Python演算法教程第二章知識點：計時模組、字典與散雜湊表、圖與樹的實現、成員查詢、插入對象

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本文目錄：一、計時模組；二、字典與散雜湊表；三、圖與樹的實現；四、成員查詢；五、插入對象
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一、計時模組（timeit、cProfile）

import timeittimeit.timeit(‘x = 1 + 2‘)

既然學習演算法，那麼來計算程式所耗費的時間是重要的，但是需要注意：timeit()計時函數會多次運行相關的程式碼片段並求得平均值，以提高計時的精準度，所以，我們需要預防早先的執行操作影響之後代碼的執行。舉個栗子：若我們執行排序演算法，則只有第一次執行代碼時是在隨機的情況下計時，剩餘的數千次運行則都在有序列表的前提下運行，這會導致最終的計時結果偏低。所以，可以嘗試使用cProfile模組。

import cProfilecProfile.run(‘函數名‘）

cProfile（或profile）能夠將各函數的計時結果列印出來。
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二、字典與散雜湊表（hashing）
雜湊表（Hash table，也叫散列表），是根據關鍵碼值(Key value)而直接進行訪問的資料結構。也就是說，它通過把關鍵碼值對應到表中一個位置來訪問記錄，以加快尋找的速度。這個映射函數叫做散列函數，存放記錄的數組叫做散列表。可以猜到，雜湊表被用於Python中字典（dict）類型與集合（set）類型的實現，且我們對其元素的訪問也只是耗費常數級的時間。而Python中的hash()函數則用於擷取一個對象（字串或者數值等）的雜湊值。
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三、圖與樹的實現
鄰接列表可以視為圖結構的表達方式。

# 舉個鄰接列表的栗子a, b, c, d, e, f, g, h = range(8)N = [    {b, c, d, e, f}, # a節點所指向的節點，如果想要加權則利用字典類型改為{b:2, c:1, …}    {c, e}, # b …    {d},    {e},    {f},    {c, g, h},    {f, h},    {f, g}]b in N[a]len(N[f])N[a][b]

同時，鄰接矩陣也是圖的一種常見的表示方式。

# 舉個鄰接矩陣的栗子a, b, c, d, e, f, g, h = range(8)N = [[0,1,1,1,1,1,0,0],     [0,0,1,0,1,0,0,0],     [0,0,0,1,0,0,0,0],     [0,0,0,0,0,1,0,0],     [0,0,1,0,0,0,1,1],     [0,0,0,0,0,1,0,1],     [0,0,0,0,0,1,1,0]]N[a][b] # Neighborhood membership, answer is 1sum(N[f]) # Degree, answer is 3

二叉樹的表示方式。

class Tree：    def __init__(self, left, right):        self.left = left        self.right = rightt = Tree(Tree(‘a‘, ‘b‘), Tree(‘c‘, ‘d‘))t.right.left # answer is ‘c‘

多路搜尋樹的表達方式。

class Tree:    def __init__(self, kids, next=None):        self.kids = kids        self.next = nextt = Tree(Tree(‘a‘, Tree(‘b‘, Tree(‘c‘, Tree(‘d‘)))))t.kids.next.next.kids # answer is ‘c‘

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四、成員查詢

from random import randrangeL = [randrange(10000) for i in range(1000)]1 in L # 第一種查詢操作S = set(L)1 in S # 第二種查詢操作

看起來第二種查詢操作多此一舉，但要知道，在數列中查詢成員所耗費的時間是線性級的，而在集合中則是常數級的。
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五、插入對象

# 比較兩段代碼# 第一段代碼s = ‘‘"for chunk in string_producer():    s += chunk# 第二段代碼chunks = []for chunk in string_producer():    chunks.append(chunk)s = ‘ ‘.join(chunks)

相比較之下，第二段代碼是更為高效的解決方案。因為在執行第一段代碼時，我們每次執行“+=”時都需要建立一個字串並對其進行轉移性質的賦值，以至於其時間複雜度為平方級。同樣，在對數列進行相加操作時，使用extend()函數要比sum()函數高效得多。

Python演算法教程第二章知識點：計時模組、字典與散雜湊表、圖與樹的實現、成員查詢、插入對象