python中deque類詳解,deque 遍歷

本文目錄一覽：

• 1、python3什麼是deque容器
• 2、Python中的collections模塊詳解
• 3、Python中冷門但非常好用的內置函數
• 4、python deque是列表嗎
• 5、python3中如何用deque判斷隊列是否為空
• 6、deque是一種什麼數據類型

python3什麼是deque容器

deque 雙端隊列 是一種支持向兩端高效地插入數據、支持隨機訪問的容器。

使用方法參考

Python中的collections模塊詳解

其他關於Python的總結文章請訪問：

collections 模塊給出了python中一些功能更加強大的數據結構、集合類

顧名思義， namedtuple 就是有了名字的 tuple ，聲明一個 namedtuple 類的時候可以傳入兩個參數，第一個是這個 tuple 的名字，第二個是一個 str 的 list ，依次說明其中每一個元素的名稱：

運行結果：

再比如，使用一個 namedtuple 來存儲一個 馬爾可夫決策過程 （Markov Decision Process，MDP）模型：

deque 是一個雙向列表，非常適用於隊列和棧，因為普通的 list 是一個線性結構，使用索引訪問元素時非常快，但是對於插入和刪除就比較慢，所以 deque 可以提高插入和刪除的效率，可以使用 list(a_deque) 將 deque 轉換成 list 。

常用的方法：

一個例子：

運行結果：

defaultdict 是給不存在的 key 分配一個默認值的字典，和普通的 dict 相比，如果遇到 key 不存在的情況，不會拋出 KeyError ，而是返回默認值。其他的行為和 dict 一模一樣：

運行結果為：

正如其名字所說， OrderedDict 是一個有序的字典，普通的 dict 中的 key 是沒有順序，即我們遍歷一個字典的時候是不知道它所遍歷的順序的，單獨 OrderedDict 為 key 進行了排序，順序就是拆入鍵的順序，後插入的排在後邊，這樣在遍歷的時候就有了順序：

運行結果為：

ChainMap 是一個將多個 dict 按照循序串起來的數據結構，在查找字典中的某一個鍵所對應的值的時候，先從 ChainMap 中的第一個字典查起，如果該字典有該 key ，就返回對應的值，沒有就依次往後查找後邊的 dict 。

獲得的結果為：

Counter 是一個計數器，它是 dict 的一個子類，可以根據鍵來區別記錄多個不同的計數，相當於一個計數器集合，還可以通過 update 函數一次性更新多個計數器：

得到的結果：

Python中冷門但非常好用的內置函數

Python中有許多內置函數,不像print、len那麼廣為人知,但它們的功能卻異常強大,用好了可以大大提高代碼效率，同時提升代碼的簡潔度，增強可閱讀性

Counter

collections在python官方文檔中的解釋是High-performance container datatypes，直接的中文翻譯解釋高性能容量數據類型。這個模塊實現了特定目標的容器，以提供Python標準內建容器 dict , list , set , 和 tuple 的替代選擇。在python3.10.1中它總共包含以下幾種數據類型：

容器名簡介

namedtuple() 創建命名元組子類的工廠函數

deque 類似列表(list)的容器，實現了在兩端快速添加(append)和彈出(pop)

ChainMap 類似字典(dict)的容器類，將多個映射集合到一個視圖裡面

Counter 字典的子類，提供了可哈希對象的計數功能

OrderedDict 字典的子類，保存了他們被添加的順序

defaultdict 字典的子類，提供了一個工廠函數，為字典查詢提供一個默認值

UserDict 封裝了字典對象，簡化了字典子類化

UserList 封裝了列表對象，簡化了列表子類化

UserString 封裝了字符串對象，簡化了字符串子類化

其中Counter中文意思是計數器，也就是我們常用於統計的一種數據類型，在使用Counter之後可以讓我們的代碼更加簡單易讀。Counter類繼承dict類，所以它能使用dict類裡面的方法

舉例

#統計詞頻

fruits = [‘apple’, ‘peach’, ‘apple’, ‘lemon’, ‘peach’, ‘peach’]

result = {}

for fruit in fruits:

if not result.get(fruit):

result[fruit] = 1

else:

result[fruit] += 1

print(result)

#{‘apple’: 2, ‘peach’: 3, ‘lemon’: 1}下面我們看用Counter怎麼實現：

from collections import Counter

fruits = [‘apple’, ‘peach’, ‘apple’, ‘lemon’, ‘peach’, ‘peach’]

c = Counter(fruits)

print(dict(c))

#{‘apple’: 2, ‘peach’: 3, ‘lemon’: 1}顯然代碼更加簡單了，也更容易閱讀和維護了。

elements()

返回一個迭代器，其中每個元素將重複出現計數值所指定次。元素會按首次出現的順序返回。如果一個元素的計數值小於1，elements()將會忽略它。

c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=-2)

sorted(c.elements())

[‘a’, ‘a’, ‘a’, ‘a’, ‘b’, ‘b’]most_common([n])

返回一個列表，其中包含n個最常見的元素及出現次數，按常見程度由高到低排序。如果n被省略或為None，most_common()將返回計數器中的所有元素。計數值相等的元素按首次出現的順序排序：

Counter(‘abracadabra’).most_common(3)

[(‘a’, 5), (‘b’, 2), (‘r’, 2)]這兩個方法是Counter中最常用的方法，其他方法可以參考 python3.10.1官方文檔

實戰

Leetcode 1002.查找共用字符

給你一個字符串數組words，請你找出所有在words的每個字符串中都出現的共用字符（包括重複字符），並以數組形式返回。你可以按任意順序返回答案。

輸入：words = [“bella”, “label”, “roller”]

輸出：[“e”, “l”, “l”]

輸入：words = [“cool”, “lock”, “cook”]

輸出：[“c”, “o”]看到統計字符，典型的可以用Counter完美解決。這道題是找出字符串列表裡面每個元素都包含的字符，首先可以用Counter計算出每個元素每個字符出現的次數，依次取交集最後得出所有元素共同存在的字符，然後利用elements輸出共用字符出現的次數

class Solution:

def commonChars(self, words: List[str]) – List[str]:

from collections import Counter

ans = Counter(words[0])

for i in words[1:]:

ans = Counter(i)

return list(ans.elements())提交一下，發現83個測試用例耗時48ms，速度還是不錯的

sorted

在處理數據過程中，我們經常會用到排序操作，比如將列表、字典、元組裡面的元素正/倒排序。這時候就需要用到sorted()，它可以對任何可迭代對象進行排序，並返回列表

對列表升序操作：

a = sorted([2, 4, 3, 7, 1, 9])

print(a)

# 輸出：[1, 2, 3, 4, 7, 9]對元組倒序操作：

sorted((4,1,9,6),reverse=True)

print(a)

# 輸出：[9, 6, 4, 1]使用參數：key，根據自定義規則，按字符串長度來排序：

fruits = [‘apple’, ‘watermelon’, ‘pear’, ‘banana’]

a = sorted(fruits, key = lambda x : len(x))

print(a)

# 輸出：[‘pear’, ‘apple’, ‘banana’, ‘watermelon’]all

all() 函數用於判斷給定的可迭代參數iterable中的所有元素是否都為 TRUE，如果是返回 True，否則返回 False。元素除了是 0、空、None、False外都算True。注意：空元組、空列表返回值為True。

all([‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘d’]) # 列表list，元素都不為空或0

True

all([‘a’, ‘b’, ”, ‘d’]) # 列表list，存在一個為空的元素

False

all([0, 1，2, 3]) # 列表list，存在一個為0的元素

False

all((‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘d’)) # 元組tuple，元素都不為空或0

True

all((‘a’, ‘b’, ”, ‘d’)) # 元組tuple，存在一個為空的元素

False

all((0, 1, 2, 3)) # 元組tuple，存在一個為0的元素

False

all([]) # 空列表

True

all(()) # 空元組

Trueany函數正好和all函數相反：判斷一個tuple或者list是否全為空，0，False。如果全為空，0，False，則返回False；如果不全為空，則返回True。

F-strings

在python3.6.2版本中，PEP 498提出一種新型字符串格式化機制，被稱為 “字符串插值” 或者更常見的一種稱呼是F-strings，F-strings提供了一種明確且方便的方式將python表達式嵌入到字符串中來進行格式化：

s1=’Hello’

s2=’World’

print(f'{s1} {s2}!’)

# Hello World!在F-strings中我們也可以執行函數：

def power(x):

return x*x

x=4

print(f'{x} * {x} = {power(x)}’)

# 4 * 4 = 16而且F-strings的運行速度很快，比傳統的%-string和str.format()這兩種格式化方法都快得多，書寫起來也更加簡單。

本文主要講解了python幾種冷門但好用的函數，更多內容以後會陸陸續續更新~

python deque是列表嗎

列表是list

deque是一種雙端隊列，一般是限定插入和刪除操作在表的兩端進行的線性表。

可以在兩頭插入和彈出元素、和list很類似，不過一般用於多線程中。

python3中如何用deque判斷隊列是否為空

假設 deque 變量是 d, 可以直接用 if else 判斷.

if d:

    # 隊列不為空

else:

    # 隊列為空

因為 python 的 if 會把表達式轉化為 bool 值，隊列不為 None 並且長度不是零的時候表達式的值為 True。否則為 False. 同理的還有其他 List， Dict 類型等

deque是一種什麼數據類型

std::deque簡單說明std::deque是一個高效的雙端隊列，可以高效地進行插入和刪除操作。

以SGI C++ STL為例

deque的基本結構是：有一個map ，map中的元素是一個記錄了一個大小為512字節的線性容器。

std::deque的構造方法：

std::dequeint queInt;//空隊列

std::dequeint queInt（10）;//長度為10的隊列（其中元素被初始化為該類型的0值）

std::dequeint queInt（10，5）;//長度為10的隊列（其中元素被初始化為該類型的5）

std::dequeint queIntTemp（10，5）;//長度為10的隊列（其中元素被初始化為該類型的5）

std::dequeint queInt（queIntTemp）;//以queIntTemp初始化queInt

int nArray = ;

std::dequeint queInt;//注意這裡是nArray + 5，而不是nArray + 4

插入數據的方法

push_back;//末尾插入

push_front;//前端插入

刪除方法

pop_front;

pop_back;

erase;

clear;