Python 提供了大量的内置数据结构,包括列表,集合以及字典。大多数情况下使用这些数据结构是很简单的。但是,我们也会经常碰到到诸如查询,排序和过滤等等这些普遍存在的问题。 因此,这一章的目的就是讨论这些比较常见的问题和算法。 另外,我们也会给出在集合模块
collections
当中操作这些数据结构的方法。
参考:
https://python3-cookbook.readthedocs.io/zh-cn/latest/index.html
https://github.com/dabeaz/python-cookbook/tree/master
在迭代操作或者其他操作的时候,怎样只保留最后有限几个元素的历史记录?
保留有限历史记录正是 collections.deque
大显身手的时候。
比如,下面的代码在多行上面做简单的文本匹配,并只返回在前 N 行中匹配成功的行:
from collections import deque
def search(lines, pattern, history=5):
previous_lines = deque(maxlen=history)
for li in lines:
if pattern in li:
yield li, previous_lines
previous_lines.append(li)
# Example use on a file
if __name__ == '__main__':
with open(r'../../cookbook/somefile.txt') as f:
for line, prevlines in search(f, 'python', 5):
for pline in prevlines:
print(pline, end='')
print(line, end='')
print('-' * 20)
我们在写查询元素的代码时,通常会使用包含 yield
表达式的生成器函数,也就是我们上面示例代码中的那样。这样可以将搜索过程代码和使用搜索结果代码解耦。
使用 deque(maxlen=N)
构造函数会新建一个固定大小的队列。当新的元素加入并且这个队列已满的时候,最老的元素会自动被移除掉。
代码示例:
q = deque(maxlen=3)
q.append(1)
q.append(2)
q.append(3)
==============================
q:deque([1, 2, 3], maxlen=3)
q.append(4)
=================================
q:deque([2, 3, 4], maxlen=3)
q.append(5)
====================================
q:deque([3, 4, 5], maxlen=3)
尽管你也可以手动在一个列表上实现这一的操作 (比如增加、删除等等)。但是这里的队列方案会更加优雅并且运行得更快些。
更一般的, deque 类可以被用在任何你只需要一个简单队列数据结构的场合。如果你不设置最大队列大小,那么就会得到一个无限大小队列,你可以在队列的两端执行添加和弹出元素的操作。
代码示例:
q = deque()
q.append(1)
q.append(2)
q.append(3)
==============================
q:deque([1, 2, 3])
q.appendleft(4)
===============================
q:deque([4, 1, 2, 3])
q.pop()
=============
3
q:deque([4, 1, 2])
q.popleft()
==================
4
在队列两端插入或删除元素时间复杂度都是 O(1) ,而在列表的开头插入或删除元素的时间复杂度为 O(N) 。