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c和python字典效率

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c和python字典效率相关知识

  • python字符串连接效率问题
    在python效率的讨论问题中字符串的连接效率有提过,多数建议使用join来代替"+"进行字符串连接python中一切皆对象 字符串对象就是c api中得stringobject.c看python源码的objects文件可以找到1."+"。使用加号连接2个字符串会调用静态函数string_concat(register PyStringObject *a ,register PyObject * b),在这个函数中会开辟一块大小是a+b的内存的和的存储单元,然后将a,b字符串拷贝进去,试想一下,如果是n个字符串相连  那么会开辟n-1次内存,是比较耗费资源的2.对于使用join函数 "".join([a,b])   会调用string_join函数  会计算列表的长度  一次分配一块内存然后拷贝,所以n个字符串相连 开辟内存的次数是1次所以如果只有2个相连效率区别不大  但是数据多了就会有
  • Python中的字典
    Python中的字典和其它语言中的字典一样,也是key-value形式,key必须唯一,value不需要唯一。Python里的字典用花括号{}表示,每个键值对用,号隔开,每个键值对里用:分割key和value: {key1 : value1, key2 : value2 }初始化方式一a = {'a': 1, 'b': 2}        # {'a': 1, 'b': 2}方式二b = dict(c=3, d=4)          # {'c':&nb
  • 自学Python:第十篇字典
    字典是Python中一种由‘键值’组成的常用的数据结构,我们可以把‘键’类比成单词,’值‘类比成单词的对应的意思,这样‘键值’相当于一种‘单词-意思’的对应,我们可以通过查询‘单词’,来得到他对应的‘意思’其实这个所谓的字典,就是相当于javascript的对象字面量{}1 字典的生成和基本操作Python中使用一对花括号‘{}’或者dict()函数来生成字典我们可以使用索引的方式向字典中插入键值我们也可以通过索引查询字典对应键的值字典中的键值是没有顺序的,因此,字典只支持用键去获取值2 键的不可变性字典是一种高效的储存结构,其内部使用是基于哈希值得算法,用来保证从保证从字典中读取键值对的效率,不过,哈希值算法要求字典的键必须是一种不可变类型字典的值的类型没有任何限制3 键的常用类型在不可变类型中,整数和字符串是键最常用的两种类型由于精度的问题,我们一般不使用浮点数作为键的类型元组也是一种常用的键值元组是有序的。4从属关系的判断与列表类似,可以用关键字in来判断某个键是否在字典中,
  • Python 字典操作进阶
    学习了 Python  基本的字典操作后,学习这些进阶操作,让写出的代码更加优雅简洁和 pythonic 。与字典值有关的计算问题想对字典的值进行相关计算,例如找出字典里对应值最大(最小)的项。解决方案一:假设要从字典 {'a':3, 'b':2, 'c':6} 中找出值最小的项,可以这样做:>>> d = {'a':3, 'b':2, 'c':6}>>> min(zip(d.values(), d.keys())) (2, 'b')值得注意的是  d.values()  获取字典的全部值,d.keys() 获取字典的全部键,而且两个序列的顺序依然保持一一对应的关系。因此 zip(d.values(), d.keys()) 实质上生成的是一个 (valu

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