字典是比列表更先进的一种内置数据结构。“字典”就像实际中的字典一样，每一个单词对应好几个意思。在Python里面就是每一个键对应一个关联值。在Python中，我们可以很方便的创建字典。a_dict = {'server': 'db.diveintopython3.org', 'database': 'mysql'}server 为键，db.diveintopython3.org 为值databas
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2024-06-23 23:37:16
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我们知道在Python编程中，即便较为权威《Python编程指南》一书，也并没有要求Python读者去掌握系统性地理解CPython内部实现中的内存分配以及内存回收等知识。甚至泛滥于网络上的Python编程技术文章很少系统完整性地谈及Python的内存管理。但是知道CPython的内存管理原理，有助于我们编写更高效的代码，有助于我们对较慢的Python代码进行故障排除。Python的实现版本有很多
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2023-12-19 22:44:48
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上次说到了经典算法选择排序，感觉是比较简单的算法，这一次说一说稍微有点难度的堆排序。堆排序的时间复杂度要明显优于前面的冒泡排序，插入排序和选择排序（局限于n较大时）。1、堆（二叉堆）先来讲讲堆（二叉堆），是一个数组，它可以近似被看作是一个完全二叉树。树上每一个节点对应一个元素，除了最底层外，该树是完全充满的，而且是从左至右填充的，所有最底层的元素会从左向右填充。表示堆的数组list包括两个属性，l
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2023-11-27 11:04:28
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思想： 1. 利用最小堆堆顶为序列最小值，将其与堆尾互换，通过下沉再次得到最小堆，重复 2. 初始最小（大）堆通过自下向上的判断交换递归得到 平均性能O(N*logN)其他性能由于建初始堆所需的比较次数较多，所以堆排序不适宜于记录数较少的文件。堆排序是就地排序，辅助空间为O(1）.它是不稳定的排序方法。（排序的稳定性是指如果在排序的序列中，存在前后相同的两个元素的话，排序前 和排序后他们的相
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2023-06-16 17:16:42
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一、堆#首先导入heapq库
help(heapq)#首先学会使用帮助文档
import heapq
import random
#堆中的元素是存储在列表里面的
#创建堆有两种方法
#建堆方法一：逐个创建
data = list(range(10))
#随机选取一个列表中的元素
print(random.choice(data))
#随机打乱顺序
print(random.shuffle(da
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2023-10-10 17:00:31
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堆的概念优先队列(priority queue)是一种特殊的队列，取出元素的顺序是按照元素的优先权(关键字)大小，而不是进入队列的顺序，堆就是一种优先队列的实现。堆一般是由数组实现的，逻辑上堆可以被看做一个完全二叉树(除底层元素外是完全充满的，且底层元素是从左到右排列的)。堆分为最大堆和最小堆，最大堆是指每个根结点的值大于左右孩子的节点值，最小堆则是根结点的值小于左右孩子的值。下面就开始用pyth
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2023-08-09 14:53:31
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堆满足的条件：1，是一颗完全二叉树。2，大根堆：父节点大于各个孩子节点。每个节点都满足这个道理。小根堆同理。parent = （i-1）/2 #i为当前节点
left = 2*i+1
right = 2*i + 2堆可以分为大根堆和小根堆，这里用大根堆的情况来定义操作：(1)大根堆调整(max_heapify)：将堆的末端子节点作调整，使得子节点永远小于父节点。这是核心步骤，在建堆和堆排序都
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2023-08-30 09:56:52
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一、堆排序概述1.堆是一种数据结构 可以将堆看作一棵完全二叉树，这棵二叉树满足，任何一个非叶节点的值都不大于（或不小于）其左右孩子节点的值。 2.堆的存储 一般用数组来表示堆，若根节点存在于序号0处，i结点的父结点下表就为（i-1）/2,i结点的左右子结点下标分别为2i+1和2i+23.堆排序思想 利用大顶堆（小顶堆）堆顶记录的是最大关键字（最小关键字）这一特性，使得每次从无序中选择最大记录
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2023-11-02 13:57:36
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字典定义：每个键值 key:value 对用冒号 : 分割，每个键值对之间用逗号,分割，整个字典包括在花括号 {} 中 ,格式如下所示：d = {key1 : value1, key2 : value2 }一、创建字典的几种方法总结（1）创建空字典 dic = {}
type(dic)
# <type 'dict'>
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2023-09-18 19:36:46
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**字典：**- [ ] 列表可以存储大量的数据，但是如果数据量大的话，他的查询速度比较慢，因为列表只能顺序存储，数据与数据之间的关联性不强。所以便有了字典（dict）这种容器的数据类型，它是以{}括起来的。> 语法：{‘key1’ ：1，‘key2’：2}其中 key ：必须是可哈希的数据类型，例如：int，bool，str，tuple。不可哈希的有：list dict set（集合），而
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2023-11-09 09:47:21
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# -*- coding:utf-8 -*-class Array(object): def __init__(self, size=32): self._size = size self._items = [None] * size def __getitem__(self, index): return self._items[index]
原创
2022-12-06 08:51:02
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文章目录Python高级数据结构——堆概念接口函数初始化 Heapify弹出最大/最小值push数据heapreplaceMerge两个数组前n个最大/小的数应用堆排序参考 Python高级数据结构——堆概念在一个 最小堆 (min heap) 中，如果 P 是 C 的一个父级节点，那么 P 的 key（或 value) 应小于或等于 C 的对应值。 正因为此，堆顶元素一定是最小的，我们会利用这
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2023-11-03 09:43:02
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1. 排序算法分类排序算法可以分为 外部排序 和 内部排序： （1）外部排序通常来说，外排序处理的数据不能一次装入内存，只能放在读写较慢的外存储器（通常是硬盘）上。外排序通常采用的是一种“排序-归并”的策略。在排序阶段，先读入能放在内存中的数据量，将其排序输出到一个临时文件，依此进行，将待排序数据组织为多个有序的临时文件。而后在归并阶段将这些临时文件组合为一个大的有序文件，也即排序结果。（2）内部
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2023-11-06 19:23:14
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目录一、直接插入排序算法思想：算法稳定性 Python代码二、堆排序算法思想：算法稳定性 Python代码此次博客中的简单选择排序、堆排序都是属于选择排序。博客代码是博主想复习下排序算法然后手打的，已经过调试。一、直接插入排序 算法思想： 简单选择排序是一种选择排序。每趟选出最小关键字 平均 最坏 最
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2023-11-02 15:22:16
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创建最大（小）堆二叉堆本质上是一种完全二叉树，存储方式并不是链式存储，而是顺序存储堆操作：插入（叶子节点上调），删除（堆顶元素下沉）堆创建：非叶子节点下沉（从最后一个非叶子节点开始）最小堆：最小堆任何一个父节点的值，都小于等于它左右孩子节点的值创建过程：如果非叶子节点值大于其子节点，将其下沉最大堆：最大堆任何一个父节点的值，都大于等于它左右孩子节点的值。创建过程：如果非叶子节点值小于其子节点，将其
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2023-06-14 00:36:14
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什么是堆堆是一种完全二叉树，有最大堆和最小堆两种1.最大堆:对于每个非叶子节点V， V的值都比它的两个孩子大，称为 最大堆特性(heap order property)最大堆里的根总是存储最大值, 最小的值存储在叶节点 2.最小堆:和最大堆相反，每个非叶子节点V，V的两个孩子的值都比它大关于堆的操作堆提供了很有限的几个操作:1.插入新的值。插入比较麻烦的就是需要维持堆的特性。需要sift-up操
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2023-09-21 01:31:27
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Python字典是另一种可变容器模型(无序)，且可存储任意类型对象，如字符串、数字、元组等其他容器模型。本文章主要介绍Python中字典(Dict)的详解操作方法,包含创建、访问、删除、其它操作等,需要的朋友可以参考下。字典由键和对应值成对组成。字典也被称作关联数组或哈希表。基本语法如下：1.创建字典1 >>> dict = {'ob1':'computer', 'ob2':'m
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2023-12-04 18:58:07
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9、字典的定义格式：变量 = {key1 : value1, key2: value2…}空字典定义：
{}dict（）字典中键不能重复，是唯一的，但是值可以重复字典中的键要见名知意，体现字典可以见名知意的特性# 字典:储存多个数据,以键值对形式存储,方便快速存取
# 字典的键要见名知意
# 字典定义格式: 变量 = {键1:值1, 键2:值2.....}
dict1 = {'name':
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2023-08-09 16:42:27
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python07 字典的创建、查询、增加/修改、删除、生成式
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2023-06-26 19:39:17
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Python字典是另一种可变容器模型(无序)，且可存储任意类型对象，如字符串、数字、元组等其他容器模型。本文章主要介绍Python中字典(Dict)的详解操作方法,包含创建、访问、删除、其它操作等,需要的朋友可以参考下。字典由键和对应值成对组成。字典也被称作关联数组或哈希表。基本语法如下：1.创建字典 1 >>> dict = {'ob1':'computer', 'ob2':
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2023-06-29 22:38:40
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