PythonStudy——字典 Dictionary

本文深入探讨了字典数据结构的特性,包括其在Python中的实现方式,如使用key-value键值对存储数据,以及对key和value类型的限制。文章还通过实例说明了字典中key的唯一性和重复性问题。

# 容器(集合):存放多个值的变量
# 单列容器(系统中的单列容器很多):list | tuple
# 双列容器(map):只有dict,存放数据 成对出现,dict存放数据采用 key-value键值对方式


# 字典中的key可以为什么类型:key必须为不可变类型
# -- key是取value的唯一依据,key一旦被确定,就需要唯一确定(不能被改变)
# 字典中的value可以为什么类型:value可以为任意类型
# -- value是用来存放世间所有存在的数据

# key要确保唯一性,不能重复,值可以重复,并且可以被改变 => 字典为可变类型

dic = {'a': 10, 1: 20, True: 30, (): 40} # 1和True都是1,key具有唯一性,所以只保留最后一次值
print(dic) # {'a': 10, 1: 30, (): 40}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/tingguoguoyo/p/10732542.html

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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