Tag: 列表

Python：根据索引集从列表中select子集: 我有几个列表具有所有相同数量的条目（每个指定对象属性）： property_a = [545., 656., 5.4, 33.] property_b = [ 1.2, 1.3, 2.3, 0.3] … 并用相同长度的标志列出 good_objects = [True, False, False, True] （可以很容易地用一个等价的索引列表来代替： good_indices = [0, 3] 生成新列表property_asel ， property_bsel ，最简单的方法是什么？它只包含由True条目或索引指示的值。 property_asel = [545., 33.] property_bsel = [ 1.2, 0.3]

如何将项目插入到键/值对对象中？: 好的，这是一个垒球问题我只需要能够将一个键/值对插入特定位置的对象。我目前正在使用一个Hashtable，当然，这不允许这个function。什么是最好的方法？更新：另外，我确实需要按键查找的能力。例如…过于简单和伪装，但应该传达这一点 // existing Hashtable myHashtable.Add("somekey1", "somevalue1"); myHashtable.Add("somekey2", "somevalue2"); myHashtable.Add("somekey3", "somevalue3"); // Some other object that will allow me to insert a new key/value pair. // Assume that this object has been populated with the above key/value pairs. oSomeObject.Insert("newfirstkey","newfirstvalue"); 提前致谢。

与Python列表混淆：他们还是不是迭代器？: 我正在研究Alex Marteli的Python in the Nutshell ，本书指出任何具有next()方法的对象都是（或者至less可以用作）迭代器。它也表明大多数迭代器是通过对称为iter的方法的隐式或显式调用来构build的。在读完这本书之后，我觉得有尝试的冲动。我启动了一个Python 2.7.3解释器，并做到了这一点： >>> x = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] >>> for number in range(0, 10): … print x.next() 但结果是这样的： Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 2, in <module> AttributeError: 'list' object has no attribute 'next' 在困惑中，我试图通过dir(x)来研究x对象的结构，我注意到它有一个__iter__函数对象。所以我发现它可以用作迭代器，只要它支持这种types的接口。 […]

为什么在Go中很less使用列表？: 我对Go很陌生，对此很兴奋。但是，在所有我已经广泛使用的语言中：Delphi，C＃，C ++，Python – 列表非常重要，因为它们可以dynamicresize，而不是数组。在Golang中，确实有一个list.List结构体，但是我看不到有关它的文档 – 无论是在Go By Example还是三个Go书（Summerfield，Chisnal和Balbaert）中，他们都花费了大量的时间然后切片，然后跳到地图。在souce代码的例子中，我也很less或没有使用list.List 。它似乎也不像Python， Range不支持List – 大缺点IMO。我错过了什么吗？切片当然是很好的，但他们仍然需要基于硬编码大小的arrays。这就是List进来的地方。有没有一种方法可以在Go中创build一个数组/片段而不需要硬编码的数组大小？为什么列表被忽略？

从python中获取一个列表: 我是否在Python中以list[]forms获取set()的内容？我需要这样做，因为我需要将集合保存在Google App Engine中，实体属性types可以是列表，但不能设置。我知道我可以迭代整个事情，但似乎应该有一个捷径，或“最佳实践”的方式来做到这一点。

从列表中随机select50个项目写入文件: 到目前为止，我已经想出了如何导入文件，创build新文件，并随机化列表。我无法从列表中随意select50个项目来写入文件？ def randomizer(input,output1='random_1.txt',output2='random_2.txt',output3='random_3.txt',output4='random_total.txt'): #Input file query=open(input,'r').read().split() dir,file=os.path.split(input) temp1 = os.path.join(dir,output1) temp2 = os.path.join(dir,output2) temp3 = os.path.join(dir,output3) temp4 = os.path.join(dir,output4) out_file4=open(temp4,'w') random.shuffle(query) for item in query: out_file4.write(item+'\n') 所以如果总的随机文件是 example: random_total = ['9','2','3','1','5','6','8','7','0','4'] 我想要3个文件（out_file1 | 2 | 3），第一个随机集合为3，第二个随机集合为3，第三个随机集合为3（对于这个例子，但是我想创build的应该有50个） random_1 = ['9','2','3'] random_2 = ['1','5','6'] random_3 = ['8','7','0'] 所以最后的'4'将不会包括在内。我如何从我随机select的列表中select50个？更好的是，我怎样才能从原始列表中随机select50个？

在java中初始化string列表的最简单方法是什么？: 我正在寻找最短的方式（在代码中）来初始化string和string数组列表，即包含“s1”，“s2”，“s3”string元素的列表/数组。

检查位置处的元素是否存在于列表中: 如果我有一个string的列表 List<String> list = new list<String>(); list.add("str1"); list.add("str2"); list.add("str3"); 我想知道是否例如索引位置2包含一个元素，是否有一个简单的方法做这个没有计算列表的长度或使用try catch？因为这会失败，我可以试试看，但这似乎过分 if(list.ElementAt(2) != null) { // logic }

Python – 如何检查列表单调性: 什么是检查列表单调性的有效和pythonic方法？即它有单调递增或递减值？例子： [0,1,2,3,3,4] # This is a monotonically increasing list [4.3,4.2,-2] # This is a monotonically decreasing list [2,3,1] # This is neither

`std :: list <> :: sort（）` – 为什么突然切换到自顶向下的策略？: 我记得自从时代开始以来，实现std::list<>::sort()的最stream行的方法是以自底向上的方式实现的经典合并sortingalgorithm（另请参阅什么使得gcc std :: listsorting实现如此之快？）。我记得有人把这个策略恰当地称为“洋葱链”的方法。至less在GCC的C ++标准库实现中就是这样的（例如，请参阅这里）。而这正是MSVC版本标准库中老版本Dimkumware的STL以及MSVC所有版本VS2013的所有版本。然而，随VS2015提供的标准库突然不再遵循这种分类策略。 VS2015附带的库使用相当简单的recursion实现自顶向下合并sorting。这让我觉得很奇怪，因为自上而下的方法需要访问列表的中点，以便将其分成两半。由于std::list<>不支持随机访问，所以find中点的唯一方法是从字面上遍历列表的一半。另外，最初需要知道列表中元素的总数（在C ++ 11之前不一定是O（1）操作）。不过，VS2015中的std::list<>::sort()正是这样做的。下面是该实现的摘录，它定位中点并执行recursion调用 … iterator _Mid = _STD next(_First, _Size / 2); _First = _Sort(_First, _Mid, _Pred, _Size / 2); _Mid = _Sort(_Mid, _Last, _Pred, _Size – _Size / 2); … 正如你所看到的，他们只是无情地使用std::next来遍历列表的前半部分，并到达_Mid迭代器。我想知道这个开关背后的原因是什么？我所看到的是在recursion的每个级别重复调用std::next看似明显的低效率。天真的逻辑说，这是慢的。如果他们愿意支付这种价格，他们可能期望得到回报。他们到底是什么？我不会立即看到这种algorithm具有更好的caching行为（与原始的自底向上方法相比）。 […]