[学Python/Perl] 一些刷题常用的 python 技巧

Ref: https://www.1point3acres.com/bbs/thread-543794-1-1.html

Python 越来越多地成为大家刷题的主流语言，主要原因是它的语法非常简洁明了。因此我们能节省更多的时间，来关注算法和数据结构本身。

而用好 Python 自身独有的一些语法特性，不仅能更节省时间，也能让代码看起来更加优雅。这里我总结了一些我自己刷题过程中用到的一些常用的功能。以下以 python3 为例， python2 略有差异。

List
Python 的列表 List 基本就是其它语言的 Array.

Initialization 初始化
List 的初始化一般用 List comprehension，往往能一行解决问题

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# 1d array l = [0 for _ in range(len(array)] # or l = [0] * len(array)   # 2d l = [[0] for i in range(cols) for j in range(rows)]

# or
l = [0] * len(array)[/mw_shl_code]
l = [0 for _ in range(len(array)]
# or
l = [0] * len(array)[/mw_shl_code]


# 2d
l = [[0] for i in range(cols) for j in range(rows)]
Start from the behind
你可以轻松从后往前访问：

lastElement = l[-1]

lastTwo = l[-2:]

for i in range(0, -10, -1)
# 0, -1, -2, -3, -4, -5, -6, -7, -8, -9

copy 复制

shallow copy 浅拷贝

l2 = l1[:]
# or
l2 = l1.copy()
浅复制的问题在于，如果 l1 内部还有 list，那么这种嵌套的索引不能被复制，比如：

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a = [1, 2, [3, 4]] b = a[:] a[2].append(5) print(b) # [1, 2, [3, 4, 5]]

deep copy 深拷贝

所以如果要做深拷贝，要节制自带库 copy

import copy

copy.deepcopy()

enumerate 枚举

当我们需要枚举一个数组并同时获得值与 index 的时候可以使用：

l = ["a", "b", "c"]

for i, v in enumerate(l):
    print(i, v)
# 0 a
# 1 b
# 2 c

zip

zip 本意就是拉链，可以想象成将两个数组像拉链一样挨个聚合：

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>>> x = [1, 2, 3] >>> y = [4, 5, 6] >>> zipped = zip(x, y) >>> list(zipped) [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]

reduce

reduce 可以分别对相邻元素使用同一种计算规则，同时每一步结果作为下一步的参数，很典型的函数式编程用法。

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# importing functools for reduce() import functools # initializing list lis = [ 1, 3, 5, 6, 2, ]   # using reduce to compute sum of list print ("The sum of the list elements is : ",end="") print (functools.reduce(lambda a,b : a+b,lis))   # The sum of the list elements is : 17

map

可以将参数一一映射来计算， 比如

date = "2019-8-15"
Y, M, D = map(int, date.split('-'))
# Y = 2019, M = 8, D = 15

deque

list 删除末尾的操作是O(1)的，但是删除头操作就是O(n)，这时候我们就需要一个双端队列 deque。首尾的常规操作为：

append，添加到末尾
appendleft, 添加到开头
pop, 剔除末尾
popleft，移除开头

sorted

list 自身有自带的 sort(), 但是它不返回新的 list. sorted 能返回一个新的 list, 并且支持传入参数reverse。

比如我们有一个 tuple 的数组，我们想按照 tuple 的第一个元素进行排序：

l1 = [(1,2), (0,1), (3,10) ]

l2 = sorted(l1, key=lambda x: x[0])

# l2 = [(0, 1), (1, 2), (3, 10)]
这里的 key 允许传入一个自定义参数，也可以用自带函数进行比较，比如在一个 string 数组里只想比较小写，可以传入key=str.lower

l1 = ["banana","APPLE", "Watermelon"]
l2 = sorted(l1, key=str.lower)
print(l2)

# ['APPLE', 'banana', 'Watermelon']
lambda
你注意到我们在上面使用了 lambda 来定义一个匿名函数，十分方便。如果你熟悉其它语言类似 JS 的话，可以把它理解成一个 callback 函数，参数名一一对应就行。

cmp_to_key

在 python3 中，sorted 函数取消了自带的cmp函数，需要借助functools 库中的 cmp_to_key来做比较。
比如如果要按照数组元素的绝对值来排序：

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from functools import cmp_to_key def absSort(arr):     newarr = sorted(arr, key = cmp_to_key(sortfunc))     return newarr def sortfunc(a, b):     if abs(a) < abs(b):       return -1     elif abs(a) > abs(b):       return 1     else:       return a - b

set

set 的查找操作复杂度为O(1)，有时候可以替代dict 来存储中间过程。

add : set 的添加是 add 不是append
remove vs discard: 都是删除操作，区别在于remove不存在的元素会报错，discard不会。
union, intersection: 快速获得并集和交集，方便一些去重操作。

dict

字典，相当于其它语言中的map, hashtable, hashmap之类的，读取操作也是O(1) 复杂度

keys(), values(), items()
这三个方法可以分别获得key, value, {key: value}的数组。

setdefault

这个函数经常在初始化字典时候使用，如果某个key在字典中存在，返回它的value, 否则返回你给的 default 值。比如在建一个 trie 树的时候

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node = self.root for char in word:      node = node.setdefault(char, {})

OrderedDict

OrderedDict 能记录你 key 和 value 插入的顺序，底层其实是一个双向链表加哈希表的实现。我们甚至可以使用move_to_end这样的函数：

>>> d = OrderedDict.fromkeys('abcde')
>>> d.move_to_end('b')
>>> ''.join(d.keys())
'acdeb'
# 放开头
>>> d.move_to_end('b', last=False)
>>> ''.join(d.keys())
'bacde'

defaultdict

defaultdict可以很好地来解决一些初始化的问题，比如 value 是一个 list，每次需要判断 key 是否存在的情况。这时我们可以直接定义

d = defaultdict(list)

s = [('yellow', 1), ('blue', 2), ('yellow', 3), ('blue', 4), ('red', 1)]
for k, v in s:
     d[k].append(v)
sorted(d.items())
# [('blue', [2, 4]), ('red', [1]), ('yellow', [1, 3])]

heapq

heapq 就是 python 的 priority queue，heapq[0]即为堆顶元素。

heapq 的实现是小顶堆，如果需要一个大顶堆，常规的一个做法是把值取负存入，取出时再反转。
以下是借助 heapq 来实现 heapsort 的例子：

>>> def heapsort(iterable):
...     h = []
...     for value in iterable:
...         heappush(h, value)
...     return [heappop(h) for i in range(len(h))]
...
>>> heapsort([1, 3, 5, 7, 9, 2, 4, 6, 8, 0])
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

bisect

python 自带二分查找的库，在一些不要求实现 binary search，但是借助它能加速的场景下可以直接使用。

bisect.bisect(a, x, lo=0, hi=len(a))
这里的参数分别为 数组，要查找的数，范围起始点，范围结束点
相似函数还有

bisect.bisect_left
bisect.bisect_right
分别返回可以插入 x 的最左和最右 index

Counter

Counter 接受的参数可以是一个 string, 或者一个 list, mapping

>>> c = Counter()                           # a new, empty counter
>>> c = Counter('gallahad')                 # a new counter from an iterable
>>> c = Counter({'red': 4, 'blue': 2})      # a new counter from a mapping
>>> c = Counter(cats=4, dogs=8)             # a new counter from keyword args
most_common(n)
可以得到出现次数最多的 n 个数：
>>> Counter('abracadabra').most_common(3)  # doctest: +SKIP
[('a', 5), ('r', 2), ('b', 2)]

strings

ord, char

ord 返回单个字符的 unicode:

>>> ord('a')
97
char 则是反向操作：

>>> chr(100)
'd'

strip

移除 string 前后的字符串，默认来移除空格，但是也可以给一个字符串，然后会移除含有这个字符串的部分：

>>> '   spacious   '.strip()
'spacious'
>>> 'www.example.com'.strip('cmowz.')
'example'

split

按照某个字符串来切分，返回一个 list, 可以传入一个参数maxsplit来限定分离数。

>>> '1,2,3'.split(',')
['1', '2', '3']
>>> '1,2,3'.split(',', maxsplit=1)
['1', '2,3']
>>> '1,2,,3,'.split(',')
['1', '2', '', '3', '']

int/ float

最大, 最小 number
有时候初始化我们需要设定 Math.max() 和 Math.min(), 在 python 中分别以 float('inf') 和 float('-inf')表示

我们也可以这么做：

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import sys   #maxint Max = sys.maxint

除法

在 python3 中， / 会保留浮点，相当于 float 相除，如果需要做到像 pyhton2 中的 int 相除，需要 //：

>>> 3 / 2
1.5
>>> 3 // 2
1
次方
在 python 中为 **:

>>> 2 ** 10
1024

conditions

在 python 的三项表达式(ternary operation) 与其它语言不太一样：

res = a if condition else b
它表示如果 condition 满足，那么 res = a, 不然 res = b，在类 c 的语言里即为：

res = condition ? a : b;

any, all

any(), all()很好理解，就是字面意思，即参数中任何一个为 true 或者全部为 true 则返回 true。经常可以秀一些骚操作:
比如 36. Valid Sudoku 这题：

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class Solution:     def isValidSudoku(self, board: List[List[str]]) -> bool:         row = [[x for x in y if x != '.'] for y in board]         col = [[x for x in y if x != '.'] for y in zip(*board)]         pal = [[board[i+m][j+n] for m in range(3) for n in range(3) if board[i+m][j+n] != '.'] for i in (0, 3, 6) for j in (0, 3, 6)]         return all(len(set(x)) == len(x) for x in (*row, *col, *pal))

itertools
这是 python 自带的迭代器库，有很多实用的、与遍历、迭代相关的函数。

permutations 排列

permutations('ABCD', 2)
# AB AC AD BA BC BD CA CB CD DA DB DC

combinations 组合

combinations('ABCD', 2)
# AB AC AD BC BD CD

groupby 合并

https://leetcode.com/problems/swap-for-longest-repeated-character-substring/discuss/355852/Python-Groupby/322898

[k for k, g in groupby('AAAABBBCCDAABBB')] --> A B C D A B
[list(g) for k, g in groupby('AAAABBBCCD')] --> AAAA BBB CC D

functools

这个库里有很多高阶函数，包括前面介绍到的cmp_to_key 以及 reduce，但是比较逆天的有 lru_cache，即 least recently used cache. 这个 LRU Cache是一个常见的面试题，通常用 hashmap 和双向链表来实现，python 居然直接内置了。

用法即直接作为 decorator 装饰在要 cache 的函数上，以变量值为 key 存储，当反复调用时直接返回计算过的值，例子如下：

lru_cache
https://leetcode.com/problems/stone-game-ii/discuss/345230/Python-DP-Solution

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def stoneGameII(self, A: List[int]) -> int:     N = len(A)       for i in range(N - 2, -1, -1):     A += A[i + 1]       from functools import lru_cache     @lru_cache(None)     def dp(i, m):         if i + 2 * m >= N: return A         return A - min(dp(i + x, max(m, x)) for x in range(1, 2 * m + 1))     return dp(0, 1)

resource

这是一个大神用各种 Python trick 解题的 repo，可供娱乐：

https://github.com/cy69855522/Shortest-LeetCode-Python-Solutions

当然 Leetcode 讨论区还会经常见到 StefanPochmann 或者 lee215这样的大神 Po 一些很秀技的 python 代码，都是学习范本