이 글은 Python에서 (코드 포함) 순서화된 사전을 구현하는 방법을 자세히 소개합니다. 도움이 필요한 친구들이 참고할 수 있기를 바랍니다.
키 값의 삽입 순서를 저장할 수 있는 사전을 어떻게 구현하나요?
두 가지 주요 사항이 있습니다:
사전 키 값의 삽입 순서를 기록하는 데 사용되는 이중 연결 목록
키와 연결 목록 노드 간의 매핑, 주로 키에 해당하는 노드를 찾는 데 사용됩니다. 키 삭제
Python 코드 구현
class Link: __slots__ = 'prev', 'next', 'key' class OrderDict: def __init__(self): self.root = Link() self.map = {} self._node_map = {} self.root.next = self.root self.root.prev = self.root def __setitem__(self, key, value): if key in self._node_map: self.map[key] = value else: root = self.root last = root.prev link = Link() link.prev, link.next, link.key = last, root, key last.next = link root.prev = link self._node_map[key] = link self.map[key] = value def __getitem__(self, item): return self.map[item] def __delitem__(self, key): del self.map[key] link = self._node_map.pop(key) link_prev, link_next = link.prev, link.next link_prev.next, link_next.prev = link_next, link_prev link.prev, link.next = None, None def pop(self): """ LIFO :return: """ if not self._node_map: raise KeyError('dict is empty') root = self.root link = root.prev link_prev = link.prev link_prev.next = root root.prev = link_prev link.prev, link.next = None, None self._node_map.pop(link.key) return self.map.pop(link.key) def __iter__(self): root = self.root curr = root.next while curr != root: yield curr.key curr = curr.next def values(self): root = self.root curr = root.next while curr != root: yield self.map[curr.key] curr = curr.next def __str__(self): root = self.root curr = root.next out = [] while curr != root: out.append((curr.key, self.map[curr.key])) curr = curr.next return str(out) if __name__ == '__main__': d = OrderDict() d['a'] = '1' d['b'] = '2' d['c'] = 'c' print(d)
[관련 권장 사항: python 튜토리얼]
위 내용은 Python에서 순서화된 사전 구현에 대한 자세한 소개(코드 포함)의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Python 또는 C를 선택하는 것은 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) 빠른 개발, 데이터 처리 및 프로토 타입 설계가 필요한 경우 Python을 선택하십시오. 2) 고성능, 낮은 대기 시간 및 근접 하드웨어 제어가 필요한 경우 C를 선택하십시오.

매일 2 시간의 파이썬 학습을 투자하면 프로그래밍 기술을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다. 1. 새로운 지식 배우기 : 문서를 읽거나 자습서를 시청하십시오. 2. 연습 : 코드를 작성하고 완전한 연습을합니다. 3. 검토 : 배운 내용을 통합하십시오. 4. 프로젝트 실무 : 실제 프로젝트에서 배운 것을 적용하십시오. 이러한 구조화 된 학습 계획은 파이썬을 체계적으로 마스터하고 경력 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

2 시간 이내에 Python을 효율적으로 학습하는 방법 : 1. 기본 지식을 검토하고 Python 설치 및 기본 구문에 익숙한 지 확인하십시오. 2. 변수, 목록, 기능 등과 같은 파이썬의 핵심 개념을 이해합니다. 3. 예제를 사용하여 마스터 기본 및 고급 사용; 4. 일반적인 오류 및 디버깅 기술을 배우십시오. 5. 목록 이해력 사용 및 PEP8 스타일 안내서와 같은 성능 최적화 및 모범 사례를 적용합니다.

Python은 초보자 및 데이터 과학에 적합하며 C는 시스템 프로그래밍 및 게임 개발에 적합합니다. 1. 파이썬은 간단하고 사용하기 쉽고 데이터 과학 및 웹 개발에 적합합니다. 2.C는 게임 개발 및 시스템 프로그래밍에 적합한 고성능 및 제어를 제공합니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.

Python은 데이터 과학 및 빠른 개발에 더 적합한 반면 C는 고성능 및 시스템 프로그래밍에 더 적합합니다. 1. Python Syntax는 간결하고 학습하기 쉽고 데이터 처리 및 과학 컴퓨팅에 적합합니다. 2.C는 복잡한 구문을 가지고 있지만 성능이 뛰어나고 게임 개발 및 시스템 프로그래밍에 종종 사용됩니다.

파이썬을 배우기 위해 하루에 2 시간을 투자하는 것이 가능합니다. 1. 새로운 지식 배우기 : 목록 및 사전과 같은 1 시간 안에 새로운 개념을 배우십시오. 2. 연습 및 연습 : 1 시간을 사용하여 소규모 프로그램 작성과 같은 프로그래밍 연습을 수행하십시오. 합리적인 계획과 인내를 통해 짧은 시간에 Python의 핵심 개념을 마스터 할 수 있습니다.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.


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