Day16.几个常用的排序库-优快云博客

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几个常用的排序库

文章目录

几个常用的排序库
前言
一. 生成式（推导式）
- 1.1 简单用法
- 1.2 嵌套列表的套路（坑）
二. 相关模块使用
总结

前言

在Python中其实有蛮多好用的排序库，但是自己却很少见的，当然了，由于自己能力有限，先简单介绍一点简单的库嘛。生成式是我们在写代码时，为了美观以及代码的高效性，经常使用的一个Python进阶的知识，而这其中经常会出现一些（有毒的）坑，毕竟像我这种刚从基础过来的小白，刚看到这种东西，一下子还是思路跟不上的。

一. 生成式（推导式）

1.1 简单用法

prices = {
  'AAPL': 191.88,
  'GOOG': 1186.96,
  'IBM': 149.24,
  'ORCL': 48.44,
  'ACN': 166.89,
  'FB': 208.09,
  'SYMC': 21.29
}
# 用股票价格大于100元的股票构造一个新的字典
prices2 = {key: value for key, value in prices.items() if value > 100}
print(prices2)

注：生成式（推导式）可以用来生成列表、集合和字典。

1.2 嵌套列表的套路（坑）

names = ['关羽', '张飞', '赵云', '马超', '黄忠']
courses = ['语文', '数学', '英语']
# 录入五个学生三门课程的成绩
# 错误 - 参考http://pythontutor.com/visualize.html#mode=edit
# scores = [[None] * len(courses)] * len(names)
scores = [[None] * len(courses) for _ in range(len(names))]
for row, name in enumerate(names):
    for col, course in enumerate(courses):
        scores[row][col] = float(input(f'请输入{name}的{course}成绩: '))
        print(scores)

二. 相关模块使用

2.1 `heapq`模块-堆排序

"""
从列表中找出最大的或最小的N个元素
堆结构(大根堆/小根堆)
"""
import heapq

list1 = [34, 25, 12, 99, 87, 63, 58, 78, 88, 92]
list2 = [
  {'name': 'IBM', 'shares': 100, 'price': 91.1},
  {'name': 'AAPL', 'shares': 50, 'price': 543.22},
  {'name': 'FB', 'shares': 200, 'price': 21.09},
  {'name': 'HPQ', 'shares': 35, 'price': 31.75},
  {'name': 'YHOO', 'shares': 45, 'price': 16.35},
  {'name': 'ACME', 'shares': 75, 'price': 115.65}
]
print(heapq.nlargest(3, list1))  # 最大的三个
print(heapq.nsmallest(3, list1))  # 最小的三个
# 以 price 为关键字，选取最大的两个
print(heapq.nlargest(2, list2, key=lambda x: x['price']))  
# 以 shares 为关键字，选取最大的两个
print(heapq.nlargest(2, list2, key=lambda x: x['shares']))

2.2 `itertools`模块-迭代

"""
迭代工具模块
"""
import itertools

# 产生ABCD的全排列
print(itertools.permutations('ABCD'))
# 产生ABCDE的五选三组合
print(itertools.combinations('ABCDE', 3))
# 产生ABCD和123的笛卡尔积
print(itertools.product('ABCD', '123'))
# 产生ABC的无限循环序列
print(itertools.cycle(('A', 'B', 'C')))

2.3 `collections`模块

其他的工具类：

namedtuple：命令元组，它是一个类工厂，接受类型的名称和属性列表来创建一个类。
deque：双端队列，是列表的替代实现。Python中的列表底层是基于数组来实现的，而deque底层是双向链表，因此当你需要在头尾添加和删除元素是，deque会表现出更好的性能，渐近时间复杂度为 $O (1)$ 。
Counter：dict的子类，键是元素，值是元素的计数，它的most_common()方法可以帮助我们获取出现频率最高的元素。Counter和dict的继承关系我认为是值得商榷的，按照CARP原则，Counter跟dict的关系应该设计为关联关系更为合理。
OrderedDict：dict的子类，它记录了键值对插入的顺序，看起来既有字典的行为，也有链表的行为。
defaultdict：类似于字典类型，但是可以通过默认的工厂函数来获得键对应的默认值，相比字典中的setdefault()方法，这种做法更加高效。

"""
找出序列中出现次数最多的元素
"""
from collections import Counter

words = [
  'look', 'into', 'my', 'eyes', 'look', 'into', 'my', 'eyes',
  'the', 'eyes', 'the', 'eyes', 'the', 'eyes', 'not', 'around',
  'the', 'eyes', "don't", 'look', 'around', 'the', 'eyes',
  'look', 'into', 'my', 'eyes', "you're", 'under'
]
counter = Counter(words)
print(counter.most_common(3))