Re: [問題] 搜尋 nested list 中的字串

[yauhh (喲)]

※ 引述《hohiyan (海洋)》之銘言：
: 大家好
: 我目前正在自學python，想請教是否有更好的方法來處理搜尋nested list中的資料。
: 例如一個 nested list 為 ft = [['a',10],['b',5],['c',11'],['d',3]]
: 題目為
: Function add() takes a single-character string and a ft, and modified the ft
: to increase the number of occurrences of that character by 1.
: 例如 add('a',ft) 會 return ft = [['a',11],['b',5],['c',11'],['d',3]]
: 而 add('i',ft) return ft = [['a',10],['b',5],['c',11'],['d',3],['i',1]]

要很快找到文字的次數，不要用 list 而要用 dictionary 就可以了。
list 是比較原始，方便循序搜尋的資料格式，而 dictionary 則是用標籤快速
尋找的格式。

ft = {'a':10, 'b':5, 'c':11, 'd':3}

def occur(x, ft):
    return x in list(ft)

def add(x, ft):
    if occur(x, ft):
        ft.update({x: ft[x]+1})
    else:
        ft.update({x: 1})
    return ft

我目前所理解的 dictionary ，大概是這樣：假設 ft 是 dictionary ，
dictionary 是一堆 key 對應到一堆 value ，有點像函數。
用 list(ft) 可以取出 ft 的 keys ， keys 中每個東西是獨一的。
另外，用 ft.update({k1: v1, k2: v2}) 可以直接把 ft 中的 k1 和 k2
的對應值洗掉。
所以如果要讓對應值一直往上加，要先從 ft 把舊的對應值很快抓出來，
然後，根據舊的對應值修改為新的對應值，再洗回去。
dictionary 抓對應值的速度是 O(1) ，洗回去的速度也是 O(1) 。

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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 118.168.168.133
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※ 編輯: yauhh (118.168.168.133), 10/25/2014 14:40:42
推 hohiyan: 謝謝！我現在的進度到dictionary了，用dict做真的快很多
→ YONIQ: occur 不要在用 list 包，有搜尋需要的話用 dict, set
→ YONIQ: 搜尋 list 要遍歷元素直到找到
推 bigpigbigpig: occur() 可以改成：
→ bigpigbigpig: def occur(x, ft): return x in ft
推 bigpigbigpig: add() 可以改成：
→ bigpigbigpig: def add(x, ft):
→ bigpigbigpig:     ft[ch] = ft.get(ch, 0) + 1
→ bigpigbigpig:     return ft
→ bigpigbigpig:     ft[x] = ft.get(x, 0) + 1 <== 前兩行改成這樣
→ yauhh: 沒關係，我不急，用list就好了
→ yauhh: 我很受不了有些人那種沒來由的著急，什麼都要最快
→ yauhh: 我實務上在dictionary中一用就在裡頭放了超過6000個物件，
→ yauhh: 寫 in list(ft) 只是求個字面上，反應我對這個物件的理解
→ yauhh: 使用上沒有多大的障礙。
而且， ft[x] 是 O(1) ， keys(ft) 難道也是 O(1) 嗎？ 我的判斷，要嘛要寫
x in keys(ft) 要嘛則寫 x in list(ft) ，有什麼不同？或者說是 in list(ft) 就O(n)
而 in set(ft) 則O(k), k < n ，有這樣的差別嗎？
至於取值的部分，我照樣用 ft[x] ，沒有所謂該用 list 或 dict 包不包的問題。
→ yauhh: 而bigpigbigpig，你的建議，我覺得最終只反映到程式會比較
→ yauhh: 短，但是我好好寫 if-else ，程度不同的同事可以看得懂，
→ yauhh: 這是好處。我既然沒有問題，就不必忙著來幫我解題。
※ 編輯: yauhh (118.168.161.23), 10/28/2014 08:36:49
※ 編輯: yauhh (118.168.161.23), 10/28/2014 08:39:42