《Python算法竞赛攻略：从入门到降维打击》—

第13章：Pythonic代码之道

欢迎来到“独门绝技篇”的腹地。在前面的章节中，我们已经掌握了使用Python解决问题的核心算法和数据结构。然而，仅仅“能用”和“好用”之间，还隔着一层窗户纸，那就是代码的“道”——如何写出真正优雅、简洁、高效，并且能体现Python设计哲学的代码。

本章将聚焦于那些能让你的代码“瞬间”变得高级、可读性更强、编写效率更高的Pythonic特性。掌握它们，不仅能让你的解题过程如行云流水，更能让你在面对复杂逻辑时，保持代码的清晰与从容。

13.1 推导式与表达式：列表、字典、集合与生成器

在Python中，推导式（Comprehension）是当之无愧的“语法糖”之王。它允许你用极其简洁的一行代码，从一个可迭代对象中生成新的列表、字典或集合，完美替代了传统的多行for循环。这不仅代码量更少，而且在许多情况下，由于其底层由C语言实现，执行效率也更高。

1. 列表推导式 (List Comprehension)

这是最常用、也最基础的推导式。它的基本结构是：[expression for item in iterable if condition]。

场景一：生成一个新序列

假设需要生成一个包含0到9的平方的列表。

传统写法：

Python

squares = []
for i in range(10):
    squares.append(i * i)
# squares -> [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

Pythonic写法（列表推导式）：

Python
```
squares = [i * i for i in range(10)]
# squares -> [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
```
一行代码，意图清晰，这就是Pythonic的优雅。

场景二：带条件的筛选

从一个列表中，筛选出所有的偶数。

传统写法：

Python

numbers = [1, 5, 2, 8, 3, 10]
evens = []
for num in numbers:
    if num % 2 == 0:
        evens.append(num)
# evens -> [2, 8, 10]

Pythonic写法：

Python

numbers = [1, 5, 2, 8, 3, 10]
evens = [num for num in numbers if num % 2 == 0]
# evens -> [2, 8, 10]

场景三：初始化二维列表（机试高频用法）

在算法竞赛中，我们经常需要创建一个 R行C列的二维列表（矩阵），并用0填充。

错误的写法（陷阱！）：

Python

# 这是一个非常危险的陷阱！
matrix = [[0] * 3] * 4 
# 修改 matrix[0][0] 会导致每一行都改变
matrix[0][0] = 1
# matrix -> [[1, 0, 0], [1, 0, 0], [1, 0, 0], [1, 0, 0]]
# 原因我们将在13.4节深入探讨，这属于浅拷贝。

正确的Pythonic写法：

Python

rows, cols = 4, 3
matrix = [[0 for _ in range(cols)] for _ in range(rows)]
# 修改 matrix[0][0] 不会影响其他行
matrix[0][0] = 1
# matrix -> [[1, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]
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