每日一课|List和 tuple的13个经典使用案列-01

短命女 2022-10-21 03:56 127阅读 0赞

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**05**

大家好，我是营长，上期营长分享了“[详解list和tuple的基本操作、深浅拷贝和切片操作等操作详细等5个方面总结][list_tuple_5]”，这期营长接着为大家分享Python相关内容。

本期分享内容：**List和 tuple的13个经典案列**\-01

这期分享营长邀请的是zglg （某大厂算法工程师）和Alicia （美国顶尖学府 AI 博士后）两位为我们分享Python全栈精通之路。

作者有话说

很多人问为什么要写这个专栏？因为我也有过那段“自学” Python 的迷茫时期，所以深知一个好的系统学习规划和老师讲解，是能够达到事半功倍省下我们程序员更多青春的关键。

别的老师在介绍知识点时都会说“这东西是什么”，但我不想这样做。

我觉得“为什么这东西是这样”或者“在什么场景适应什么需求有什么好处才会用这东西”，反而更能让你们对知识本身会有更深刻的理解。

**05**

**List和tuple的13个基本案列 -1**

上一天学习列表和元组的核心知识点，今天趁热打铁，通过 13 个案例，提高对它们的实际运用能力。

大家不妨动手敲起来，真正体会如何使用 Python 中最常用的两个类型：list 和 tuple。

下面个别案例的实现方法，可能未必是最高效的，主要为了有针对性地练习如何使用 list 和 tuple。

**1. 判断 list 内有无重复元素**

is\_duplicated，使用 list 封装的 count 方法，依次判断每个元素 x 在 list 内的出现次数。

如果大于 1，则立即返回 True，表示有重复。

如果完成遍历后，函数没返回，表明 list 内没有重复元素，返回 False。

In \[1\]: def is\_duplicated(lst):

...:     for x in lst:

...:         if lst.count(x) > 1: \# 判断 x 元素在 lst 中的出现次数

...:             return True

...:     return False

调用 is\_duplicated 方法：

In \[2\]: a = \[1, -2, 3, 4, 1, 2\]

...: print(is\_duplicated(a))

True

以上方法实现不简洁，借助 set 判断更方便：

def is\_duplicated(lst):

return len(lst) != len(set(lst))

**2. 列表反转**

一行代码实现列表反转，非常简洁。

· \[::-1\]，这是切片的操作。

· \[::-1\] 生成逆向索引（负号表示逆向），步长为 1 的切片。

所以，最后一个元素一直数到第一个元素。这样，不正好实现列表反转吗？

In \[4\]: def reverse(lst):

...:     return lst\[::-1\]

调用 reverse：

In \[5\]: r = reverse(\[1, -2, 3, 4, 1, 2\])

...: print(r)

\[2, 1, 4, 3, -2, 1\]

**3. 找出列表中的所有重复元素**

遍历列表，如果出现次数大于 1，且不在返回列表 ret 中，则添加到 ret 中。

满足 x not in ret，则表明 x 不在列表中。

In \[6\]: def find\_duplicate(lst):

...:     ret = \[\]

...:     for x in lst:

...:         if lst.count(x) > 1 and x not in ret: \# 找到一个新的重复元素

...:             ret.append(x)

...:     return ret

调用 find\_duplicate：

In \[8\]: r = find\_duplicate(\[1, 2, 3, 4, 3, 2\]

...: print(r)

\[2, 3\]

**4. 斐波那契数列**

斐波那契数列第一、二个元素都为 1，第三个元素等于前两个元素和，依次类推。

普通实现版本

In \[9\]: def fibonacci(n):

...:     if n <= 1:

...:         return \[1\]

...:     fib = \[1, 1\]

...:     while len(fib) < n:

...:         fib.append(fib\[len(fib) - 1\] + fib\[len(fib) - 2\])

...:     return fib

调用 fibonacci：

In \[10\]: r = fibonacci(5)

...: print(r)

\[1, 1, 2, 3, 5\]

这不是高效的实现，使用生成器更节省内存。

生成器版本

使用 Python 的生成器，保证代码简洁的同时，还能节省内存：

In \[11\]: def fibonacci(n):

...:     a, b = 1, 1

...:     for \_ in range(n):

...:         yield a

...:         a, b = b, a + b

遇到 yield 返回，下次再进入函数体时，从 yield 的下一句开始执行。

In \[12\]: list(fibonacci(5))

Out\[12\]: \[1, 1, 2, 3, 5\]

关于 yield 的详细使用规则，会在后面讲。

**5. 出镜最多**

max 函数是 Python 的内置函数，所以使用它无需 import。

max 有一个 key 参数，指定如何进行值得比较。

下面案例，求出现频次最多的元素：

In \[13\]: def mode(lst):

if not lst:

return None

...:     return max(lst, key=lambda v: lst.count(v)) \# v 在 lst 的出现次数作为大小比较的依据

调用 mode：

In \[14\]: lst = \[1, 3, 3, 2, 1, 1, 2\]

...: r = mode(lst)

...: print(f'\{lst\} 中出现次数最多的元素为:\{r\}')

\[1, 3, 3, 2, 1, 1, 2\]中出现次数最多的元素为:1

出镜最多的元素有多个时，按照以上方法，默认只返回一个。

下面，支持返回多个：

In \[34\]: def mode(lst):

...:     if not lst:

...:         return None

...:     max\_freq\_elem = max(lst, key=lambda v: lst.count(v))

...:     max\_freq = lst.count(max\_freq\_elem) \# 出现最多次数

...:     ret = \[\]

...:     for i in lst:

...:         if i not in ret and lst.count(i)==max\_freq:

...:             ret.append(i)

...:     return ret

In \[35\]: mode(\[1,1,2,2,3,2,1\])

Out\[35\]: \[1, 2\]

**6. 更长列表**

带有一个 \* 的参数为可变的位置参数，意味着能传入任意多个位置参数。

key 函数定义怎么比较大小：lambda 的参数 v 是 lists 中的一个元素。

In \[15\]: def max\_len(\*lists):

...:     return max(\*lists, key=lambda v: len(v)) \# v 代表一个 list，其长度作为大小比较的依据

调用 max\_len，传入三个列表，正是 v 可能的三个取值。

In \[17\]: r = max\_len(\[1, 2, 3\], \[4, 5, 6, 7\], \[8\])

...: print(f' 更长的列表是 \{r\}')

更长的列表是 \[4, 5, 6, 7\]

关于 lambda 函数，在此做图形演示。

max\_len 函数被传入三个实参，类型为 list，如下图所示，lists 变量指向最下面的 tuple 实例。

![46ff3bcbb68a2e8b8444c31f8c620478.png][]

程序运行到下一帧，会出现 lambda 函数，它的父函数为 f1，也就是 max\_len 函数。

有些读者可能不理解两点，这种用法中：

· 参数 v 取值到底是多少？

· lambda 函数有返回值吗？如果有，返回值是多少？

通过下面图形，非常容易看出，v 指向 tuple 实例的第一个元素，指向的线和箭头能非常直观地反映出来。

![543ad3fb7929d0c7107535cd79504044.png][]

下面示意图中，看到返回值为 3，也就是 len(v) 的返回值，其中 v = \[1,2,3\]。

![7e7bc399de8bd578a2e0e17629d92337.png][]

然后，v 指向 tuple 中的下一个元素，返回值为 4。

![732ce31a986662355b0eaa6c91439542.png][]

然后，v 指向 tuple 的最后一个元素 \[8\]，返回值为 1。

![b11dea62ee289fddbc85b02a6e3d9c65.png][]

根据 key 确定的比较标准，max 函数的返回值为红色字体指向的元素，也就是返回 \[4,5,6,7\]。

![0b9058098deb358919a377ee51c634d0.png][]

完整动画演示：

![d4b8bc3e8ca292ff318a9ec7f736e8dd.png][]

今日内容有get吗，欢迎各位留言讨论！

**下期预告：List和 tuple的13个经典案列-02**

以上专栏均来自CSDN GitChat专栏**《Python全栈60天精通之路》**，作者**zglg**、**Alicia**，专栏详情可识别下方二维码查看哦

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