如何使用Python中的collections模块提供的数据结构,如deque、Counter、OrderedDict等

Python 的 collections 模块提供了一些额外的数据结构,这些数据结构在内置的数据类型(如列表、字典、集合等)的基础上,增加了额外的功能或优化了性能。下面是如何使用 collections 模块中的 dequeCounter 和 OrderedDict 这三种数据结构的简单示例。

1. deque(双端队列)

deque(发音为“deck”)是一个线程安全、快速添加/删除元素于两端的线性容器。它支持从两端快速添加和删除元素,时间复杂度为 O(1)。

 

python复制代码

from collections import deque
# 创建一个 deque
d = deque('ghi')
# 添加元素到右端
d.append('j')
d.append('k')
# 添加元素到左端
d.appendleft('f')
d.appendleft('e')
# 打印 deque
print(d) # 输出: deque(['e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j', 'k'])
# 从右端移除元素
print(d.pop()) # 输出: 'k'
# 从左端移除元素
print(d.popleft()) # 输出: 'e'

2. Counter(计数器)

Counter 是一个字典子类,用于计数可哈希对象。它是一个字典,其中元素被当作字典键,它们的计数被存储为字典值。

 

python复制代码

from collections import Counter
# 创建一个 Counter
c = Counter('gallahad')
# 输出 Counter
print(c) # 输出: Counter({'a': 3, 'l': 2, 'g': 1, 'h': 1, 'd': 1})
# 更新计数器
c.update('admiral')
# 输出更新后的 Counter
print(c) # 输出: Counter({'a': 4, 'd': 2, 'l': 2, 'g': 1, 'm': 1, 'i': 1, 'r': 1, 'h': 1})
# 获取某个元素的计数
print(c['a']) # 输出: 4
# 获取元素计数并删除该元素(如果计数为 0,则不执行删除)
print(c.pop('d')) # 输出: 2
# 输出更新后的 Counter
print(c) # 输出: Counter({'a': 4, 'l': 2, 'g': 1, 'm': 1, 'i': 1, 'r': 1, 'h': 1})

3. OrderedDict(有序字典)

OrderedDict 是一个字典子类,它保持了元素被插入时的顺序。当迭代 OrderedDict 时,元素的顺序与它们被插入时的顺序相同。

 

python复制代码

from collections import OrderedDict
# 创建一个 OrderedDict
d = OrderedDict()
d['foo'] = 1
d['bar'] = 2
d['spam'] = 3
d['grok'] = 4
# 迭代并打印 OrderedDict
for key in d:
print(key, d[key])
# 输出:
# foo 1
# bar 2
# spam 3
# grok 4
# 插入一个新的键值对到有序字典的开始
d.move_to_end('foo', last=False)
# 再次迭代并打印
for key in d:
print(key, d[key])
# 输出:
# foo 1
# bar 2
# spam 3
# grok 4

这些数据结构在需要特定功能的场景下非常有用,如需要维护插入顺序的字典、需要快速从两端添加/删除元素的列表,或者需要计数可哈希对象的场景。

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