1.1 Counter() 计数器

Counter()可以统计字符串中每个字符出现的次数,也可以统计数组中每个数字出现的次数

print(Counter('aabbccc'))

遍历成员Counter().items()

for val,cnt in Counter('aabbccc').items():
	print(val,cnt)

更新成员Counter().update()

1.2 enumerate() 索引数组

enumerate()会生成下标索引+内容

for i, element in enumerate(seq):
	print i, element

1.3 defaultdict() 缺省字典

defaultdict()是python提供了一种默认值字典的数据结构。它允许我们在定义字典时给所有不存在的key设置默认值,这样当取不存在的key时,就不会报错。
(1)defaultdict(int):初始化为 0
(2)defaultdict(float):初始化为 0.0
(3)defaultdict(str):初始化为""
(4)defaultdict(list):初始化为[0]

1.4 deque() 队列

  • s1 = q.popleft()取出队列左侧值并删除
  • q.append(s1)在队列右侧添加值

1.5 heapq 堆

默认最小堆,也就是第一个数永远是最小的

  • heapq.heapify(list) 申明堆
  • heapq.heappush(heap, item) 增加元素
  • heapq.heappop(heap)删除并返回堆中最小值
  • heapq.heappushpop(heap, item)弹出最小值并增加元素

1.6 reduce()

  • reduce(lambda x,y:x+y ,a) 将数组a的元素两两传入,并递归调用

1.7 map()

  • map(function,a)将数组a的元素传入并执行function函数

2.1 数组操作

  • array[::2]取所有偶数索引
  • array[1::2]取所有奇数索引
  • array[::-1]反转数组
  • array.sort()数组从小到大排列
  • array.sort(reverse=1)数组从大到小排列
  • array.sort(key=lambda x: (-x[0], x[1]))将二维数组第一位降序排序,如果第一位相同,就按第二位升序排序,按照key的函数返回值进行从小到大排序
  • max()求数组最大值
  • min()求数组最小值
  • sum()求数组和
  • set()数组去重
  • choice()返回数组、元组或字符串随机数

index = bisect(ls, x)有序列表二分法查找获取索引值

  • biserct_right寻找右侧第一个值得索引+1
    返回索引+1
  • biserct_left寻找左侧第一个值
    如未查找到值,则返回合适的插入点索引,使得数组有序
    参考文档

2.3 字符串操作

  • s1.split() 将字符串按空格进行分割
  • s1.split('\n') 将字符串按换行进行分割
  • f'{L}({M}){R}' 字符串拼接{}
  • eval() 字符串表达式计算,返回计算结果
  • s1.isdigit()判断字符串是否全是由数字组成
  • s1.islower()判断字符串是否为小写字母

图搜索

1 方向表,即(x,y)的四周的方向。

2 状态表,用来判断该节点是否已经访问过了。

3 边界检测,在进行递归或者入队之前必须对边界进行检测,符合条件才能递归或者入队。

4 判断目标,如果出现目标则进行处理。

3.1 BFS 广度优先搜索

  • 求无权图的最短路径
def bfs(graph, start):
    # 创建一个set记录点是否已被遍历
    visited = set()
    q = Queue()
    q.put(start)
    while not q.empty():
        u = q.get()
        print(u)
        for v in graph.get(u, []):
            if v not in visited:
                visited.add(v)
                q.put(v)
graph = {1: [4, 2], 2: [3, 4], 3: [4], 4: [5]}
bfs(graph, 1)

3.2 DFS 深度优先搜索

  • 寻找两点之间所有路径。
  • 求关键路径。因为它能发现所有路径,第一次dfs求出最长的路径,再dfs一次把所有等于这个长度的路径输出来,可能会输出好几条最长路径。这样就不用求什么最早最晚时间和拓扑了。
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