並列リストのソート中に元の位置を維持する
並列リストがあり、一方のリストを再配置しながら一方のリストをソートしたいシナリオ同期された方法で、堅牢なソリューションが存在します。 「装飾、並べ替え、装飾解除」アプローチを利用すると、特に Python の組み込み zip 関数を使用するプロセスが簡素化されます。
Python のソリューションでは、装飾された zip オブジェクトを作成し、続いてそれを並べ替え、最後に元のリストを抽出します。分類された zip から。この手法では、両方のリスト内の要素の元の位置が保持されます。
たとえば、次のリストがあるとします。
list1 = [3, 2, 4, 1, 1] list2 = ['three', 'two', 'four', 'one', 'one2']
次のコードを実行すると、
list1, list2 = zip(*sorted(zip(list1, list2)))
が生成されます。 :
list1 = [1, 1, 2, 3, 4] list2 = ['one', 'one2', 'two', 'three', 'four']
ただし、リストが空の場合、この特定のメソッドは正しく機能しません。これを少し変更することで、この問題に対処できます:
list1, list2 = (list(t) for t in zip(*sorted(zip(list1, list2))))
Python は、代替のインプレース並べ替えアプローチを提供します。これは、より冗長ではありますが、小さなリストのパフォーマンスをわずかに向上させる可能性があります:
tups = zip(list1, list2) tups.sort() list1, list2 = zip(*tups)
要約すると、この問題を解決するにはいくつかのアプローチが存在しますが、zip メソッドは、並べ替えプロセス全体を通じて要素の元の位置を維持する簡潔で効率的なソリューションを提供します。
以上がPython で並列リストの元の順序を維持しながら 1 つのリストを並べ替えるにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。

pythonexexecutionistheprocessoftransforningpythoncodeintoexecutabletructions.1)interpreterreadSthecode、変換intobytecode、thepythonvirtualmachine(pvm)executes.2)theglobalinterpreeterlock(gil)管理委員会、

Pythonの主な機能には次のものがあります。1。構文は簡潔で理解しやすく、初心者に適しています。 2。動的タイプシステム、開発速度の向上。 3。複数のタスクをサポートするリッチ標準ライブラリ。 4.強力なコミュニティとエコシステム、広範なサポートを提供する。 5。スクリプトと迅速なプロトタイピングに適した解釈。 6.さまざまなプログラミングスタイルに適したマルチパラダイムサポート。

Pythonは解釈された言語ですが、コンパイルプロセスも含まれています。 1)Pythonコードは最初にBytecodeにコンパイルされます。 2)ByteCodeは、Python Virtual Machineによって解釈および実行されます。 3)このハイブリッドメカニズムにより、Pythonは柔軟で効率的になりますが、完全にコンパイルされた言語ほど高速ではありません。

useaforloopwhenteratingoverasequenceor foraspificnumberoftimes; useawhileloopwhentinuninguntinuntilaConditionismet.forloopsareidealforknownownownownownownoptinuptinuptinuptinuptinutionsituations whileoopsuitsituations withinterminedationations。

pythonloopscanleadtoErrorslikeinfiniteloops、ModifiningListsDuringiteration、Off-Oneerrors、Zero-dexingissues、およびNestededLoopinefficiencies.toavoidhese:1)use'i


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