dictionary） 是一个很好的对象，因此即使是编程新手也很容易在自己的程序中使用它。按照正式的说法，Python 中的 字典（dictionary） 是一种异构的、易变的映射容器数据类型。创建字典本系列中前面的文章介绍了 Python 编程语言中的一些容器数据类型，包括 tuple、string 和 list（参见 参考资料）。这些容器的相似之处是它们都是基于序列的。这意味着要根据元素在序列中的位置访问这些集合中的元
• 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
• 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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• 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：
• 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. 二叉树深度 面试官提问：给定一个二叉树根节点，如何求解这棵二叉树最大深度？题目解析：求解二叉树深度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-depth-of-binary-tree/。首先给出二叉树最大深度的定义：二叉树从根节点到所有叶子节点的最长一条路径。例如下图的二叉树，最大深度路径就是3 -> 20 -> 16以及3 -> 20 -> 8，所以最大深度为2。二叉树结构求解二叉树问题的通用解法是递归算法，使用递归需要满足三个条件：（1）初始问题可以拆分为多个子问题；（2）子问题除了数据量不同，求解思路和初始问题相同；（3）必须存在递归终止条件。递归算法的优势是代码简洁，在面试过程中白板编程能容易实现 bug free，所以比较推荐候选人尽量采用递归。二叉树自身的数据结构也可以通过递归实现，对于根节点以及任何一个中间节点，本质上都是存在两个左右子树指针（叶子节点的子树存在，但为空）。回到题目，对于任何一个节点，如果我们知道左右子树的深度，那么左右子树深度的最大值加一，就是当前节点的深度，这就是子问题的通用解法。最后，确定递归终止条件：如果我们遍历到了空节点，那么停止搜索，算法的 Java 实现，示例：class Solution { public int maxDepth(TreeNode root) { //主函数入口 int depth=0; depth=calDepth(root, depth); return depth; } public int calDepth(TreeNode node, int depth){ //递归终止条件：如果到了空节点，直接返回深度 if(node==null) return depth; //深度+1 depth++; //返回左右子树的最大深度 return Math.max(calDepth(node.left, depth), calDepth(node.right,depth)); }}从本题中我们可以抽象得到二叉树问题的常见通用解决方案。二叉树递归本质上属于深度优先搜索算法，我们定义深度优先搜索的 DFS函数，在 DFS 中首先要给出递归终止条件，常见的终止条件是二叉树的叶子节点或者空节点，其次是对于函数入参根节点的左子树和右子树调用函数，在不同函数之间定义 counter 记录结果值或者中间变量值。算法的伪代码，示例：public void Solution(TreeNode root){ //调用递归函数 dfs(root,counter);}public Object dfs(TreeNode root, Object counter){ //1. 递归终止判断 if(...) ... //2. 递归调用 dfs(root.left, counter_1); dfs(root.right, counter_2); ...}
• 4.1 深度优先策略 深度优先策略是指爬虫在爬取一个 HTML 页面的时候，如果发现页面中有新的 URL，将对这个新的 URL 进行深度优先搜索，以此类推，一直沿着 URL 进行爬取，直到不能深入为止。然后，返回到上一次的 URL 地址，寻找其他 URL 进行搜索，当页面中没有新的 URL 可以供选择的时候，说明搜索已经结束。举一个简单的例子，比如，我们访问慕课网，假设慕课网首页只有两个课程链接，一个是爬虫课，另一个是 Python 课，深度优先算法就是先进入到爬虫课中，然后再进入到爬虫课的一个章节链接中，如果这个章节里没有了子章节，爬虫就会退到上一层，从另一个没有访问过的章节继续访问，所有章节都访问完了，爬虫会退回到首页，对 Python 课链接也执行相应的搜索，直到无法找到新的 URL 进行搜索而结束。
• 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。
• 7. 字符串比较 String类提供了boolean equals(Object object)方法来比较字符串内容是否相同，返回一个布尔类型的结果。需要特别注意的是，在比较字符串内容是否相同时，必须使用equals()方法而不能使用==运算符。我们来看一个示例：628运行结果：使用equals()方法比较str1和str2的结果为：true使用==运算符比较str1和str2的结果为：true使用equals()方法比较str1和str3的结果为：true使用==运算符比较str1和str3的结果为：false代码中三个字符串str1，str2和str3的内容都是hello，因此使用equals()方法对它们进行比较，其结果总是为true。注意观察执行结果，其中使用==运算符比较str1和str2的结果为true，但使用==运算符比较的str1和str3的结果为false。这是因为==运算符比较的是两个变量的地址而不是内容。要探究其原因，就要理解上述创建字符串的代码在计算机内存中是如何执行的。下面我们通过图解的形式来描述这三个变量是如何在内存中创建的。当执行String str1 = "hello;"语句时，会在内存的栈空间中创建一个str1，在常量池中创建一个"hello"，并将str1指向hello。当执行String str2 = "hello";语句时，栈空间中会创建一个str2，由于其内容与str1相同，会指向常量池中的同一个对象。所以str1与str2指向的地址是相同的，这就是==运算符比较str1和str2的结果为true的原因。当执行String str3 = new String("hello");语句时，使用了new关键字创建字符串对象，由于对象的实例化操作是在内存的堆空间进行的，此时会在栈空间创建一个str3，在堆空间实例化一个内容为hello的字符串对象，并将str3地址指向堆空间中的hello，这就是==运算符比较str1和str3的结果为false的原因。

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