Множества и словари в Python
Множество ( set ) — встроенная структура данных языка Python, имеющая следующие свойства:
- множество — это коллекция Множество содержит элементы
- множество неупорядоченно Множество не записывает (не хранит) позиции или порядок добавления его элементов. Таким образом, множество не имеет свойств последовательности (например, массива): у элементов множества нет индексов, невозможно взять срез множества.
- элементы множества уникальны Множество не может содержать два одинаковых элемента.
- элементы множества — хешируемые объекты (hashable objects) В Python множество set реализовано с использованием хеш-таблицы. Это приводит к тому, что элементы множества должны быть неизменяемыми объектами. Например, элементом множества может быть строка, число, кортеж tuple , но не может быть список list , другое множество set .
Эти свойства множеств часто используются, чтобы проверять вхождение элементов, удаление дубликатов из последовательностей, а также для математических операций пересечения, объединения, разности.
Создание и изменение множества
Запустите в терминале Python в интерпретируемом режиме и проработайте примеры ниже.
Пустое множество создаётся с помощью функции set
>>> A = set() >>> type(A) >>> len(A) 0 >>> A set()
Обратите внимание, что размер множества множества можно получить с помощью функции len .
Добавим несколько элементов
>>> A.add(1) >>> A >>> A.add(2) >>> A >>> A.add(2) >>> A
Заметьте, что повторное добавление не имеет никакого эффекта на множество.
Также, из вывода видно, что литералом множества являются фигурные скобки <>, в которых через запятую указаны элементы. Так, ещё один способ создать непустое множество — воспользоваться литералом
>>> B = 1, 2> >>> B
При попытке добавления изменяемого объекта возникнет ошибка
>>> B.add([3,4,5]) Traceback (most recent call last): File "", line 1, in TypeError: unhashable type: 'list'
Здесь произошла попытка добавить массив в множество B.
У операции добавления set.add существует обратная — операция удаления set.remove
>>> B >>> B.remove(1) >>> B >>> B.remove(3) Traceback (most recent call last): File "", line 1, in KeyError: 3
При попытке удаления элемента, не входящего в множество, возникает ошибка KeyError .
Однако, существует метод set.discard , который удаляет элемент из множества, только в том случае, если этот элемент присутствовал в нём.
Математические операции
Множества Python поддерживают привычные математические операции
Проверки
Чтобы проверить вхождение элемента в множество используйте логический оператор in
>>> B = 1, 2> >>> B >>> 3 in B False
Асимптотика x in set — O(1).
Стоит отметить, что оператор in работает и с другими коллекциями. Например, можно проверять вхождение подстроки в строку ‘AA’ in ‘bbAAcc’ или вхождение элемента в массив 5 in [1, 2, 5, 6] . Асимптотики в данном случае нужно уточнять в документации.
>>> A = 1, 2, 3> >>> B = 1, 2, 3> >>> A == B True >>> B.add(4) >>> A >>> B >>> A == B False
Проверка на нестрогое подмножество set.issubset
>>> A >>> B >>> A.issubset(B) True >>> B.issubset(A) False >>> A.issubset(A) True
Проверка на нестрогое надмножество set.issuperset
>>> A >>> B >>> A.issuperset(B) False >>> B.issuperset(A) True >>> B.issuperset(B) True
Операции получения новых множеств
>>> A = 1, 2, 4> >>> B = 1, 2, 3> >>> A.union(B) # union — объединение множеств >>> A.intersection(B) # intersection — пересечение >>> A.difference(B) # difference — разность множеств >>> B.difference(A) >>> A.symmetric_difference(B) # symmetric_difference — симметрическая разность >>> B.symmetric_difference(A)
Сводная таблица по множествам (cheatsheet)
- elem — Python-объект
- A — множество set
- B, C. 1. В случае использования в методахA.method_name(B, C. ) : B, C. являются любыми итерируемыми объектами. Методы допускают такие аргументы, например, .union(range(2)) == вернёт True . 2. В случае использования c операторами, например, A > B или A & B & C & . : B, C. являются множествами. Дело в том, что эти операторы определены для операндов типа set (и также frozenset , о которых речь позже).
| Операция | Синтаксис | Тип результата |
|---|---|---|
| Вхождение элемента | elem in A | bool |
| Равенство | A == B | bool |
| Является нестрогим подмножеством | A.issubset(B) или A | bool |
| Является строгим подмножеством | A < B | bool |
| Является нестрогим надмножеством | A.issuperset(B) или A >= B | bool |
| Явяляется строгим надмножеством | A > B | bool |
| Объединение множеств | A.union(B, C. ) | set |
| A | B | C | . | set | |
| Пересечение множеств | A.intersection(B, C. ) | set |
| A & B & C & . | set | |
| Разность множеств | A.difference(B, C. ) | set |
| A - B - C - . | set | |
| Симметрическая разность множеств | A.symmetric_difference(B, C. ) | set |
| A ^ B ^ C ^ . | set |
Кроме того, у операций, порождающих новые множества, существует inplace варианты. Для методов это те же названия, только с префиксом _update, а для соответствующих операторов добавляется знак равенства =. Ниже показан вариант для операции разности множеств
>>> A = 1, 2, 3, 4> >>> B = 2, 4> >>> A.difference_update(B) >>> A >>> A = 1, 2, 3, 4> >>> B = 2, 4> >>> A -= B >>> A
Неизменяемые множества
В Python существует неизменяемая версия множества - frozenset . Этот тип объектов поддерживает все операции обычного множества set , за исключением тех, которые его меняют.
Неизменяемые множества являются хешируемыми объектами, поэтому они могут быть элементами множества set . Так можно реализовать, например, множество множеств, где множество set состоит из множеств типа frozenset .
Для создания frozenset используется функция frozenset(iterable) , в качестве аргумента принимающая итерирумый объект.
>>> FS = frozenset(1, 2, 3>) >>> FS frozenset() >>> A = 1, 2, 4> >>> FS & A frozenset() >>> A & FS
В этом примере показано создание frozenset из обычного множества . Обратите внимание на тип возвращаемого объекта для операции пересечения & . Возвращаемый объект имеет тип, соответствующий типу первого аргумента. Такое же поведение будет и с другими операциями над множествами.
Словари Python
Словарь (dictionary) в Python -- это ассоциативный массив, реализовать который вы пробовали на прошлом занятии. Ассоциативный массив это структура данных, содержащая пары вида ключ:значение. Ключи в ассоциативном массиве уникальны.
В Python есть встроенный ассоциативный массив - dict . Его реализация основана на хеш-таблицах. Поэтому
- ключом может быть только хешируемый объект
- значением может быть любой объект
Создание и изменение словаря
Пустой словарь можно создать двумя способами:
>>> d1 = dict() >>> d2 = <> >>> d1 <> >>> d2 <> >>> type(d1) >>> type(d2)
Добавить элемент в словарь можно с помощью квадратных скобок:
>>> domains = <> >>> domains['ru'] = 'Russia' >>> domains['com'] = 'commercial' >>> domains['org'] = 'organizations' >>> domains
Из этого примера видно, что литералом словаря являются фигурные скобки, в которых через запятую перечислены пары в формате ключ:значение . Например, словарь domains можно было создать так domains = .
Доступ к элементу осуществляется по ключу:
>>> domains['com'] 'commercial' >>> domains['de'] Traceback (most recent call last): File "", line 1, in KeyError: 'de'
Удалить элемент можно с помощью оператора del . Если ключа в словаре нет, произойдет ошибка KeyError
>>> domains >>> del domains['de'] Traceback (most recent call last): File "", line 1, in KeyError: 'de' >>> del domains['ru'] >>> domains
Кроме того, для добавления, получения и удаления элементов есть методы dict.setdefault , dict.get , dict.pop , которые задействует дополнительный аргумент на случай, если ключа в словаре нет
>>> d1 = <> >>> d1.setdefault('a', 10) 10 >>> d1.setdefault('b', 20) 20 >>> d1 >>> d1.setdefault('c') >>> d1 >>> d1.setdefault('a', 123) 10 >>> d1 >>> d1.get('a') 10 >>> d1.get('d') # вернул None >>> d1.get('d', 'NoKey') 'NoKey' >>> d1.pop('d') Traceback (most recent call last): File "", line 1, in KeyError: 'd' >>> d1.pop('d', 255) 255 >>> d1 >>> d1.pop('a', 255) 10 >>> d1
Примечание о числовых ключах
Ключом может являться и число: int или float . Однако при работе со словарями в Python помните, что два ключа разные, если для них верно k1 != k2 # True .
>>> d = 0: 10> >>> d >>> d[0] = 22 >>> d >>> d[0.0] = 33 >>> d >>> 0.0 != 0 False
Поэтому при возможности избегайте в качестве ключей float -объектов.
Использование DictView: циклы и множественные операции
Если попробовать пройтись в цикле по словарю, то это будет проход по ключам
>>> d = 'a': 10, 'c': 30, 'b': 20> >>> for k in d: . print(k) . a c b
Зачастую необходимо пройтись в цикле по ключам, значениям или парам ключ:значение, содержащиеся в словаре. Для этого существуют методы dict.keys() , dict.values() , dict.items() . Они возвращают специальные DictView объекты, которые можно использовать в циклах:
>>> d = 'a': 10, 'c': 30, 'b': 20> >>> for k in d.keys(): . print(k) . a c b >>> for v in d.values(): . print(v) . 10 30 20 >>> for k, v in d.items(): . print(k, v) . a 10 c 30 b 20
Объекты DictView , содержащие только ключи, ведут себя подобно множествам. Кроме того, если DictView объекты для значений или пар содержат неизменяемые объекты, тогда они тоже ведут себя подобно множествам. Это означает, что привычные для множеств операции пересечения, вхождения и другие также работают с DictView .
>>> d >>> dkeys = d.keys() >>> 'abc' in dkeys False >>> 'c' in dkeys True >>> 'a', 'b', 'c'> == dkeys True >>> dkeys & 'b', 'c', 'd'>
Словарь с упорядоченными ключами OrderedDict
Это может понадобится для отправки задач на ejudge.
Если внимательно просмотреть примеры на циклы выше, то видно, что порядок итерирования в циклах совпадает с порядком добавления элементов в словарь.
Однако, такое поведение у стандартных словарей dict гарантируется, начиная с версии 3.7 (лабораторные примеры были сделаны из-под версии 3.7.4). Узнать свою версию Python можно, например, из терминала python3 --version или зайдя в интерпретируемый режим (версия будет написана сверху).
Если для вашей программы важно упорядочивание элементов, но вы не знаете, какой версии интерпретатор будет исполнять ваш скрипт, то вам нужно воспользоваться упорядоченной версией словарей OrderedDict .
Она находится в стандартной библиотеке collections .
Упорядоченный словарь поддерживает все операции, что и обычный словарь.
>>> import collections >>> od = collections.OrderedDict() >>> od OrderedDict() >>> od['a'] = 10 >>> od['c'] = 30 >>> od['b'] = 20 >>> od OrderedDict([('a', 10), ('c', 30), ('b', 20)])
Сайт построен с использованием Pelican. За основу оформления взята тема от Smashing Magazine. Исходные тексты программ, приведённые на этом сайте, распространяются под лицензией GPLv3, все остальные материалы сайта распространяются под лицензией CC-BY.
Множества — Python: Cловари и множества
Ключи словаря хранятся в нем в единственном экземпляре. Добавление нового значения по существующему ключу заменяет старое значение. Хранение в единственном экземпляре полезно и в тех случаях, когда нам нужно хранить не столько значения по ключам, сколько именно сами ключи.
Например, нужно хранить список городов, которые посетил каждый пользователь. При повторном посещении города дублировать запись не требуется. Это позволяет сэкономить память и упростить поиск информации. Также нам может понадобиться узнать, какие города посетили и Вася и Маша, а какие — только Маша или только Вася.
По сути, это хранения перечня элементов в неких наборах и сопоставления этих наборов между собой. В математике для решения такого рода задач служат множества. В свою очередь, Python предоставляет одноименную структуру данных — set .
Итак, множества в Python — это неупорядоченные последовательности элементов, каждый из которых в множестве представлен ровно один раз. С ними мы подробнее познакомимся в этом уроке.
Создание множеств и манипуляции над ними
Множество можно создать с помощью соответствующего литерала:
s = 1, 2, 3, 2, 1> s # type(s) # Литералы множеств записываются в фигурных скобках, как и литералы словарей. Однако внутри скобок через запятую перечисляются только элементы множества. Литерал <> уже занят словарями, поэтому пустое множество создается вызовом функции set без аргументов:
set() # <> type(set()) # Эту же функцию можно использовать, чтобы создать множество из элементов произвольного количества итераторов или итерируемых элементов:
set('abracadabra') # set([1, 2, 3, 2, 1]) # set('a': 42, 'b': 'foo'>) # Заметьте, что в множестве каждый уникальный элемент представлен ровно один раз, даже если в коллекции-источнике были повторы.
Проверка на вхождение
Для некоторых задач нужно проверять, является ли некое значение элементом множества — другими словами, «входит ли оно в множество» или «принадлежит ли оно множеству». В таких случаях нужно использовать оператор in :
42 in set() # False 42 in set([42]) # True 'a' in set('abracadabra') # True Открыть доступ
Курсы программирования для новичков и опытных разработчиков. Начните обучение бесплатно
- 130 курсов, 2000+ часов теории
- 1000 практических заданий в браузере
- 360 000 студентов
Наши выпускники работают в компаниях:
«Олимпиадное программирование» - курс для начинающих
Множество в языке Python — это структура данных, эквивалентная множествам в математике. Элементы могут быть различных типов. Порядок элементов не определён.
Действия, которые можно выполнять с множеством:
- добавлять и удалять элементы,
- проверять принадлежность элемента множеству,
- перебирать его элементы,
- выполнять операции над множествами (объединение, пересечение, разность).
Операция “проверить принадлежность элемента” выполняется в множестве намного быстрее, чем в списке.
Элементами множества может быть любой неизменяемый тип данных: числа, строки, кортежи.
Изменяемые типы данных не могут быть элементами множества, в частности, нельзя сделать элементом множества список (вместо этого используйте неизменяемый кортеж) или другое множество. Требование неизменяемости элементов множества накладывается особенностями представления множества в памяти компьютера.
Задание множеств
Множество задается перечислением в фигурных скобках. Например:
Исключением явлеется пустое множество:
A = set() # A -- множество D = <> # D -- не пустое множество, а пустой словарь!
Если функции set передать в качестве параметра список, строку или кортеж, то она вернет множество, составленное из элементов списка, строки, кортежа. Например:
>>> A = set('qwerty') >>> print(A) .
Каждый элемент может входить в множество только один раз.
>>> A = >>> B = >>> print(A == B) # A и B — равные множества. True >>> set('Hello')
Работа с элементами множеств
| Операция | Значение | Трудоемкость |
|---|---|---|
| x in A | принадлежит ли элемент x множеству A (возвращают значение типа bool ) | O(1) |
| x not in A | то же, что not x in A | O(1) |
| A.add(x) | добавить элемент x в множество A | O(1) |
| A.discard(x) | удалить элемент x из множества A | O(1) |
| A.remove(x) | удалить элемент x из множества A | O(1) |
| A.pop() | удаляет из множества один случайный элемент и возвращает его | O(1) |
Как мы видим, по времени стандартные оперцаии с одним элементом множества выполняются за O(1).
Поведение discard и remove различается тогда, когда удаляемый элемент отсутствует в множестве: discard не делает ничего, а метод remove генерирует исключение KeyError . Метод pop также генерирует исключение KeyError , если множество пусто.
При помощи цикла for можно перебрать все элементы множества:
Primes = for num im Primes: print(num)
Из множества можно сделать список при помощи функции list :
>>> A = >>> B = list(A) [1, 2, 3, 4, 5]
Упражнение №2
Вывести на экран все элементы множества A, которых нет в множестве B.
A = set('bqlpzlkwehrlulsdhfliuywemrlkjhsdlfjhlzxcovt') B = set('zmxcvnboaiyerjhbziuxdytvasenbriutsdvinjhgik') for x in A: .
Операции с множествами, обычные для математики
| Операция | Значение | Трудоемкость |
| A | B A.union(B) |
Возвращает множество, являющееся объединением множеств A и B . | O(len(A)+len(B)) |
| A | = B A.update(B) |
Записывает в A объединение множеств A и B . | O(len(A)+len(B)) |
| A & B A.intersection(B) |
Возвращает множество, являющееся пересечением множеств A и B . | O(min(len(A), len(B)) |
| A &= B A.intersection_update(B) |
Записывает в A пересечение множеств A и B . | O(min(len(A), len(B)) |
| A - B A.difference(B) |
Возвращает разность множеств A и B (элементы, входящие в A, но не входящие в B). | O(len(A)+len(B)) |
| A -= B A.difference_update(B) |
Записывает в A разность множеств A и B . | O(len(A)+len(B)) |
| A ^ B A.symmetric_difference(B) |
Возвращает симметрическую разность множеств A и B (элементы, входящие в A или в B, но не в оба из них одновременно). | O(len(A)+len(B)) |
| A ^= B A.symmetric_difference_update(B) |
Записывает в A симметрическую разность множеств A и B . | O(len(A)+len(B)) |
| A A.issubset(B) | Возвращает True, если A является подмножеством B. | O(len(A)) |
| A >= B A.issuperset(B) |
Возвращает True, если B является подмножеством A. | O(len(B)) |
| A < B | Эквивалентно A | O(len(A)) |
| A > B | Эквивалентно A >= B and A != B | O(len(B)) |
В случае, если нужно провести процедуру, затрагивающую все элементы множества, то его трудоемкость будет O(N).
Как переделать список в значении словаря во множество?
Нужно написать функцию friends, которая из списка пар друзей сделает словарь, в котором каждому человеку будет сопоставлено множество его друзей.
friends([("Ivan", "Maria"), ("Ella", "Ivan"), ("Ivan", "Oleg")]) == \ , "Ella":, "Maria": , "Oleg": > Вот мой код:
def friends(pairs): result = dict() for pair in pairs: if pair[0] not in result: result[pair[0]] = [] if pair[1] not in result: result[pair[1]] = [] if pair[1] not in result[pair[0]]: result[pair[0]].append(pair[1]) if pair[0] not in result[pair[1]]: result[pair[1]].append(pair[0]) return result res = friends([("Ivan", "Maria"), ("Ella", "Ivan"), ("Ivan", "Oleg")]) print(res) А надо, чтобы вместо списка в значении словаря было множество:
, 'Maria': , 'Ella': , 'Oleg': > как можно преобразовать?
Отслеживать
49.3k 17 17 золотых знаков 57 57 серебряных знаков 101 101 бронзовый знак
задан 27 окт 2020 в 19:05
17 1 1 серебряный знак 6 6 бронзовых знаков
= [] заменить на = set() и append заменить на add
27 окт 2020 в 19:08
Помогло, благодарю
27 окт 2020 в 19:10
1 ответ 1
Сортировка: Сброс на вариант по умолчанию
@Danis сказал, что нужно множество, за что ему спасибо - тогда код такой:
res = dict() for pair in friends: res[pair[0]] = if pair[0] not in res else res[pair[0]] | res[pair[1]] = if pair[1] not in res else res[pair[1]] |
А так не устраивает (по сути в лоб):
friends = [("Ivan", "Maria"), ("Ella", "Ivan"), ("Ivan", "Oleg")] res = dict() for pair in friends: if pair[0] in res: res[pair[0]].append(pair[1]) else: res[pair[0]] = [pair[1]] if pair[1] in res: res[pair[1]].append(pair[0]) else: res[pair[1]] = [pair[0]] print(res) или чуть покороче:
res = dict() for pair in friends: if pair[0] not in res: res[pair[0]] = [] res[pair[0]].append(pair[1]) if pair[1] not in res: res[pair[1]] = [] res[pair[1]].append(pair[0]) или еще чуть покороче:
res = dict() for pair in friends: res[pair[0]] = [pair[1]] if pair[0] not in res else res[pair[0]] + [pair[1]] res[pair[1]] = [pair[0]] if pair[1] not in res else res[pair[1]] + [pair[0]]