将列表元素与其索引相关联的pythonic方法

Posted 2023-04-14

【中文标题】将列表元素与其索引相关联的pythonic方法

【英文标题】：pythonic way to associate list elements with their indices

【发布时间】：2011-02-19 08:58:55

【问题描述】：

我有一个值列表，我想将它们放在一个字典中，该字典会将每个值映射到它的索引。

我可以这样做：

>>> t = (5,6,7)
>>> d = dict(zip(t, range(len(t))))
>>> d
5: 0, 6: 1, 7: 2

这还不错，但我正在寻找更优雅的东西。

我遇到了以下情况，但这与我需要的相反：

>>> d = dict(enumerate(t))
>>> d
0: 5, 1: 6, 2: 7

请分享您的解决方案， 谢谢

编辑：Python 2.6.4

对于包含 1000 个元素的列表，dict(zip) 版本是最快的，生成器和列表理解版本几乎相同，它们慢了约 1.5 倍，而功能映射（反转）则慢得多。

$ python -mtimeit -s"t = range(int(1e3))" "d = dict(zip(t, range(len(t))))" 1000 个循环，最好的 3 个：每个循环 277 微秒

$ python -mtimeit -s"t = range(int(1e3))" "d = dict([(y,x) for x,y in enumerate(t)])" 1000 个循环，最好的 3 个：每个循环 426 微秒

$ python -mtimeit -s"t = range(int(1e3))" "d = dict((y,x) for x,y in enumerate(t))" 1000 个循环，最好的 3 个：每个循环 437 微秒

$ python -mtimeit -s"t = range(int(1e3))" "d = dict(map(reversed, enumerate(t)))" 100 个循环，3 个循环中的最佳：每个循环 3.66 毫秒

我尝试对更长和更短的列表（1e2、1e4、1e5）运行相同的测试，每个循环的时间与列表的长度成线性关系。

有人可以给 py 2.7+ 版本计时吗？

【问题讨论】：

我很好奇 - 哪个实现更快？顺便问一下，Chewy，你用的是哪个版本的 Python？

【参考方案1】：

您可以使用列表推导式（或生成器，具体取决于您的 python 版本）为您的第二个示例执行简单的就地交换。

---

使用列表推导：

d = dict([(y,x) for x,y in enumerate(t)])

---

使用生成器表达式（Python 2.4 及更高版本）：

d = dict((y,x) for x,y in enumerate(t))

【讨论】：

那里不需要[]。 dict 可以很好地与生成器表达式配合使用（保存生成中间列表）

是的，这就是我写“取决于你的 python 版本”的原因。生成器已经存在了很长时间（从 2.4 开始），所以我将两者都包括在内

@J.F. Sebastian 在 2004 年之前开发的部署系统中？ Python 已经存在了很长一段时间了。不难想象必须在一些 Python 2.0 应用程序上工作，我的意思是有些人仍然必须在 VB6 中工作。

【参考方案2】：

在Python2.7+可以这样写

>>> t = (5,6,7)
>>> d = x:i for i,x in enumerate(t)
>>> print d
5: 0, 6: 1, 7: 2

【参考方案3】：

>>> dict((x,i) for i,x in enumerate(t))
5: 0, 6: 1, 7: 2
>>>

【参考方案4】：

您的所有元素都是独一无二的吗（即您的列表永远不会是 5、6、7、7）？ dict 解决方案仅在您的所有元素都是唯一的情况下才有效。

通过存储索引，您实际上是在复制信息，因为您可以简单地查询列表中项目的当前索引。复制信息通常不是最好的主意，因为它可能会导致一组数据与另一组数据不同步。

如果正在修改列表，也没有什么可以阻止您不小心将同一索引分配给多个项目。

当您可以简单地从列表中获取索引时，您为什么要尝试存储索引值？

【讨论】：

所有列表元素都是唯一的。我将索引存储在不同的数据结构中以便快速查找。

如果所有元素都是唯一的，这听起来像是一个无用的间接级别，使用in 测试成员资格并使用index() 进行索引。我猜你认为哈希映射支持的字典会给你比index() 更快的查找速度。在 Python 中，过早优化确实是邪恶的，因为您对“更快”的直觉通常是错误的，直到实际计时。让它工作，然后找出你慢的地方，增加复杂性是不值得的。

@Dragan，您是在修改列表还是保持静态？

@msw 有效的关注，总的来说我同意你，在这种情况下我认为这是值得的 python -mtimeit -s"t = range(int(1e2))" "truthVal = (55 in t)" # 3.11 usec per loop python -mtimeit -s"t = range(int(1e2)); d = dict(zip(t, range(len(t))))" "truthVal = (55 in d )" #0.138 usec per loop python -mtimeit -s"t = range(int(1e2))" "idxVal = t.index(55)" #3.46 usec per loop python -mtimeit -s"t = range(int( 1e2)); d = dict(zip(t, range(len(t))))" "indexVal = d[55]" #0.136 usec per loop

@dragan：断言得到证实，即使我使用“5”作为目标，使您的测试严重偏向字典，但仍然以 3 到 7 倍的速度将门从列表中炸开。我认为缓存命中/未命中可能令人困惑，即使列表大小为 1e7 迫使它进行交换，它似乎也不适合我的系统。 (Python 2.6.5 Linux 2.6)

【参考方案5】：

正如大家已经写过的，在 Python 2.6 中，我认为以下是最 Python 的：

>>> dict((x, i) for i, x in enumerate(t))
5: 0, 6: 1, 7: 2

不过，在功能***的时刻，我会写：

>>> dict(map(reversed, enumerate(t)))
5: 0, 6: 1, 7: 2

【参考方案6】：

我最喜欢 dict(zip(t, range(len(t))))。