如何在 Python 中實現雙向哈希表?
使用Bidict 類別實現雙向雜湊表
雙向雜湊表提供了按相同資料中的鍵和值進行索引的能力結構。 Python 的原生字典對於單向映射來說是一種很有價值的資料結構,但在雙向查找方面卻存在不足。本文介紹了一種在 Python 中實作雙向雜湊表的有效方法。
實作細節
實作的核心是 bidict 類,它擴充了 Python 的標準字典。這個類別維護兩個字典:一個用於標準鍵值映射,另一個用於值鍵映射的逆字典。
主要功能
bidict 類別提供幾個值得注意的功能:
- 自動更新逆向目錄:當標準字典被修改(透過項目新增、修改或刪除)時,逆向字典會自動更新。
- 相同值的鍵列表:與其他一些雙向 dict 實作不同,bidict 允許多個鍵具有相同的值。
- 高效查找:利用原生 Python 字典實現,在恆定時間內執行鍵或值的檢索。
使用範例
為了示範其功能,讓我們建立一個bidict並操作它:
<code class="python">import numpy as np bd = bidict(zip(['a', 'b'], np.random.randint(2, size=2))) print(bd) # {'a': 1, 'b': 0} print(bd.inverse) # {1: ['a'], 0: ['b']}</code>
我們可以修改鍵「a」的值:
<code class="python">bd['a'] = 0 print(bd) # {'b': 0, 'a': 0} print(bd.inverse) # {0: ['b', 'a']}</code>
請注意,逆向字典會自動更新以反映變更。我們也可以從字典中刪除項目:
<code class="python">del bd['a'] print(bd) # {'b': 0} print(bd.inverse) # {0: ['b']}</code>
同樣,逆字典無縫地調整到刪除。
總之,bidict 類別提供了一種高效且方便的雙向實作Python 中的雜湊表,提供自動更新逆向目錄、支援多個具有相同值的按鍵和恆定時間查找。
以上是如何在 Python 中實現雙向哈希表?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

Video Face Swap
使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱門文章

熱工具

記事本++7.3.1
好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版
中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1
強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6
視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版
神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。

要在有限的時間內最大化學習Python的效率,可以使用Python的datetime、time和schedule模塊。 1.datetime模塊用於記錄和規劃學習時間。 2.time模塊幫助設置學習和休息時間。 3.schedule模塊自動化安排每週學習任務。

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

pythonlistsarepartofthestAndArdLibrary,herilearRaysarenot.listsarebuilt-In,多功能,和Rused ForStoringCollections,而EasaraySaraySaraySaraysaraySaraySaraysaraySaraysarrayModuleandleandleandlesscommonlyusedDduetolimitedFunctionalityFunctionalityFunctionality。

Python在自動化、腳本編寫和任務管理中表現出色。 1)自動化:通過標準庫如os、shutil實現文件備份。 2)腳本編寫:使用psutil庫監控系統資源。 3)任務管理:利用schedule庫調度任務。 Python的易用性和豐富庫支持使其在這些領域中成為首選工具。

Python在科學計算中的應用包括數據分析、機器學習、數值模擬和可視化。 1.Numpy提供高效的多維數組和數學函數。 2.SciPy擴展Numpy功能,提供優化和線性代數工具。 3.Pandas用於數據處理和分析。 4.Matplotlib用於生成各種圖表和可視化結果。
