这篇文章主要讲解了“有哪些Python算法常用技巧与内置库”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“有哪些Python算法常用技巧与内置库”吧！
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1.输入输出:
1.1 第一行给定两个值n,m，用空格分割，第一个n决定接下来有n行的输入，m决定每一行有多少个数字，m个数字均用空格分隔.
解决办法：python的input函数接收到的输入默认都是字符串，所以我们使用 字符串切割、强制类型转换、列表生成器就可以完美解决输入问题。代码如下:
# 接收两个值，使用n,m分别接收列表中的两个值 n, m = [int(x) for x in input().split()] # 构造输入列表的列表 num_list = [] for i in range(n): # python可以不用在意m的值，将所有数值接收进来然后使用len判断长度 tmp_list = [int(x) for x in input().split()] num_list.append(tmp_list)
同理，若是用逗号(,)分隔的话，split函数中传入相同的值就行。
1.2 输出一行数字
由于python的print函数默认利用换行作为结束符，所以我们需要将它修改成我们需要的间隔，代码如下:
for i in range(10): print(i, end=' ')
end是print函数中的一个参数，决定输出的结束字符，这里修改成空格代表输出一行数字，用空格间隔，其它字符可以自行修改。
2.空列表生成，字符串修改，列表遍历
2.1代码编写过程中，有时候会需要一个带有长度的，有初始值的空列表，生成方式如下:
# 1. 用乘法生成一个初始值为False的长度为100的一维列表 visited = [False] * 100 # 2. 利用列表生成器生成一个n*m的二维的初始值为0的列表 visited = [[0 for i in range(m)] for j in range(n)]
2.2在python当中字符串是无法原地修改的，如果每次修改都生成一个新字符串，那么对修改次数很多且字符串很当的情况，开销是很大的。所以一般是把字符串转为列表进行修改最后再转回来。
string = 'I love to eat chicken' # 将字符串转换成列表 string_list = list(string) # .......对字符串列表进行修改 # Code # 将字符串列表重新拼接成字符串 #string = ''.join(string_list)
2.3python中列表遍历有许多种不同的方式，最直接的办法是直接对列表进行迭代遍历，但是因为我们往往是基于索引对数组进行操作且需要修改数组的值，所以更推荐用以下代码中的第二三中办法:
num_list = [i for i in range(10)] # 1. 直接迭代列表 for item in num_list: # Code pass # 2. 通过索引进行迭代 for i in range(len(num_list)): print(num_list[i]) # 3. 通过enumerate函数进行迭代 for index, value in enumerate(num_list): # index为当前元素的索引，value为当前元素的值 print(index, value)
3. collections库的使用
3.1 deque队列
deque 是python中的队列（FIFO先进先出），队列在进行队首弹出的时候会比list要快。
尤其在使用BFS（深度优先搜索）的时候，队列是必须要使用到的。部分deque使用代码如下:
from collections import deque # 初始化一个最大长度为3的队列 d = deque([1,2,3], maxlen=3) # 因为初始化队列最大长度为3，再添加元素会把队头元素挤出 d.append(4) # 初始化一个不限制长度的队列 d = deque() # 添加元素到队尾部 d.append(1) d.append(2) d.append(3) # 将队首的元素弹出返回 print(d.popleft()) # 弹出队尾元素并返回值 print(d.pop()) # 在队首插入元素 d.appendleft(0)
3.2 Counter计数器
Counter 是一个计数器，可以对一个序列计数，计算序列中某个元素出现的数量。
以下是示例代码:
import collections # 一共有三种初始方法 # 1. 传入一个序列 print(collections.Counter(['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'b'])) # 2.传入一个字典 print(collections.Counter({'a':2, 'b':3, 'c':1})) # 3.直接利用=传参 print(collections.Counter(a=2, b=3, c=1)) # 也可以无参数构造，利用update函数更新 c = collections.Counter() print('Initial :', c) # Initial: Counter() c.update('abcdaab') print('Sequence:', c) # Sequence: Counter({'a': 3, 'b': 2, 'c': 1, 'd': 1}) c.update({'a':1, 'd':5}) print('Dict:', c) # Dict: Counter({'d': 6, 'a': 4, 'b': 2, 'c': 1}) # 可以通过访问字典的访问方式访问Counter对象 for letter in 'abcde': print('%s : %d' % (letter, c[letter])) # elements()方法可以返回一个包含所有Counter数据的迭代器 c = collections.Counter('extremely') c['z'] = 0 print(list(c.elements())) # ['e', 'e', 'e', 'm', 'l', 'r', 't', 'y', 'x'] # most_common()返回前n个最多的数据 c=collections.Counter('aassdddffff') for letter, count in c.most_common(2): print('%s: %d' % (letter, count)) # f: 4 # d: 3 # Counter对象可以进行加减交并，直接使用运算符 +、-、&、| # +会将两个字典中相同字符的出现次数相加，-会给出第一个Counter相对于第二个的差集。交集给出两个计数器当中都有的元素，且计数被赋值为较小的那个，并集为两个计数器的元素出现最多的那个。 c1 = collections.Counter(['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'b']) c2 = collections.Counter('alphabet') print ('C1:', c1) print ('C2:', c2) print ('\nCombined counts:') print (c1 + c2) print ('\nSubtraction:') print (c1 - c2) print ('\nIntersection (taking positive minimums):') print (c1 & c2) print ('\nUnion (taking maximums):') print (c1 | c2) # 以下为输出： C1: Counter({'b': 3, 'a': 2, 'c': 1}) C2: Counter({'a': 2, 'l': 1, 'p': 1, 'h': 1, 'b': 1, 'e': 1, 't': 1}) Combined counts: Counter({'a': 4, 'b': 4, 'c': 1, 'l': 1, 'p': 1, 'h': 1, 'e': 1, 't': 1}) Subtraction: Counter({'b': 2, 'c': 1}) Intersection (taking positive minimums): Counter({'a': 2, 'b': 1}) Union (taking maximums): Counter({'b': 3, 'a': 2, 'c': 1, 'l': 1, 'p': 1, 'h': 1, 'e': 1, 't': 1})3.3 defaultdict——带有默认值的字典
一般情况下创建的字典dict是不含有默认值的，即若是字典中不包含a这个key，调用dct{a}的话就会报错。
在进行算法设计和数据结构设计的时候我们希望任意给定一个key都能从字典中取出值来，哪怕只是一个默认值，这个时候我们就需要用到defaultdict。
例如在用字典表示图中一个节点的相连节点的时候，我们希望将这个节点作为一个key，然后与它相连的节点组成一个列表作为它的value，这个时候我们就可以使用defaultdict(list)来创建一个默认值为列表的字典。
# list的默认值为空列表 list_dict = collections.defaultdict(list) # int的默认值为0 int_dict = collections.defaultdict(int) print(list_dict['a']) print(int_dict['a']) # 输出：[] # 输出：0
3.4 小结
collection中常被用来写算法和数据结构的就是这几个，其它比如排序字典和命名元组很少会用上。
4.排序
4.1 对列表排序
对列表排序有两种方法，一种是使用列表内置的sort函数，sort函数直接在列表原地修改，无返回值，可以通过参数key自定义比较的key和比较函数。
第二种就是使用python的sorted函数，这个函数自由度比较高，可以自己设定比较函数和比较的key，返回一个新的列表。
如果需要自定义比较的函数，需要从库functools导入函数cmp_to_key函数，将比较函数转为key，使用代码如下:
def custom_sort(x,y): if x>y: # 返回-1代表需要排在前面 return -1 if x4.2 对字典/元组列表排序
若是需要对字典（将字典利用item函数转化成元组列表）或者元组列表这种每一个item有两个值的序列进行排序，这个时候就需要利用sorted函数中的key来决定取哪个值排序。代码如下:
# 利用字符串创建计数器字典 d = dict(collections.Counter('Hello World')) print(d) # 排序 print(sorted(d.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)) # 输出如下： # {'H': 1, 'e': 1, 'l': 3, 'o': 2, ' ': 1, 'W': 1, 'r': 1, 'd': 1} # [('l', 3), ('o', 2), ('H', 1), ('e', 1), (' ', 1), ('W', 1), ('r', 1), ('d', 1)]5.排列组合
python内置的模块itertools中集成了一些与迭代有关的函数，其中就有排列组合函数。
5.1 排列
排列函数permutations接收一个列表，返回这个列表内所有元素的全排列列表。
from itertools import permutations print(list(permutations([1,2,3]))) # 输出如下： # [(1, 2, 3), (1, 3, 2), (2, 1, 3), (2, 3, 1), (3, 1, 2), (3, 2, 1)]
5.2 组合
组合函数combinations接收两个参数，第一个为一个需要进行组合的列表，第二个参数为一个正整数，代表从列表中抽取多少个元素进行组合，返回一个组合列表。
from itertools import combinations print(list(combinations([1,2,3],2))) # 输出如下： # [(1, 2), (1, 3), (2, 3)]
6.小技巧
6.1 在python中分了可变类型和不可变类型，当函数传参的时候：
若是确实需要传递可变类型进入函数，则可以在函数内部第一行进行一次深拷贝如：
def test(num_list:list): # 进行深拷贝 num_listnum_list = num_list[:]
6.2 当删除列表中的元素的时候，列表后面的元素会自动往前移动，导致出错
例如，列表为[1,2,3,4,5,6]，想要删除列表中的偶数，如果直接找到一个偶数然后利用其索引删除，如下代码所示（错误示范），那么很抱歉，出问题了。
# 此处为错误示范！！！！！！！！ lst = [1, 2, 3, 4, 5, 6] for i in range(len(lst)): if lst[i] % 2 == 0: lst.pop(i) print(lst) # 上面这段代码没有输出，因为报索引越界错误了。
下面的代码才是正确示范：
lst = [1, 2, 3, 4, 5, 6] lst = [i for i in lst if i % 2 != 0] print(lst) # 输出如下： # [1, 3, 5]
若是需要更复杂的筛选手段，可以在if i%2 !=0那里更改成一个函数判断，函数内部就实现筛选方法。
6.3 访问字典元素要使用get方法
前文说过，普通的dict字典是没有默认值的，所以这个时候如果直接利用中括号放置key来查找value的话是有可能会报错的。
那么为了避免这种情况，在利用字典的key来取value的时候，需要利用字典的get函数。
get函数的第一个参数为key，第二个参数为可选（默认为None），当字典中找不到传入的key的时候，会返回第二个参数所赋的值。
感谢各位的阅读，以上就是“有哪些Python算法常用技巧与内置库”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对有哪些Python算法常用技巧与内置库这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
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