每日一记python之字典查找键、值 今天学习了字典查找键、值的方法。#新建字典实例
d = {2 : 4, 5 : 7, 8 : 10, 11 : 13}
#判断字典中key
if 2 in d:
print('yes1')
#判断字典中values
if 4 in d.values():
print('yes2')执行结果yes1
yes2#dict.values()返回字典中所有valu
转载
2023-07-02 11:52:24
141阅读
字典（dict）对象是 Python 最常用的数据结构，社区曾有人开玩笑地说：”Python 企图用字典装载整个世界”，字典在 Python 中的重要性不言而喻，这里整理了几个关于高效使用字典的清单，助你代码更加 Pythonic。1、用 in 关键字检查 key 是否存在Python之禅中有一条开发哲学是：There should be one— and preferably only one
转载
2023-11-26 16:47:34
67阅读
你好，hashmap是我们日常生活中每天都要用到的一个集合类，它是以键值对的形式进行存储，（1.7和1.8对比）一、在jdk1.7和1.8之间，hashmap的实现略有区别，在jdk1.7的 时候，hashmap采用的数据结构是数组加链表，到jdk1.8之后采用的是数组加链表加红黑树，红黑树的引用是为了提高它的查询效率，因为链表查询的时间复杂度是O(n),而红黑树的查询效率是O(logN)。二
转载
2023-12-02 14:36:10
141阅读
希望大家还是在实践当中感受效率，理解效率，写出高质量的代码和算法，仅仅作为参考，不要误导大家。排版尽量舒服吧，尽力了。一般而言分析算法效率的方式有两种，即：时间效率和空间效率。时间效率也称为时间复杂度；空间效率也称为空间复杂度。在计算机技术发展的几十年中，空间资源变得不是非常重要了，因此在一般的算法分析中，讨论的主要是时间复杂度，当然空间复杂度的分析也是如此。在算法分析中，我们不使用时间的标准单位
转载
2023-08-08 13:20:52
182阅读
模拟搜索算法这是我的问题：在给定的文档(字符串)中，例如："hello there my name is dominic and my name is very special"和searchTerm(列表)，例如：['my','dominic'] or ['dominic','my'] (shouldn't matter)算法将返回包含以下内容的文档的最短摘录：>>> 'dom
转载
2024-06-12 12:52:38
12阅读
在 Python 中，选择合适的数据容器对性能优化至关重要，特别是在查找效率方面。合理利用内置数据结构如列表、集合和字典不仅可以提高程序的执行速度，还能够减少资源消耗。
> 用户反馈：“在我的应用中，使用列表查找元素的效率太低，我该如何选择更快的容器？”
### 参数解析
在探讨不同数据容器的查找效率前，我们先来分析一下各个可用的容器及其特性。
类图展示各个容器的关系：
```merma
# Python字符串查找效率实现方法
## 引言
在开发过程中，经常会遇到需要在字符串中查找某个特定子串的情况。为了提高查找效率，我们可以采用一些优化方法。本文将介绍一种有效的Python字符串查找效率实现方法，帮助刚入行的小白更好地理解和应用。
## 方法概述
下面是一个实现Python字符串查找效率的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 构建索引
原创
2023-09-01 06:17:55
93阅读
###本文内容干活满满，防止走丢迷路，记得点赞收藏哦！！！概述在使用Python的过程中，经常会和列表/元组/字典（list/tuple/dict）、容器（container）、可迭代对象（iterable）、迭代器（iterator）、生成器（generator）等这些名词打交道，众多的概念掺杂到一起难免会让人一头雾水，这里我们用一张图来展现它们之间的关系。 接下来，主要讲解迭代器（iterat
转载
2023-12-25 21:12:59
36阅读
可以包含不同类型的对象，但是是不可变的，不可以在增减元素，用()来定义.元组的操作: tuple(obj),切片,in,for in,del,cmp,len,max,min #定义一个元组
tuple1 =()
tuple1 = tuple({1,2,3,4,5,'6'})
tuple1 = (1, 2, '3', 4, '5')
# 定义了一个元组之后就无法再添加或修改元组中的元素
转载
2023-08-25 08:36:42
330阅读
timeit.repeattimeit.repeat默认会执行3轮，每轮执行1000000次。返回每轮的总执行时间列表 字典获取性能大家都知道字典获取分为中括号获取，获取不到会抛出KeyErrorget获取，获取不到会返回默认值下面比较两种获取方式的性能数据准备一条简单一条复杂# logging标准库的level字典
level_mapping = {'CRITICAL': 50, 'F
转载
2023-06-14 20:43:34
121阅读
Python字典dict中由value查key 众所周知，字典dict最大的好处就是查找或插入的速度极快，并且不想列表list一样，随着key的增加越来越复杂。但是dict需要占用较大的内存空间，换句话说，字典dict是以空间换速度。详细请见如下示例：#------------------------------------------------------------------
转载
2024-08-21 19:56:50
21阅读
# Python 高效率查找的算法
在编程中，查找元素是一个常见而重要的操作。高效的查找算法不仅可以显著提高程序的性能，也能节省资源。今天我们将讨论几种 Python 中的高效率查找算法，包括线性查找、二分查找和哈希表查找，并通过代码示例进行演示。
## 1. 线性查找
线性查找是最简单的一种查找算法，它逐个检查目标值与数据集中每个元素的匹配。尽管简单，但其时间复杂度为 O(n)，在数据量大
原创
2024-10-23 04:15:01
75阅读
# Java List 查找效率
在Java中，List是一种常用的数据结构，它用于存储一组有序的数据。当我们需要在List中查找某个元素时，效率成为一个重要的考虑因素。本文将介绍Java List的查找效率，并通过代码示例进行说明。
## 一、List的基本特性
在了解List的查找效率之前，我们先来了解一下List的基本特性。List是一个有序的集合，它允许元素重复，并且可以通过索引来访
原创
2023-08-05 13:29:44
468阅读
Python中字符串查找方式有多种，常见的有re.match/search or str.find用一个例子来说明各种方式的效率如下：from timeit import timeit
import re
def find(string, text):
if string.find(text) > -1:
pass
def re_find(string, text
转载
2023-06-30 21:57:28
177阅读
在 Redis 中，热 key 指的是那些在一段时间内访问频次比较高的键值，对系统稳定性和可用性造成影响，引发用户不满。因此，在日常的工作中，开发者需要着重避免这种情况的出现。近日，饿了么 CI 框架工具部后端专家韩亮分享了快速定位 Redis 热 key 的经验，供你参考。可能的方案热点 key 不可能完全避免，因此需要一种方法能够在出现问题的时候快速定位问题根源。如果要设计定位方案的话，可以从
转载
2023-08-30 08:29:33
108阅读
一、前情回顾：在程序中有时候需要存放对象，容器应运而生。容器分为集合和Map。集合在这里不说，说说Map。Map在英语中是地图的意思，这个名字真是起的好，可以让人顾名思义。Map，就是存放键值对的结构。也就是说，只要找到键，就能找到对应的值，就跟查字典一样。二、Map工作效率的深层原理： 1.上面说到查询map就是查询键，只要键找得到，值就会对应的找得到。所以怎么找到键，
转载
2023-10-31 20:29:26
45阅读
给定一个已经排好序的N个整数的序列（数据从1到N），在该序列中查找指定的整数，并观察不同算法的运行时间。考查3类查找算法：折半查找，平衡二叉排序树的查找，B-树的查找。 要求： （1）构造树表的算法要考虑各种可能的输入数据序列； （2）可根据要求输出树表结构； （3）分析最坏情况下，三种查找算法的复杂度； （4）测量并比较三种算法在N=100，500，1000，2000，4000，6000
原创
2023-03-03 13:12:01
72阅读
一、需求分析1.问题描述：给定一个已经排好序的N个整数的序列（数据从1到N），在该序列中查找指定的整数，并观察不同算法的运行时间。考查3类查找算法：折半查找，平衡二叉排序树的查找，B-树的查找。2.基本要求: （1）分析最坏情况下，三种搜索算法的复杂度；（2）测量并比较三种算法在N=100，500，1000，2000，4000，6000，8000，10
转载
2013-04-07 20:16:00
226阅读
在Java语言中使用的最多的数据结构大概右两种，第一种是数组，比如Array，ArrayList，第二种链表，比如ArrayLinkedList，基于数组的数据结构特点是查找速度很快，时间复杂度为 O（1），但是删除的速度比较慢，因为每次删除元素的时候需要把后面的所有的元素都要相应的往前移动一位，最坏的情况删除第一个元素，时间复杂度为O(n)。基于链表实现的数据结构的特点是删除的速度比较快，但
conn.commit()f.close()cur.close()conn.close()运行效果：重点代码解释：这段代码用到了 pymysql 和 os 两个库。pymysql：用来操作 MySQL 数据库；os：用来遍历所在文件夹下的所有文件。现将主要代码解释如下：1、遍历任意文件夹下所有文件名称程序写好后，使用 pyinstaller 打包成 exe 程序，并放在要操作的文件夹下面。通过 p
