Способ 4: введение типа и методы набора () ()
Теперь может показаться странным и немного произвольным, чтобы ввести новый тип данных, когда мы работаем со списками, но метод, который я собираюсь показать, является элегантным способом ответить на наш вопрос о том, являются ли предметы в одном списке в другом, и Мы даже вернем ответ как список, чтобы оставаться согласованным с нашим кодом.
Для тех, кто не делает много с наборы они один из четырех питона Встроенный типы данных. Они являются неупорядоченной и неиспользованной коллекцией данных, и они приходят с некоторыми очень умными методами, которые мы можем использовать. Есть 17 методов для использования на наборах, и я сначала познакомим вас с двумя из тех, кого я чувствую, лучше всего подходит. Первый дает нам много так же, как мы сделали, используя а также , в то время как второй дает элегантный способ возврата предметов, общих до двух списков.
• – возвращает ли другой набор этот набор или нет
• – Возвращает набор, то есть пересечение двух других наборов
И вот код, использующий оба метода на каждом из наших трех сравнений списка.
# Main list lst_a = # ALL items are in lst_a lst_b = # SOME items are in lst_a lst_c = # NO items are in lst_a lst_d = print(set(lst_b).issubset(lst_a)) print(set(lst_c).issubset(lst_a)) print(set(lst_d).issubset(lst_a), '\n') print(list(set(lst_a).intersection(set(lst_b)))) print(list(set(lst_a).intersection(set(lst_c)))) print(list(set(lst_a).intersection(set(lst_d)))) # Result # True False False []
Обратите внимание, что в обоих случаях нам нужно Преобразуйте списки в наборы используя , Синтаксис показан, прежде чем разрешить метод пересечения выполнять его работу. Если вы хотите, чтобы ответ был возвращен в виде списка, вам нужно будет преобразовать ответ, используя Команда, как показано
Если это не важно для вас, вы сохраните немного кода и верните набор
Трансляция с помощью numpy.where()
Если мы предоставим все массивы condition, x и y, numpy будет транслировать их вместе.
import numpy as np a = np.arange(12).reshape(3, 4) b = np.arange(4).reshape(1, 4) print(a) print(b) # Broadcasts (a < 5, a, and b * 10) # of shape (3, 4), (3, 4) and (1, 4) c = np.where(a < 5, a, b * 10) print(c)
Вывод
] `0 1 2 3` ]
Опять же, здесь вывод выбирается на основе условия, поэтому все элементы, но здесь b, транслируются в форму a. (Одно из его измерений имеет только один элемент, поэтому при трансляции ошибок не будет).
Итак, b теперь станет ], и теперь мы можем выбирать элементы даже из этого транслируемого массива. Таким образом, форма вывода такая же, как у файла.
Список Python считать подстановочный знак
Вы хотите считать все строковые вхождения данного префикса (например, префикс для струн , , )?
Решение : Опять же, вы можете использовать концепцию выражений генератора с помощью Ternary Operator.
Вот код для этого, используя оператор подстановки в шаблоне, чтобы подсчитать все вхождения этой картины в списке.
>>> import re >>> lst = >>> pattern = 'Sus.*' >>> frequency = sum(1 if re.match(pattern, x) else 0 for x in lst) >>> print(frequency) 3
Выражение генератора дает кучу 1s и 0s – первое, если элемент списка начинается с префикса И последнее, если это не так. Суммируя всеми элементами, вы получаете количество совпадений оператора подстановки.
Метод 2: Лямбда
Если вы прочитаете мой блог по поводу использования выражений лямбда, и вы влюбились в них, так как я когда-то сделал, мы могли бы использовать лямбда для этой цели.
# Main list lst_a = # SOME items are in lst_a lst_c = print(list(filter(lambda i: i in lst_a, lst_c))) # Result #
Тем не менее, в моем посте на лямбдах выражения я сказал, что они иногда могут заставить код трудно прочитать и при взгляде на вышеуказанный код, столько, сколько он болит меня признать, я не уверен, что выражение лямбда необходимо в этом кейс. Синтаксис точно не откатывается от языка во время чтения, поэтому давайте посмотрим на пару удобных потенциалов в одноиналке, которые возвращают ту же информацию, что и предыдущие методы, но они более лаконичны и читательны. Они здесь.
# Main list lst_a = # SOME items are in lst_a lst_c = print(, '\n') print() # Result #
Таким образом, мы достигли приборного местоположения для посадки для получения списка с краткосрочным, читаемым кодом, но теперь мы должны вводить другую переменную в наше мышление, являясь скоростью исполнения. На небольших списках, таких как те, которые мы использовали здесь какие-либо наказания на скорости разных вариантов функций, незначительны, однако, будьте осторожны, что в большом списке этот метод понимания списка не поставляется со скоростью наказания. Это будет платить, чтобы проверить с таймером во время теста.
Python Подсчитывает уникальные значения в списке обычным методом грубой силы
Мы называем этот метод подходом грубой силы . Этот метод не так эффективен, так как в нем больше времени и больше пространства. Этот подход будет принимать пустой список и переменную count, которая будет установлена в 0. мы пройдем от начала до конца и проверим, нет ли этого значения в пустом списке. Затем мы добавим его и увеличим переменную count на 1. Если его нет в пустом списке, то мы не будем его считать, не будем добавлять в пустой список.
# take an input list as lst
lst =
print("Input list : ",lst)
#Empty list
lst1 = []
count = 0
# traverse the array
for i in lst:
if i not in lst1:
count = count + 1
lst1.append(i)
# printing the output
print("Output list : ",lst1)
print("No. of unique items are:", count)
Выход:
Input list : Output list : No. of unique items are: 6
Объяснение:
Здесь, во-первых, мы взяли входной список и напечатали входной список. Во-вторых, мы взяли пустой список и переменную count, которая установлена в 0. В-третьих, мы прошли список с самого начала и проверили, нет ли значения в пустом списке или нет. Если значение отсутствует в пустом списке, мы увеличиваем значение счетчика на 1 и добавляем это значение в пустой список. Если мы обнаруживаем, что элементы присутствуют в списке, мы не добавляем их в пустой список и не увеличиваем значение счетчика на 1. Наконец, мы напечатали пустой список, который теперь содержит уникальные значения и количество списка. Таким образом, мы можем видеть все уникальные элементы в списке.
Рассечение Find() в Python
string.find(sub])
Параметры– Есть три параметра – sub, start и end. Sub-это подстрока. Начало и конец являются необязательными. Они задают начальный и конечный диапазон строки для поиска.
Return Type– find() возвращает значение целочисленного типа.
find() возвращает самый низкий индекс в строке, где найдена подстрока sub. Мы также можем дать диапазон , используя начальные и конечные параметры, которые являются полностью необязательными. Самое лучшее в find() заключается в том, что если этой подстроки нет, она не выдает ошибку (что делает index ()), а вместо этого возвращает -1.
Некоторые распространенные программы python, использующие find()
Поиск конкретного персонажа
(«enter>
Здесь мы дали строку- «мы изучаем python» и подстроку – ‘e’, которая, если мы посмотрим, находится сразу после ‘w’, то есть в индексе-1.
Enter a string:hello, we are learning python Enter the character, you want to find:e First occurence of e is at location:1
Поиск определенного символа в диапазоне
(«enter>
Enter a string:My name is Ashwini Mandani Enter the character, you want to find:M Occurence of M is at location:19
Здесь мы пытаемся найти символ ‘M’ между индексом -(5,последний)
Первое вхождение подстроки в строку
(«enter>
Точно так же, как мы сделали для символа, мы также можем найти целое слово в строке.
Enter a string:Can you can a can as a canner can can a can? Enter the word, you want to find:can Occurence of can is at location:8
Как найти первое вхождение строки из последнего
(«enter>
Enter a string:Can you can a can as a canner can can a can? Enter the word, you want to find:can Occurence of can is at location:40
Что делать, если подстрока не найдена в строке
Enter a string:Python is the best Enter the word, you want to find:java Substring not found loc= -1
(«enter>
В отличие от index(), funds() возвращает -1 подстроки не находится в строке, и поскольку java не находится в строке, он возвращает -1.
Обратите внимание, что пробел также учитывается в индексе,
Еще Несколько Примеров
Чтобы найти все вхождения подстроки в строке.
Для этого нам нужно использовать finditer() регулярных выражений. Мы будем href=»https://dictionary.cambridge.org/dictionary/english/iterate»>итерация по строке и везде, где находится подстрока, она вернет span подстроки. href=»https://dictionary.cambridge.org/dictionary/english/iterate»>итерация по строке и везде, где находится подстрока, она вернет span подстроки.
import re
# iterating through the string
for sub in re.finditer('can', 'Can you can a can as a canner can can a can?'):
# printing the span from where to where the substring occurred in the string
print(sub.span())
list1= print(list1.index(12))
Output- 5
Чтобы найти индекс всех вхождений строки в списке.
list1=
# looping through the list and checking if the substring matches the string #at a particular index or not
for i in range(len(list1)):
if:
print(i)
2 4 8 9
Выполните цикл над строкой и везде, где будет найдена подстрока, верните индекс.
Как найти индекс элемента в массиве python numpy
Мы не можем использовать index() для поиска индекса элемента в массиве numpy. Если мы попытаемся использовать, это даст Ошибку атрибута.
import numpy as np.array() # look for the index where array is 653)
(array(,),)
Должен Читать:
- Как преобразовать строку в нижний регистр в
- Как вычислить Квадратный корень
- Пользовательский ввод | Функция ввода () | Ввод с клавиатуры
- Лучшая книга для изучения Python
Вывод
В этой статье мы рассмотрели много важных вещей. Обсуждаемые здесь программы очень распространены в крупных проектах. Теперь мы знаем python find() и его параметр. Мы также можем использовать функцию index (), но она выдает ошибку, если подстроки нет в строке.
Попробуйте запустить программы на вашей стороне и дайте нам знать, если у вас есть какие-либо вопросы.
Счастливого кодирования!
()>
()-это>
Зачем использовать Python для поиска?
Python очень удобочитаемый и эффективный по сравнению с такими языками программирования, как Java, Fortran, C, C++ и т. д. Одним из ключевых преимуществ использования Python для реализации алгоритмов поиска является то, что вам не нужно беспокоиться о приведении или явной типизации.
В Python большинство алгоритмов поиска, которые мы обсуждали, будут работать так же хорошо, если мы ищем строку. Имейте в виду, что понадобится внести изменения в код для алгоритмов, которые используют искомый элемент для числовых вычислений, например алгоритм интерполяционного поиска.
Python также подходит, если вы хотите сравнить производительность различных алгоритмов поиска для вашего dataset’а. Создание прототипа на Python проще и быстрее, потому что вы можете сделать больше с меньшим количеством строк кода.
Чтобы сравнить производительность наших реализованных алгоритмов, в Python мы можем использовать библиотеку time:
import time start = time.time() # вызовите здесь функцию end = time.time() print(start-end)
Jump Search
Jump Search похож на бинарный поиск тем, что он также работает с отсортированным массивом и использует аналогичный подход «разделяй и властвуй» для поиска по нему.
Его можно классифицировать как усовершенствованный алгоритм линейного поиска, поскольку он зависит от линейного поиска для выполнения фактического сравнения при поиске значения.
В заданном отсортированном массиве мы ищем не постепенно по элементам массива, а скачкообразно. Если у нас есть размер прыжка, то наш алгоритм будет рассматривать элементы входного списка в следующем порядке: , , , и так далее.
С каждым прыжком мы сохраняем предыдущее значение и его индекс. Когда мы находим множество значений (блок), где < element < , мы выполняем линейный поиск с в качестве самого левого элемента и в качестве самого правого элемента в нашем множестве:
import math
def JumpSearch (lys, val):
length = len(lys)
jump = int(math.sqrt(length))
left, right = 0, 0
while left < length and lys <= val:
right = min(length - 1, left + jump)
if lys <= val and lys >= val:
break
left += jump;
if left >= length or lys > val:
return -1
right = min(length - 1, right)
i = left
while i <= right and lys <= val:
if lys == val:
return i
i += 1
return -1
Поскольку это сложный алгоритм, давайте рассмотрим пошаговое вычисление для следующего примера:
>>> print(JumpSearch(, 5))
- Jump search сначала определит размер прыжка путем вычисления . Поскольку у нас 9 элементов, размер прыжка будет √9 = 3.
- Далее мы вычисляем значение переменной . Оно рассчитывается как минимум из двух значений: длины массива минус 1 и значения , которое в нашем случае будет 0 + 3 = 3. Поскольку 3 меньше 8, мы используем 3 в качестве значения переменной .
- Теперь проверим, находится ли наш искомый элемент 5 между и . Поскольку 5 не находится между 1 и 4, мы идем дальше.
- Затем мы снова делаем расчеты и проверяем, находится ли наш искомый элемент между и , где 6 — это 3 + jump. Поскольку 5 находится между 4 и 7, мы выполняем линейный поиск по элементам между и и возвращаем индекс нашего элемента:
4
Временная сложность jump search равна O(√n), где √n — размер прыжка, а n — длина списка. Таким образом, с точки зрения эффективности jump search находится между алгоритмами линейного и бинарного поиска.
Единственное наиболее важное преимущество jump search по сравнению с бинарным поиском заключается в том, что он не опирается на оператор деления (). В большинстве процессоров использование оператора деления является дорогостоящим по сравнению с другими основными арифметическими операциями (сложение, вычитание и умножение), поскольку реализация алгоритма деления является итеративной
В большинстве процессоров использование оператора деления является дорогостоящим по сравнению с другими основными арифметическими операциями (сложение, вычитание и умножение), поскольку реализация алгоритма деления является итеративной.
Стоимость сама по себе очень мала, но когда количество искомых элементов очень велико, а количество необходимых операций деления растет, стоимость может постепенно увеличиваться. Поэтому jump search лучше бинарного поиска, когда в системе имеется большое количество элементов: там даже небольшое увеличение скорости имеет значение.
Чтобы ускорить jump search, мы могли бы использовать бинарный поиск или какой-нибудь другой алгоритм для поиска в блоке вместо использования гораздо более медленного линейного поиска.
Как перевернуть список в Python с помощью срезов
Срезы работают аналогично функции , которую мы разобрали ранее.
Срез также включает в себе три параметра: , и .
Синтаксис выглядит следующим образом: .
К примеру, давайте рассмотрим такой случай:
my_list = my_list2 = my_list print(my_list2) # Результат #
В приведенном выше примере мы хотели получить каждый элемент из исходного списка, начиная с индекса 1 до индекса 3 (но не включая его!).
Примечание. Индексирование в Python начинается с 0, поэтому первый элемент имеет индекс 0, второй элемент имеет индекс 1 и так далее.
Если вы хотите вывести все элементы, вы можете использовать один из двух следующих способов:
my_list = my_list2 = my_list # или... my_list2 = my_list # Вывести в консоль print(my_list2) # Результат # 10, 20, 30, 40, 50]
Итак, мы поняли, как использовать срезы для вывода всех элементов, содержащихся в списке.
Теперь, давайте разберемся, как же перевернуть наш список, используя срезы. Всё просто – давайте добавим шаг. И точно так же, как и с функцией , сделаем его отрицательным.
В данном случае мы используем два двоеточия для вывода всех элементов от начала и до самого конца и отрицательный шаг для того, чтобы элементы были в обратном порядке.
Рассмотрим на примере, как это работает:
my_list = my_list2 = my_list print(my_list2) # Результат #
В этом случае мы создаем новый список , при этом порядок исходного списка не изменяется.
Использование Numpy arange() в Python
Метод arrange() принимает четыре аргумента start, stop, step и тип, как мы видели в предыдущем разделе. Теперь мы посмотрим, как мы можем использовать этот метод различными способами и как он работает для всех случаев.
1. Использование функции arrange() с одним аргументом
Когда мы передаем только один параметр методу Numpy arange (), по умолчанию он считает значение аргументом stop . Взгляните на приведенный ниже пример кода,
import numpy as np
#passing only one parameter to the arange() method
res=np.arange(5)
#printing the result
print("The resultant sequence with one argument : ",res)
#analysing the type of the result
print("Type of returned result is:",type(res))
Выход:
The resultant sequence with one argument : Type of returned result is:
Здесь,
- Как мы уже упоминали ранее, мы изначально импортируем модуль как np,
- После этого мы пытаемся сгенерировать последовательность и сохранить ее в , имея только один параметр , и это’ 5 ‘,
- Мы наблюдаем, что программа рассматривает переданное значение как остановку или конечную точку. И создает массив со значениями ,
- Снова мы подтверждаем тип() результата как ndarray.
2. Использование Numpy arange() без шага
Когда параметр step не передается методу в Python, по умолчанию он считает, что он имеет значение 1 . Давайте рассмотрим пример,
import numpy as np
#passing start=5 and stop=8 to arange()
res=np.arange(5,8)
#printing the result
print("The resultant sequence with no step :",res)
#analysing the type of the result
print("Type of returned result is:",type(res))
Вывод :
The resultant sequence with no step : Type of returned result is:
Итак, здесь мы ясно видим, что, хотя мы не передали параметр step, созданный массив состоит из значений . То есть, в данном случае, значение по умолчанию 1 был использован для генерации соответствующего вывода.
3. Использование функции arrange() с отрицательными параметрами
Итак, что делать, если значения, переданные методу arrange (), являются отрицательными ? Он работает нормально.
Если начальная и конечная точки отрицательные , метод генерирует последовательность таким же образом, как и для положительных значений. Он начинается с начала и продолжает процесс, увеличивая его с предоставленным положительным шагом.
Примечание : Если указанный шаг отрицательный, то единственной разницей будет часть приращения. В этом случае шаг будет добавлен, но поскольку значение шага отрицательное, в конечном итоге сгенерированный массив будет убывающим .
Давайте рассмотрим пример, в котором мы передаем отрицательные начальные и конечные значения.
import numpy as np
#passing start=-10, stop=-1 and step=3 to arange()
res=np.arange(-10,-1,3)
#printing the result
print("The resultant sequence with negative start and stop :",res)
#analysing the type of the result
print("Type of returned result is:",type(res))
Вывод :
The resultant sequence with negative start and stop : Type of returned result is:
Как обсуждалось выше, метод генерирует массив, состоящий из элементов , поскольку предоставленные параметры запуска и остановки были ( -10 ) и ( -1 ), с шагом= 3 .
4. Использование Numpy arange() с циклами Python
В приведенном ниже примере мы включили метод arrange() в собственный цикл for в Python .
import numpy as np
#to print all even numbers from 2 to nth even number, where n is user input
#user input
n=int(input("Enter the last even number: "))
print("The sequence of even numbers :")
for i in np.arange(2,n+2,2): #here stop=n+2 so that the nth even number is too printed
print(i, end=" ")
Вывод :
В приведенном выше коде,
- Метод выдает тот же результат, что и встроенный метод . Здесь мы пытаемся напечатать все четные числа от 2 до последнего, предоставленного пользователем.
- дает нам последовательность, содержащую все числа, начиная с 2 to n .
- Как мы видели ранее, метод arrange() не включает в себя значение stop или end. Таким образом, чтобы преодолеть эту ситуацию и вывести последнее предоставленное пользователем четное значение, мы рассматриваем параметр stop как (n+2) с шагом |/=2 .
Несмотря на то, что мы использовали метод с собственным циклом for в Python, это влияет на скорость выполнения и производительность кода. Он также становится медленным.
Способ 3: Python’s Any () и All () встроенные функции
Чтобы избежать написания длинного кода, Python имеет ряд встроенных функций, которые соответствуют нам необходимости понимать, присутствуют ли элементы в одном списке в другом.
Функция Проверяет, есть ли какие-либо из элементов в списке и возвращает соответствующую Отказ Вот простой пример того, как он работает:
a = print(any(a)) # Result # True
Это просто, так что давайте применим его к нашему списку примеров. Я снова скриншот все списки, чтобы спасти вас от прокрутки. Поэтому, если мы хотим простую версию/ложную реакцию на наш вопрос относительно того, есть ли какие-либо элементы в одном списке в другом, подходит для нашей потребности.
print(any(x in lst_a for x in lst_b)) print(any(x in lst_a for x in lst_c)) print(any(x in lst_a for x in lst_d)) # Result # True True False
Помните, что Элементы все в ; имеет некоторые из его предметов в и не имеет никаких предметов в Отказ Поэтому возвращение , , имеет смысл как третий список, не имеет никаких предметов, дублированных в lst_a.
Проблема с этим методом заключается в том, что он не говорит вам, если все элементы в одном списке в другом, только что некоторые. Если вам нужна эта степень точности, встроенная функция могу сделать это для вас.
# Main list lst_a = # ALL items are in lst_a lst_b = # SOME items are in lst_a lst_c = # NO items are in lst_a lst_d = print(all(x in lst_a for x in lst_b)) print(all(x in lst_a for x in lst_c)) print(all(x in lst_a for x in lst_d)) # Result # True False False
Таким образом, в этом случае единственный список, который имеет все свои предметы, содержащиеся в это С Следовательно, Отказ
Эти две функции и полезны, предоставляют читаемый код и краже, но в основном списке понимание ранее, мы также смогли перечислить фактическое Дубликат Предметы
Пока вы могли бы сделать это, используя и Дополнительный код, чтобы сделать его работу, просит вопрос о том, почему вы надоели, так что давайте оставим этих двух, чтобы вернуться только или и обратить наше внимание на некоторые разные подходы
Линейный поиск
Линейный поиск — это один из самых простых и понятных алгоритмов поиска. Мы можем думать о нем как о расширенной версии нашей собственной реализации оператора в Python.
Суть алгоритма заключается в том, чтобы перебрать массив и вернуть индекс первого вхождения элемента, когда он найден:
def LinearSearch(lys, element):
for i in range (len(lys)):
if lys == element:
return i
return -1
Итак, если мы используем функцию для вычисления:
>>> print(LinearSearch(, 2))
То получим следующий результат:
1
Это индекс первого вхождения искомого элемента, учитывая, что нумерация элементов в Python начинается с нуля.
Временная сложность линейного поиска равна O(n). Это означает, что время, необходимое для выполнения, увеличивается с увеличением количества элементов в нашем входном списке .
Линейный поиск не часто используется на практике, потому что такая же эффективность может быть достигнута с помощью встроенных методов или существующих операторов. К тому же, он не такой быстрый и эффективный, как другие алгоритмы поиска.
Линейный поиск хорошо подходит для тех случаев, когда нам нужно найти первое вхождение элемента в несортированной коллекции. Это связано с тем, что он не требует сортировки коллекции перед поиском (в отличие от большинства других алгоритмов поиска).
Возможные неполадки методы их преодоления.
Однако, к большому сожалению, иногда возникают существенные сложности с тем, чтобы получить доступ к настройкам роутера. Вызваны они могут быть самыми различными причинами и, соответственно, требуют различных путей решения.
В первую очередь следует исключить самые простые неполадки – отключить роутер от компьютера или ноутбука, затем включить снова. Можно использовать для этого не тот порт, куда устройство было подключено ранее, а соседний. Если для удобства соединения был использован удлинительный кабель в целях осуществления проверки его можно временно исключить. Если без него переход происходит без проблем – можно предполагать его неисправность и необходимость замены.
Далее следует проверить сетевые параметры адаптера. Для этого нужно будет нажать сочетание клавиш Win+R, дождаться открытия окна вписать в него ncpa.cpl. Таким образом открывается доступ к просмотру текущих сетевых подключений. Если их более одного, следует выбрать то, посредством которого компьютер подключен к роутеру Йота и клацнуть на него правой кнопкой. Выпадет контекстное меню, в котором необходимо выбрать вкладку «Свойства». Далее нужно выбрать: «IP версии 4 (TCP/IPv4)», где уже вручную проставлять следующие значения: IP адрес — 10.0.0.2 Маска — 255.255.255.0 Шлюз по умолчанию — 10.0.0.1 DNS серверы 10.0.0.1 и 8.8.8.8. Если проведение данных манипуляций не приводит к получению нужного результата – придется выставить автоматическое получение IP адреса. После этого нужно будет проверить, какой адрес получен автоматически. Для этого необходимо щелкнуть правой кнопкой по иконке соединения и выбрать пункт меню «Сведения». В строке «Шлюз по умолчанию» должно фигурировать значение 10.0.0.1. Если все так и есть, а подключение не происходит – необходимо пропинговать роутер.
Экспоненциальный поиск
Экспоненциальный поиск — это еще один алгоритм поиска, который может быть достаточно легко реализован на Python, по сравнению с jump search и поиском Фибоначчи, которые немного сложны. Он также известен под названиями galloping search, doubling search и Struzik search.
Экспоненциальный поиск зависит от бинарного поиска для выполнения окончательного сравнения значений. Алгоритм работает следующим образом:
- Определяется диапазон, в котором, скорее всего, будет находиться искомый элемент.
- В этом диапазоне используется двоичный поиск для нахождения индекса элемента.
Реализация алгоритма экспоненциального поиска на Python:
def ExponentialSearch(lys, val):
if lys == val:
return 0
index = 1
while index < len(lys) and lys <= val:
index = index * 2
return BinarySearch( lys, val)
Используем функцию, чтобы найти значение:
>>> print(ExponentialSearch(,3))
Рассмотрим работу алгоритма пошагово.
- Проверяем, соответствует ли первый элемент списка искомому значению: поскольку равен 1, а мы ищем 3, мы устанавливаем индекс равным 1 и двигаемся дальше.
- Перебираем все элементы в списке, и пока элемент с текущим индексом меньше или равен нашему значению, умножаем значение индекса на 2:
- index = 1, равно 2, что меньше 3, поэтому значение index умножается на 2 и переменной присваивается значение 2.
- index = 2, равно 3, что равно 3, поэтому значение умножается на 2 и переменной присваивается значение 4.
- index = 4, равно 5, что больше 3. Условие выполнения цикла больше не соблюдается и цикл завершает свою работу.
Затем выполняется двоичный поиск в полученном диапазоне (срезе) lys. В Python это означает, что подсписок будет содержать все элементы до 4-го элемента, поэтому мы фактически вызываем функцию следующим образом:
>>> BinarySearch(, 3)
Функция вернет следующий результат:
2
Этот результат является индексом искомого элемента как в исходном списке, так и в срезе, который мы передаем алгоритму бинарного поиска.
Экспоненциальный поиск выполняется за время O(log i), где i — индекс искомого элемента. В худшем случае временная сложность равна O(log n), когда искомый элемент — это последний элемент в массиве (n — это длина массива).
Экспоненциальный поиск работает лучше, чем бинарный, когда искомый элемент находится ближе к началу массива. На практике мы используем экспоненциальный поиск, поскольку это один из наиболее эффективных алгоритмов поиска в неограниченных или бесконечных массивах.
Строка в нижнем регистре Python
Метод casefold() — приведет строку в нижний регистр. Данный метод незаменим при задачах когда необходимо провести сравнение строк. Метод casefold() — удалит просто все различия в строке. Разберем небольшой пример, связанный с немецким алфавитом. Немецкая строчная буква ß является эквивалентом ss. Теперь, поскольку ß уже находится в нижнем регистре, то в данном случае, использование например метода lower() нам ничего не даст, но метод casefold() преобразует его в ss.
Пример 2. Сравнение строк
Теперь разберем вышеописанный пример с немецкой строчной буквой.
После запуска данного скрипта, мы увидим сообщение, что строки равны, так как casefold() привел все к единому регистру.
Изменение размеров и транспонирование массива в Python
В NumPy существует много возможностей для изменения размера массивов.
8.1. Метод resize
Метод resize изменяет размер исходной коллекции array:
>>> import numpy as np
>>> numbers = np.array()
>>> numbersarray()
>>> numbers.resize(3, 2)
>>> numbersarray(,
,
])
8.2. Методы flatten и ravel
Метод flatten выполняет глубокое копирование данных исходной коллекции
>>> import numpy as np
>>> numbers = np.array()
>>> numbers_fl = numbers.flatten()
>>> numbers_flarray()
Чтобы проверить что numbers и numbers_fl не используют общие данные изменим элемент numbers_fl и выведем оба массива:
>>> numbers_fl[] = 77
>>> numbers_flarray()
>>> numbersarray()
Значение в numbers_fl изменилось, значит массивы уже не связаны между собой.
метод ravel создает представление (поверхностную копию) исходной коллекции array, которое использует общие данные.
>>> numbersarray()
>>> numbers_ra = numbers.ravel()
>>> numbers_raarray()
Чтобы проверить использование общих данных, изменим один элемент numbers_ra:
>>> numbers_ra[] =125
>>> numbers_raarray()
>>> numbersarray()
В результате значения поменялись в обоих массивах.
8.3. Транспонирование строк и столбцов
С помощью атрибута T вы можете быстро транспонировать строки и столбцы маcсива, то есть сделать так чтобы строки стали столбцами, а столбцы строками.
>>> import numpy as np
>>> numbers = np.array(, ])
>>> numbersarray(,
])
>>> numbers.Tarray(,
,
])
Транспонирование не изменяет исходную коллекцию array.
8.4. Горизонтальное и вертикальное дополнение. Функции hstack и vstack
Добавление новых строк или столбцов, называется горизонтальным или вертикальным дополнением. Допустим у нас есть две коллекции array, и мы хотим объединить их в одну. Для этого можно воспользоваться функцией hstack() из библиотеки NumPy. Функцие hstack() передается кортеж с объединяемыми коллекциями:
>>> import numpy as np
>>> numbers_1 = np.array()
>>> numbers_2 = np.array()
>>> np.hstack((numbers_1, numbers_2))array()
В случае если нам требуется объединить массивы добавлением, можно воспользоваться функцией vstack():
>>> np.vstack((numbers_1, numbers_2))array(,
])
Please enable JavaScript to view the comments powered by Disqus.
