利用Python defaultdict提高字典操作效率

一、什麼是Python字典？

Python字典是一種類似於映射的數據結構，由一系列鍵值對組成。字典中的鍵必須是唯一的、不可變的類型，例如字元串、整數或元組，而值可以是任意類型的Python對象。對於許多應用程序來說，Python字典是一種最方便的數據結構，它允許快速訪問、插入和刪除元素，並支持非常快速的查找操作。

但是，當我們需要按照鍵來維護一個列表或者集合時，普通的字典操作會顯得比較繁瑣。例如，假設我們需要為大量文檔中的每個單詞創建一個列表，以存儲相關的所有文檔。使用普通的Python字典實現這個任務，需要在每次更新文檔列表時都檢查該鍵是否已經存在。這將導致代碼變得複雜，而且在處理大數據量時會導致性能問題。這時，Python的defaultdict就可以派上用場了。

二、defaultdict的介紹

　　Python的defaultdict模塊提供了一種替代標準字典類的方式，它使我們能夠輕鬆地創建遞歸結構，並將默認值與每個新建鍵相關聯。

  from collections import defaultdict
  
  word_docs = defaultdict(list)
  for doc in documents:
      for word in doc.split():
          word_docs[word].append(doc)

這裡，word_docs是一個字典，它的值是文檔列表。然而，與通常的Python字典不同的是，在首次訪問新的鍵時，它會自動創建一個空列表。這使我們能夠避免在更新列表之前檢查每個鍵是否存在的問題，從而使代碼更加簡潔、易於閱讀。

三、defaultdict的示例運用

1. defaultdict處理較為複雜的數據結構

例如，我們想要存儲一個單詞的所有後綴以及這些後綴出現在哪些單詞中。用普通的字典，我們需要顯式創建新的列表。但用defaultdict，我們可以通過訪問新的鍵來自動創建新的列表。下面是一個例子：

  from collections import defaultdict
  
  suffix_trie = defaultdict(lambda: defaultdict(list))

  for word in word_list:
      for i in range(len(word)):
          suffix = word[i:]
          suffix_trie[suffix][word].append(i)

上面這個字典含有一個元素，其鍵是一個後綴，其值是一個嵌套的字典，其鍵是出現過該後綴的單詞，其值是單詞中的後綴出現位置的列表。因此，執行以下代碼：

  print(suffix_trie["age"]["page"])

假設”page”是在列表中的一個單詞。下面是輸出結果:

  [1]

這表示「age」這個後綴出現在「page」的索引1的位置。

2. 字典的嵌套和其他數據類型的嵌套

有時候我們希望在字典中嵌套其他數據類型，如列表、元組或集合。默認字典與此類嵌套相當擅長，因為它能夠自動為新鍵創建新的嵌套數據結構。

  from collections import defaultdict
  
  # 創建一個字典的嵌套列表，存儲單詞的後綴以及這些後綴出現在哪些單詞中
  suffix_dict = defaultdict(list)

  for word in word_list:
      for i in range(1, len(word) + 1):
          suffix_dict[word[-i:]].append(word)

這會創建一個字典，其鍵是所有單詞的後綴，值是包含所有原始單詞的列表，其後綴等於該鍵。例如，該字典將包含以下條目：「car」：[「scar」, 「car」]。

3. defaultdict處理其他數據結構

另一個常見的用途是用defaultdict處理堆棧或隊列。例如，我們可以創建一個嵌套列表的defaultdict來模擬一個簡單的FIFO隊列：

  from collections import defaultdict
  
  queue_dict = defaultdict(list)

  def enqueue(queue_dict, element, priority=0):
      queue_dict[priority].append(element)

  def dequeue(queue_dict):
      priority = min(queue_dict.keys())
      element = queue_dict[priority].pop(0)
      if not queue_dict[priority]:
          del queue_dict[priority]
      return element

  enqueue(queue_dict, 'A', priority=1)
  enqueue(queue_dict, 'B', priority=2)
  enqueue(queue_dict, 'C', priority=1)

  print(dequeue(queue_dict))  # A
  print(dequeue(queue_dict))  # C
  print(dequeue(queue_dict))  # B

四、總結

在許多情況下，Python的defaultdict可以提高代碼的可讀性和效率。值得注意的是，它並不是完美的，因為它可能會因為嘗試創建大量缺失鍵而導致內存和I/O的開銷。但是，在許多場景中，該模塊可以使代碼更加清晰、易於處理，而且性能不俗。同時，需要注意在體量較大的字典數據結構場合使用它時，也不能夠完全擺脫時間和空間的考慮。

對於那些需要處理大量缺失鍵的應用程序，例如文本處理系統，defaultdict提供了一種解決方案來優化代碼的內部操作，提高代碼的可讀性和性能。