用于存储、计​​算和映射的 Python 数据结构

Posted 2023-02-23

【中文标题】用于存储、计​​算和映射的 Python 数据结构

【英文标题】：Python datastructure for storage, computing and mapping

【发布时间】：2018-09-03 07:15:24

【问题描述】：

我的数据可能会采用这种格式：

1-通用

Type_A=10, Type_B=20, Type_C=30

本地集 1：

Type_D=40, Type_C =30, Type_B=10, Type_A=15, Type_E=45

（即A、B、C、D、E可能不按顺序排列）

本地集 2：

Type_C =40, Type_B=5

4,5,6….等等将分别具有不同的类型和值。

每次我必须将通用与单个本地集合进行比较并取最大值。 这里 1 代表通用，我将依次获取其他值。 我必须取每种类型的最大值并将其存储为：

本地集 1：

A=15, B=20, C=30, D=40, E=45

（D,E 在通用中不存在，因此我们采用局部集合 1 的值）

本地集 2：

B=20, C=40

在 python 中哪个是计算相同数据的最佳数据结构？ 我考虑过的选项（本地设置）：

以列表为值的类型的本地字典集的字典

1:A:[10,40], B:[20,10], C:[30,30], D:[0,40], E:[0,45],

2: B:[20,5], C:[30,40]

请注意，类型实际上不是连续的，可以按任意顺序附加，即 A、B、C、D、E 很可能是 D、A、C、B、E 等。

如果有人能告诉我如何引用它以及我是 python 新手，我将不胜感激。 （例如，我如何访问或存储类型 C 的本地集 2 中的 40）

我正在使用 python 2.6。提前致谢。

【问题讨论】：

我会为此选择一本字典。您的数据是无序的这一事实有助于使用dict。字典不起作用有什么具体原因吗？表现]？ “是否有其他方法”的一般问题可能过于宽泛——通常我们想知道需要解决的问题，例如内存消耗、性能、可用​​性等。

【参考方案1】：

选择数据结构完全取决于您希望如何使用数据。例如，如果您需要快速访问结构中的命名元素，那么是的，字典是一个不错的选择。如果您需要帮助学习如何在 Python 中操作数据结构，那么您应该阅读a tutorial。

另外，请不要在 *** 上问“你能推荐一个...”类型的问题。这些问题的答案主要基于意见，并邀请对未来的 SO 读者没有帮助的答案。

_{附带说明：您为什么使用 Python 2.6 而不是 2.7？如果你必须使用 Python 2，2.7 可以说更好。}