python简易的实用代码,代替java复杂代码

Python_Java_C++代码复杂度优化对比分析 本文旨在帮助开发者理解不同编程语言在代码复杂度优化方面的特点和差异,掌握针对Python、Java和C++的优化策略,并能够在实际项目中做出合理的技术选型。核心概念与联系:介绍代码复杂度的基本概念复杂度优化原理:分析三种语言的优化机制实际案例对比:通过具体代码示例展示优化差异应用场景与建议:根据场景推荐合适的语言和优化策略时间复杂度:算法执行时间随输入规模增长的变化趋势空间复杂度:算法所需内存空间随输入规模增长的变化趋势JIT编译:Just-In-Time编译,运行时将字节码编译为机器码。 阅读详情

1.检查两个给定列表是否含有重复元素

def check_repeat(lst):
	return len(lst)==len(set(lst))

2.检测两个字符串是否含有互相换位置的字符

from collections import Counter
def change(first,second):
	return Counter(first)==Counter(second)
change("abcd1","1adbc")

3.返回以字节为单位的字符串长度

def byte-size(string):
	return(len(string.encode("utf-8")))
byte-size("Hello World")#11

4.查看内存的情况

import sys
var=30
print(sys.getsizeof(var)

5.重复打印字符串N次

n=2
s="I love python"
print(s*n)

6.将字符串每个词的首字母大写

s="i love python forever"
print(s.title())

7.利用range函数将列表分成指定大小的小块

from math import ceil
def chunk(lst,size):
	return list(map(lambda x: lst[x * size:x * size+size],list(range(0,ceil(len(lst)/size)))))

8.压缩剔除列表中的错误信息

def check(lst):
	return list(filter(bool,lst))
check([0,1,False,a,e,None,0,8,])

9.将指定列表传换成二维数组

t=["name","age","gender"]
t2=["milo",30,"male"]
for i in zip(t,t2):
    print(i)

10.链式比较

a=3
print(2<a<8)
print(1==a<2)

11.列表的逗号分隔

h=["basketball","swimming","piano"]
print("My love is :"+",".join(hobbies))

12.用正则计算字符串中特定的字母

import re
def count_v(str):
    print(len(re.findall(r"[aeiou]",str,re.I))) 
count_v("foobar")
count_v("gym")

13.转换字符串第一个字母的大小写

def ch(str):
    print(str[:1].lower()+str[1:])
ch("FooBar")

14.使用递归来展开潜在的深度列表

def spread(lst):
    res=[]
    for i in lst:
        if isinstance(i,list):
            res.extend(i)
        else:
            res.append(i)
    return res
def deep(lst):
    result=[]
    result.extend(spread(list(map(lambda x:deep(x) if type(x)==list else x,lst))))
    return result
s=deep([1,[2],[[3],4],5])
print(s)

15.发现两个迭代器的区别

def diff(a,b):
    set_a=set(a)
    set_b=set(b)
    com=set_a.difference(set_b)
    return list(com)
s=diff([1,2,3],[1,2,4])
print(s)#[3]

16.链式函数调用

#可以在一行调用多个函数
def add(a,b):
    return a+b
def subtract(a,b):
    return a-b
a,b=4,5
print((subtract if a>b else add)(a,b))

17.检查重复值

def differ(lst):
    return len(lst)!=len(set(lst))
x=[1,2,3,4,4,5]
y=[1,2,3]
differ(x)
differ(y)

18.合并两个字典

def merge_dict(a,b):
	c=a.copy()
	c.update(b)
	return c
a={x:1,y:2}
b={y:3,z:4}
print(merge_dict(a,b))#{y:3,x:1,z:4}

19.将两个列表转换成一个词典

def to_dict(key,value):
    return dict(zip(key,value))
key=["a","b","c"]
value=[2,3,4]
print(to_dict(key,value))

20.枚举返回字典的键

list=["a","b","c","d"]
for index,element in enumerate(list):#将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列,同时列出数据和数据下标,一般用在 for 循环当中
    print("value:",element,"index:",index)

21.计算某个代码所需要的时间

import time
start_time=time.time()
print(start_time)
a=1
b=2
c=a+b
print(c)
end_time=time.time()
print(end_time)
total_time=end_time-start_time
print("Time:",total_time)
Python底层实现一个简易的HashMap(dict) 文章目录前前言前言HashMap的作用Hash表原理Java中HashMap的实现原理使用Python实现HashMap总结: 前前言 在上一片文章中写了对比Python、Java、JavaScript中list, dict的使用,dict就是一个映射集合,在Java中有类似的是HashMap。 上篇文章只是讲了dict的语法层面,只是讲到dict如何增删改查,基本没什么技术含量,这篇文章深入理解Python中的dict(HashMap)底层原理,并且手动封装写一个简易的HashMap(dict). 前言 阅读详情

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