


Perangkap Kamus Bersarang: Panduan untuk Pelaksanaan yang Lebih Baik
Kamus bersarang boleh menjadi labirin struktur data, menimbulkan cabaran untuk penyelenggaraan, terutamanya apabila menavigasi hierarki dan memanipulasi kandungannya. Artikel ini menyelidiki kerumitan kamus bersarang, meneroka pendekatan yang berbeza untuk mengatasi cabaran ini.
Keterbatasan Kamus Bersarang
Pendekatan konvensional untuk mencipta kamus bersarang melibatkan penggunaan blok cuba/tangkap atau bersarang iterator. Kaedah ini boleh membosankan dan terdedah kepada kesilapan. Selain itu, struktur tegar kamus bersarang mengehadkan fleksibiliti manipulasi data, menjadikannya sukar untuk menukar perspektif antara pandangan rata dan hierarki.
Pelaksanaan Alternatif: Keanggunan dan Fleksibiliti
Untuk menangani kelemahan ini, artikel itu mencadangkan beberapa alternatif pelaksanaan:
- Kelas Vividict (dengan hilang Mengatasi): Kelas ini membenarkan penciptaan dinamik kamus bersarang dengan mengatasi hilang kaedah. Apabila kunci tiada, kaedah ini mengembalikan tika baharu dan menyerahkannya kepada kunci, membolehkan populasi data bersarang yang mudah.
- Kaedah Dict.setdefault: Walaupun kelas Vividict menyediakan elegan penyelesaian, kaedah dict.setdefault menawarkan pilihan yang lebih mudah. Ia berfungsi dengan mencipta struktur bersarang hanya apabila perlu, menjadikannya lebih cekap untuk kegunaan interaktif.
- Auto-Vivified Defaultdict: Pelaksanaan ini menggunakan defaultdict untuk mencipta kamus bersarang dengan cepat, memastikan bahawa semua peringkat hierarki wujud sebelum digunakan.
Prestasi Perbandingan:
Mengenai prestasi, artikel menjalankan penanda aras untuk membandingkan kelajuan pelaksanaan kaedah yang berbeza:
Method | Time (microseconds) |
---|---|
Empty Dictionary | 0 |
dict.setdefault | 0.136 |
Vividict | 0.294 |
AutoVivification | 2.138 |
dict.setdefault muncul sebagai pilihan terpantas, manakala Vividict terbukti sebagai pilihan optimum untuk kegunaan interaktif kerana kebolehbacaan dan kemudahan penggunaannya.
Memilih Laluan yang Betul
Pilihan antara pelaksanaan yang dibentangkan bergantung kepada keperluan khusus aplikasi. Jika kelajuan pelaksanaan yang sempurna adalah keutamaan, dict.setdefault adalah pemenang yang jelas. Untuk kegunaan interaktif di mana pemeriksaan data adalah penting, Vividict menawarkan kebolehbacaan dan keupayaan penyahpepijatan. AutoVivification, walaupun kurang berprestasi, boleh memberi manfaat untuk senario automatik di mana ralat kurang membimbangkan.
Kesimpulan:
Artikel ini memberikan gambaran menyeluruh tentang teknik pelaksanaan untuk kamus bersarang, menonjolkan kelebihan dan kelemahan setiap pendekatan. Dengan memahami alternatif ini, pembangun boleh memilih yang paling sesuai untuk kes penggunaan khusus mereka, memastikan pengendalian data yang cekap dan fleksibel. Walau bagaimanapun, adalah penting untuk diingat bahawa tiada satu pun daripada penyelesaian ini menangani sepenuhnya isu kegagalan senyap yang disebabkan oleh kekunci yang salah eja.
Atas ialah kandungan terperinci Apakah Alternatif Terbaik untuk Kamus Bersarang untuk Pengendalian Data yang Cekap dan Fleksibel?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Tutorial ini menunjukkan cara menggunakan Python untuk memproses konsep statistik undang -undang ZIPF dan menunjukkan kecekapan membaca dan menyusun fail teks besar Python semasa memproses undang -undang. Anda mungkin tertanya -tanya apa maksud pengedaran ZIPF istilah. Untuk memahami istilah ini, kita perlu menentukan undang -undang Zipf. Jangan risau, saya akan cuba memudahkan arahan. Undang -undang Zipf Undang -undang Zipf hanya bermaksud: Dalam korpus bahasa semulajadi yang besar, kata -kata yang paling kerap berlaku muncul kira -kira dua kali lebih kerap sebagai kata -kata kerap kedua, tiga kali sebagai kata -kata kerap ketiga, empat kali sebagai kata -kata kerap keempat, dan sebagainya. Mari kita lihat contoh. Jika anda melihat corpus coklat dalam bahasa Inggeris Amerika, anda akan melihat bahawa perkataan yang paling kerap adalah "th

Python menyediakan pelbagai cara untuk memuat turun fail dari Internet, yang boleh dimuat turun melalui HTTP menggunakan pakej Urllib atau Perpustakaan Permintaan. Tutorial ini akan menerangkan cara menggunakan perpustakaan ini untuk memuat turun fail dari URL dari Python. Permintaan Perpustakaan Permintaan adalah salah satu perpustakaan yang paling popular di Python. Ia membolehkan menghantar permintaan HTTP/1.1 tanpa menambahkan rentetan pertanyaan secara manual ke URL atau pengekodan data pos. Perpustakaan Permintaan boleh melaksanakan banyak fungsi, termasuk: Tambah data borang Tambah fail berbilang bahagian Akses data tindak balas python Buat permintaan kepala

Artikel ini menerangkan cara menggunakan sup yang indah, perpustakaan python, untuk menghuraikan html. Ia memperincikan kaedah biasa seperti mencari (), find_all (), pilih (), dan get_text () untuk pengekstrakan data, pengendalian struktur dan kesilapan HTML yang pelbagai, dan alternatif (sel

Berurusan dengan imej yang bising adalah masalah biasa, terutamanya dengan telefon bimbit atau foto kamera resolusi rendah. Tutorial ini meneroka teknik penapisan imej di Python menggunakan OpenCV untuk menangani isu ini. Penapisan Imej: Alat yang berkuasa Penapis Imej

Fail PDF adalah popular untuk keserasian silang platform mereka, dengan kandungan dan susun atur yang konsisten merentasi sistem operasi, peranti membaca dan perisian. Walau bagaimanapun, tidak seperti Python memproses fail teks biasa, fail PDF adalah fail binari dengan struktur yang lebih kompleks dan mengandungi unsur -unsur seperti fon, warna, dan imej. Mujurlah, tidak sukar untuk memproses fail PDF dengan modul luaran Python. Artikel ini akan menggunakan modul PYPDF2 untuk menunjukkan cara membuka fail PDF, mencetak halaman, dan mengekstrak teks. Untuk penciptaan dan penyuntingan fail PDF, sila rujuk tutorial lain dari saya. Penyediaan Inti terletak pada menggunakan modul luaran PYPDF2. Pertama, pasangkannya menggunakan PIP: Pip adalah p

Tutorial ini menunjukkan cara memanfaatkan caching redis untuk meningkatkan prestasi aplikasi python, khususnya dalam rangka kerja Django. Kami akan merangkumi pemasangan Redis, konfigurasi Django, dan perbandingan prestasi untuk menyerlahkan bene

Pemprosesan bahasa semulajadi (NLP) adalah pemprosesan bahasa manusia secara automatik atau separa automatik. NLP berkait rapat dengan linguistik dan mempunyai hubungan dengan penyelidikan dalam sains kognitif, psikologi, fisiologi, dan matematik. Dalam sains komputer

Artikel ini membandingkan tensorflow dan pytorch untuk pembelajaran mendalam. Ia memperincikan langkah -langkah yang terlibat: penyediaan data, bangunan model, latihan, penilaian, dan penempatan. Perbezaan utama antara rangka kerja, terutamanya mengenai grap pengiraan


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.
