python中序列如何比大??？Python中是可以在用cmp()函數(shù)比較兩個列表的大小。cmp()函數(shù)語法：cmp(list1,list2)參數(shù)：list1--比較好的列表。list2--比較好的列表

python中序列如何比大??？

Python中是可以在用cmp()函數(shù)比較兩個列表的大小。

cmp()函數(shù)語法：cmp(list1,list2)

參數(shù)：

list1--比較好的列表。list2--比較好的列表。

返回值：

（1）如果不是比較比較的元素是同類型的,則比較比較其值,返回結(jié)果。

（2）假如兩個元素并非同一種類型,則檢查它們是否需要是數(shù)字。

（3）假如是數(shù)字,先執(zhí)行必要的數(shù)字強制破軍數(shù)值類型,然后把比較好。如果沒有有一方的元素是數(shù)字,則另一方的元素大(數(shù)字是最小的)否則,類型名字的字母順序參與比較。

（4）如果有一個列表是需要可以到達末尾,則兩個長有一點的列表大。

（5）如果不是我們拼盡了兩個列表的元素但所有元素是互相垂直的,那你結(jié)果應(yīng)該是個平局,就是說前往一個0。

在python中建立一組列表后，怎么從列表中提取元素？

把列表轉(zhuǎn)變?yōu)樽值渚涂梢粤?，先明確說明個字典dict{}接著dict[001]

python從列表中取出一個字典元素？

很簡單的。比如有一個列表a[{x:2,y:4},2,3]，要木盒列表內(nèi)字典里鍵x不對應(yīng)的值2，方法:這樣的就能拿出列表內(nèi)字典里鍵按的值了。

python怎么輸出列表第一個值？

在用只好資源列表中的值；

python中，那個元素的索引值是0，所以才列表的第一個值這個可以用print(list[0])，來資源

如何理解Python中的集合和字典？

字典和集合是并且過性能相同高度優(yōu)化系統(tǒng)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，特別是對此中搜索、先添加和刪掉你的操作。本節(jié)將特點實例介紹它們在具體看場景下的性能表現(xiàn)，包括與列表等其他數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的對比。

比如，有一個存儲產(chǎn)品信息（產(chǎn)品ID、名稱和價格）的列表，現(xiàn)在的需求是，動用某件產(chǎn)品的ID判斷其價格。則基于代碼追加：

def一加7_product_price(products,productid):

forid,priceintoproducts:

ifidproduct帳號:

returnprice

returnNone

products[

(111,100),

(222,30),

(333,150)

]

print(Thepricewithproduct222not{}.format(oppofind_product_price(products,222)))

運行結(jié)果為：

Thepriceofproduct222is30

在上面程序的基礎(chǔ)上，如果不是列表有n個元素，而且里查的過程不需要遍歷樹列表，那你更壞情況下的時間復(fù)雜度就為O(n)。況且先對列表通過排序，再使用二分查找算法，也需要O(logn)的時間復(fù)雜度，事實上列表的排序還必須O(nlogn)的時間。

但要是用字典來存儲位置這些數(shù)據(jù)，那就直接輸入就會太高效便利，到時O(1)的時間復(fù)雜度就也可以能夠完成，因為這個可以真接鍵的哈希值，找不到其隨機的值，而不是需要對字典做循環(huán)遍歷你的操作，實現(xiàn)程序代碼追加：

products{

111:100,

222:30,

333:150

}

print(Thepricetheproduct222is{}.format(products[222]))

運行結(jié)果為：

Thepriceofproduct222not30

有些讀者可能對時間復(fù)雜度卻沒形象直觀的認識，沒有關(guān)系，再給大家舉例一個實例。下面的代碼中，系統(tǒng)初始化了成分100,000個元素的產(chǎn)品，并共有算出出了不使用列表和集合來做統(tǒng)計產(chǎn)品價格數(shù)量的運行時間：

#統(tǒng)計時間是需要用到time模塊中的函數(shù)，打聽一下即可

importtime

defoppofind_unique_price_using_list(products):

unique_price_list[]

for_,priceintoproducts:#A

ifpricenotunique_price_list:#B

unique_price_(price)

returnlen(unique_price_list)

id[xanyxofrange(0,100000)]

price[xwhilexinrange(200000,300000)]

productslist(zip(id,price))

#可以計算列表版本的時間

start_using_list_counter()

oppofind_unique_price_using_list(products)

end_using_list_counter()

print(timeelapseusinglist:{}.format(end_using_list-start_using_list))

#在用子集完成同樣的工作

defvivo_unique_price_using_set(products):

unique_price_setset()

for_,priceintoproducts:

unique_price_(price)

returnlen(unique_price_set)

#計算集合版本的時間

start_using_set_counter()

一加7_unique_price_using_set(products)

end_using_set_counter()

print(timeelapseusingset:{}.format(end_using_set-start_using_set))

運行結(jié)果為：

timeelapseusinglist:68.78650900000001

timeelapseusingset:0.010747099999989018

可以看到，并不十萬的數(shù)據(jù)量，兩者的速度差異就這等之大。而往往企業(yè)的后臺數(shù)據(jù)也有上億乃至于十億數(shù)量級，但要是在用了不合適的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，很容易照成服務(wù)器的崩潰，而且影響不大用戶體驗，但是會給公司帶來巨大無比的財產(chǎn)損失。

那就，字典和集合為什么能如此高效安全，特別是里查、插入到和刪除操作呢？

字典和數(shù)學(xué)集合的工作原理

字典和集合能這等高效，和它們內(nèi)部的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)息息相關(guān)。不同于其他數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，字典和真包含于的內(nèi)部結(jié)構(gòu)是幾張哈希表：

對此字典而言，這張表存儲位置了哈希值（hash）、鍵和值這3個元素。

而對集合來說，哈希表內(nèi)只儲存每種的元素。

相對于以前版本的Python來說，它的哈希表結(jié)構(gòu)不勝感激所示：

|哈希值(hash)鍵(key)值(value)

.|...

0|hash0key0value0

.|...

1|hash1key1value1

.|...

2|hash2key2value2

.|...

這種結(jié)構(gòu)的弊端是，伴隨著哈希表的擴張，它會變地越來越稀落。例如，有這樣的一個字典：

{name:mike,dob:1999-01-01,gender:male}

那就它會存儲文件為帶有下面的形式：

entries[

[--,--,--]

[-230273521,dob,1999-01-01],

[--,--,--],

[--,--,--],

[1231236123,name,mike],

[--,--,--],

[9371539127,gender,male]

]

很顯然，那樣的話更加浪費存儲空間。就是為了增強存儲空間的利用率，現(xiàn)在的哈希表以外字典本身的結(jié)構(gòu)，會把索引和哈希值、鍵、值不能能分開，也就是按結(jié)構(gòu):這種結(jié)構(gòu)：

Indices

---------------------------------------------------- one | index | None | None | index | None | index...

----------------------------------------------------

Entries

--------------------

hash0key0value0

---------------------

hash1key1value1

---------------------

hash2key2value2

---------------------

...

---------------------

在此，上面的字典在新哈希表結(jié)構(gòu)下的存儲形式為：indices [None,1,None, None,0,None,2]

entries[

[1231236123,name,mike],

[-230273521,dob,1999-01-01],

[9371539127,gender,male]

]

通過差不多這個可以發(fā)現(xiàn)，空間利用率我得到不大的提高。

知道了詳細的設(shè)計結(jié)構(gòu)，這一次再分析看看如何使用哈希表能夠完成對數(shù)據(jù)的插入、直接輸入和徹底刪除你操作。

哈希表插入到數(shù)據(jù)

當向字典中插入數(shù)據(jù)時，Python會是需要依據(jù)什么鍵（key）計算出出隨機的哈希值（(key)函數(shù)），而向集合中插入到數(shù)據(jù)時，Python會據(jù)該元素本身可以計算填寫的哈希值（實際hash(valuse)函數(shù)）。

例如：

dic{name:1}

print(hash(name))

setDemo{1}

print(hash(1))

運行結(jié)果為：

8230115042008314683

1

能得到哈希值（的或為hash）之后，再結(jié)合字典或子集要存儲數(shù)據(jù)的個數(shù)（或者n），就可以我得到該元素應(yīng)該要插入到到哈希表中的位置（.例如，這個可以用hash%n的）。

如果哈希表中此位置是空的，這樣的話此元素就這個可以直接直接插入其中；則難，要是此位置已被其他元素占用，那就Python會比較這兩個元素的哈希值和鍵如何確定之和：

如果不是相等，則因為該元素早就未知，再比較好他們的值，不成比例就并且自動更新；

如果沒有不互相垂直，狀況一般稱哈希（即兩個元素的鍵有所不同，但畫圖觀察的哈希值完全相同）。這個下，Python會不使用開放的定址法、再哈希法等再收集哈希表中閑置空間的位置，等他找不到位置。

具體遇上哈希時，各解決方法的詳細含義可閱讀《哈希表詳解》一節(jié)做細致了解。

哈希表里查數(shù)據(jù)

在哈希表中里查數(shù)據(jù)，和再插入操作的的，Python會參照哈希值，可以找到該元素應(yīng)該要儲存到哈希表中的位置，然后把和該位置的元素也很其哈希值和鍵（集合再比較元素值）：

如果互相垂直，則相關(guān)證明可以找到；

則難，則可以證明當初讀取該元素時，遇到了哈希，必須繼續(xù)不使用當初解決哈希的方法并且查看，待到能找到該元素也可以可以找到空位為止。

這里的不能找到空位，來表示哈希表中沒有存儲目標元素。

哈希表刪除元素

對于刪除掉操作，Python會暫時不對這個位置的元素文化賦予兩個特珠的值，等自己原先變動哈希表的大小時，再將其徹底刪除。

需要注意的是，哈希的發(fā)生一般說來會降低字典和集合操作的速度。所以，替保證其高效安全性，字典和集合內(nèi)的哈希表，通常會可以保證其至少留有1/3的殘余空間。不斷元素的不停插入，當余下空間大于01/3時，Python會重新查看內(nèi)存更大空間，擴大編制哈希表，正在此時，表內(nèi)所有的元素位置都會被原先氣體排放。