python基礎之dict和set

前一篇寫了列表(list)和元組(tuple)的區別，python還有另外兩個很常用的集合(set)與字典(dict)。它們的優勢是高效的查詢和增加，刪除, 這些操作的時間複雜度均為o(1), 在有些場合，非常適用。

什麼是字典(dict), 在python中，字典是一系列無序的鍵值對的組合，字典的內容可以增加也可以改變。由於它是使用雜湊表實現的，所以相對於列表，字典的增刪改查操作更高效。

那集合(set)呢，和字典的實現非常類似，唯一的區別在於集合裡的元素不是鍵值對，是單一的乙個元素。

同列表和集合一樣，python裡字典和集合中的元素的型別都是混合型的，不一定必須要是同一型別元素。

使用字典有乙個常用的場景就是通過鍵去查值，可以這樣通過鍵來索引：

d =
print
(d['a'])
# 輸出 1

但是如果我們不確定』c』這個鍵是否存在於字典d中，使用操作d[c]來索引就會報錯:

keyerror                                  traceback (most recent call last)
in ()
----> 1 d['c']
keyerror: 'c'

所以更好的方法是使用get()方法，如下：

val = d.get(
'c',
0)

這樣即使鍵』c』不存在，也會返回乙個預設值0，而不是報錯。

另外乙個常用的場景是，我們經常需要對字典進行遍歷操作：

d =
for key in d:
# 和for key in d.keys():這樣寫是一樣的效果
print
(d[key]
)

集合的增加比較簡單，直接使用add()方法就可以：

s =
s.add(
'c')

# 對列表裡的元素進行去重操作
l =[1,
2,3,
1]l_s=
set(l)

# 避免重複操作，利用了集合查詢的高效性
l =[1,
2,3,
1,4]
s =set()
for index, item in
enumerate
(l):
if item in s:
continue
else
:# do what you want to do
s.add(item)

最上面我們說過，python中字典和集合的增刪改查效能非常高，現在我們來舉個例子說明，這也是字典和集合經常使用的場景, 假設我們後台存有市民的身份證號和姓名資訊，我們現在有乙個需求是通過身份證號查人名，使用列表的實現如下(身份證號簡寫)：

l =[(
420213
,'zhangsan'),
(420382
,'lisi'),
(321962
,'wangwu')]
deffind_name
(id_no)
:for id_num, name in l:
if id_num == id_no:
return name
return
none

這個實現實際上是需要遍歷整個列表l，它的平均時間複雜度是o(n), 假設我們有100萬使用者，那查詢效率可想而知有多差。但是如果採用字典儲存的話，它的實現如下:

l =
deffind_name
(id_no)
:return l.get(id_no,
none
)

字典查詢的時間複雜度是o(1), 也就是說，無論是1個使用者，還是100萬使用者，它的查詢耗時更加穩定，顯然這種實現方式要更加高效。

假設我們的需求變成，統計所有使用者一共有多少個不同的名字, 即不重複的名字有多少個，先不管這個需求是否合理，如果用列表實現，如下：

l =[(
420213
,'zhangsan'),
(420382
,'lisi'),
(321962
,'wangwu')]
deffind_name_cnt
(lis)
:    unique_list =
for id_num, name in lis:
if name not
in unique_list:
return
len(unique_list)

上面**中，我們使用了乙個列表來儲存找到的不相同的名字，這裡在從unique_list裡查詢是否有重複的時候，時間複雜度是o(n), 而最外層遍歷整個列表時，時間複雜度同樣是o(n), 所以整個**時間複雜度是o(n2)，效率很差，如果將unique_list換成集合呢？

l =[(
420213
,'zhangsan'),
(420382
,'lisi'),
(321962
,'wangwu')]
deffind_name_cnt
(lis)
:    unique_set =
set(
)for id_num, name in lis:
unique_set.add(name)
return
len(unique_set)

因為集合中不會存在重複的元素，所以不需要查詢，而且集合的實現也是雜湊表，它插入的時間複雜度同樣是o(1)，所以這代**的時間複雜度是o(n)，效率要高出很多。

字典和集合是兩個非常重要的基礎資料結果，它們大大提高了增刪改查的效率，我們需要學會靈活使用它們

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Python基礎之字典dict

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