python字典城市名

python字典城市名相关知识

• Flutter 城市列表 索引&悬停

  我的Flutter开源库： Flutter 汉字转拼音库lpinyin Flutter 常用工具类库common_utils Flutter 城市列表 索引&悬停 Flutter 时间轴工具类TimelineUtil [QuickSelectListView] 包含有悬停效果ListView，索引 IndexBar，触摸IndexBar Tag滚动到指定item。QuickSelectListView是通过IndexBar与SuspensionListView封装,可以快速实现城市列表效果。源码已经开源到flutterchina flukit组件库中，欢迎star。 GitHub:QuickSelectListView. 一、城市名转拼音 Flutter版汉字转拼音库已经
• 【React】开发一个城市选择控件

  想到做这个，是因为无意中在github上看到了这一个仓库https://github.com/lunlunshiwo/ChooseCity，做的就是一个城市选择控件，是用vue写的，说的是阿里的一道题目，然后想想自己闲着也是闲着，就动手用react又重新做了一遍。演示地址：城市选择控件github: https://github.com/Rynxiao/city-selector整体效果如下：要求可定位到当前所在城市，可支持传城市下次打开优先选取上次定位城市，如本次定位和上次不一样，则取本地城市，同时展示最近选择的城市，最近选择的城市可配城市列表按字母分组，如B组：北京、包头，同时左侧带A-Z导航符条，点击对应字母定位至对应的组位置，如点击C则定位至C组，同时弹出提示为C支持城市搜索，页头带搜索框，可支持联想功能，注意性能选择对应城市，会将对应城市数据带回给使用页面支持单个页面上同时存在多个城市组件页面用flex布局（css）说明个人采用的路由形式，因此没有做成一个具体的组件(要组件化也就是把state换成
• Python字典处理

  Python字典处理 1、根据键访问值 普通访问 实例： info={"name":"Mark","age":18} print("我的姓名：%s"%info["name"]) #如果没有指定的键，就会报错 print(info["sex"]) 结果： 我的姓名：Mark Traceback (most recent call last): File "/Users/zhaolixiang/Desktop/python/test1/字典/字典取值.py", line 4, in <module> print(info["sex"]) KeyError: 'sex' get访问 上面普通访问方法，如果找不到对于键，就会报错，而get访问，找不到就返回None，并且还可以设置当
• Java 地区字典之省市区三级联动 (一)

  Java 地区字典之省市区三级联动 (一) 我相信很多同学关于数据字典的问题困扰很久了，今天就讲述一下地区字典的构建。 移动端将 area.json 文件放到合适位置，主要考虑到客户体验方面。 服务端将文件放到D盘或合适的地方，读取文件 一、关于json文件的处理 /** * 解析 省市区 JSON * * @param area_json * @return */ @RequestMapping(value=Route.System.FORMAT_AREA_JSON,method=RequestMethod.POST) @ResponseBody public Response format_area_json() { log.info(

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• 基于Vue3+Vite+TS，二次封装element-plus业务组件 很多前端开发者只会调用element-plus组件库已有组件，在面对需要定制的场景，或者想要简化使用组件的时候，就会无从下手。本课程深度结合前沿技术栈Vue+Vite+TS，全方位讲解二次封装的思想、技巧、组件设计等，并提供了大量封装实例，帮大家掌握组件的二次封装，实现前端进阶！

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• 6. 字典 字典由键和对应值成对组成，字典中所有的键值对放在 {} 中间，每一对键值之间用逗号分开，例如：{‘a’:‘A’, ‘b’: ‘B’, ‘c’:‘C’}字典中包含3个键值对键 ‘a’ 的值是 ‘A’键 ‘b’ 的值是 ‘B’键 ‘c’ 的值是 ‘C’{1:100, 2: 200, 3:300}字典中包含3个键值对键 1 的值是 100键 2 的值是 200键 3 的值是 300字典通常用于描述对象的各种属性，例如一本书，有书名、作者名、出版社等各种属性，可以使用字典描述如下：>>> book = {'title': 'Python 入门基础', 'author': '张三', 'press': '机械工业出版社'}>>> book['title']'Python 入门基础'>>> book['author']'张三'>>> book['press']'机械工业出版社'在第 1 行，创建了一个字典用于描述一本书在第 2 行，使用字符串 ‘title’ 作为键（索引）访问字典中对应的值在第 4 行，使用字符串 ‘author’ 作为键（索引）访问字典中对应的值在第 6 行，使用字符串 ‘press’ 作为键（索引）访问字典中对应的值
• 1. 字典简介 字典由键和对应值成对组成，字典中所有的键值对放在 {} 中间，每一对键值之间用逗号分开，例如：{‘a’:‘A’, ‘b’: ‘B’, ‘c’:‘C’}字典中包含 3 个键值对键 ‘a’ 的值是 ‘A’键 ‘b’ 的值是 ‘B’键 ‘c’ 的值是 ‘C’{1:100, 2: 200, 3:300}字典中包含 3 个键值对键 1 的值是 100 键 2 的值是 200 键 3 的值是 300字典通常用于描述对象的各种属性，例如一本书，有书名、作者名、出版社等各种属性，可以使用字典描述如下：>>> book = {'title': 'Python 入门基础', 'author': '张三', 'press': '机械工业出版社'}>>> book['title']'Python 入门基础'>>> book['author']'张三'>>> book['press']'机械工业出版社'在第 1 行，创建了一个字典用于描述一本书；在第 2 行，使用字符串 ‘title’ 作为键（索引）访问字典中对应的值；在第 4 行，使用字符串 ‘author’ 作为键（索引）访问字典中对应的值；在第 6 行，使用字符串 ‘press’ 作为键（索引）访问字典中对应的值。
• Python 数据类型详细篇：字典 前面的几个小节我们分别学习了字符串、列表、和元组等等几种 Python 中的基础数据类型，这节课我们来学习 Python 中另一个比较重要的数据类型–字典，字典和其他我们已经学习过的数据类型都有些不一样，具体不一样在哪里我们一起来看一下：
• 5. 遍历字典 Python 提供了 for 循环语句用于遍历列表、集合、字典等数据类型，关于 for 循环语句的详细用法，请参考词条 Python 的循环控制语句。
• 5.3 创建字典 >>> dict(){}创建一个空的字典>>> dict(a='A', b='B', c='C'){'a': 'A', 'b': 'B', 'c': 'C'}通过命名参数创建包含 3 个键值对的字典>>> pairs = [('a', 'A'), ('b', 'B'), ('c', 'C')]>>> dict(pairs){'a': 'A', 'b': 'B', 'c': 'C'}>>>定义列表 pairs由 3 个元组构成每个元组包含两项：键和值列表 pairs 包含了 3 个键值对创建一个包含 3 个键值对的字典
• 3. 两地调度 这是 leetcode 上算法部分第 1029 题，为简单编程题。题目描述如下：公司计划面试 2N 人。第 i 人飞往 A 市的费用为 costs[i][0]，飞往 B 市的费用为 costs[i][1]。返回将每个人都飞到某座城市的最低费用，要求每个城市都有 N 人抵达。示例：输入：[[10,20],[30,200],[400,50],[30,20]]输出：110解释：第一个人去 A 市，费用为 10。第二个人去 A 市，费用为 30。第三个人去 B 市，费用为 50。第四个人去 B 市，费用为 20。最低总费用为 10 + 30 + 50 + 20 = 110，每个城市都有一半的人在面试。Tips：1 <= costs.length <= 100；costs.length 为偶数；1 <= costs[i][0], costs[i][1] <= 1000。这道题需要认真思考下，对于贪心的算法而言我们要首先确定贪心的值。我们的值并不是拿去城市的费用值来做贪心，这里要非常注意，因为每个人必须两个城市中选择去一个，如果去了 A 市就不能去 B 市；反之，去了 B 市就不能去 A 市。可以很容易想到我们贪心的值应该是候选人去 A 市和 B 市花费的差值，接着将列表元素按照相应的差值从小到大进行排列，前 N 个人去 A 市，后 N 个人去 B 市，这便是这道题最精妙的解题思路，是不是很有意思？有了上面的贪心过程，那么 Python 实现便呼之欲出：def twoCitySchedCost(self, costs): min_costs = 0 N = len(costs) // 2 # 调用python的排序函数，排序值为相应差值 costs.sort(key=lambda x:x[0]-x[1]) # 排序后的前半部分人去A市 min_costs += sum([costs[i][0] for i in range(N)]) # 后半部分人去B市 min_costs += sum(costs[i][1] for i in range(N, 2 * N)) return min_costs可以看到，这里算法的时间复杂度为 O(nlogn)O(nlogn)O(nlogn)，在问题规模 N 非常大时，主要的时间消耗在于快排方法 (sort) 那里。

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