所以它看起来像:
{A:1B:2C:3D:2E:2F:3G:1}
它会输出:
{E:2,F:3,G:1}
这有点让人困惑,因为我并不在乎关键是什么.所以上面的E可以用B或D代替,F可以用C代替,G可以用A.代替.
这是我发现的最佳方法,但随着文件变大,速度非常慢.
mapp = {}value_holder = []for i in mydict: if mydict[i] not in value_holder: mapp[i] = mydict[i] value_holder.append(mydict[i])
每次都必须通过value_holder查看:(有更快的方法吗?
解决方法 是的,一个微不足道的变化使它更快:value_holder = set()
(好吧,你还必须改变追加添加.但还是很简单.)
使用集合而不是列表意味着每个查找都是O(1)而不是O(N),因此整个 *** 作是O(N)而不是O(N ^ 2).换句话说,如果您有10,000行,那么您将进行10,000次哈希查找而不是50,000,000次比较.
这个解决方案的一个警告 – 以及所有其他发布的 – 是它要求值可以清除.如果它们不可清洗,但它们具有可比性,您仍然可以通过使用排序集(例如,来自blist
库)获得O(NlogN)而不是O(N ^ 2).如果它们既不可清洗也不可排序……好吧,你可能想找到一些方法来生成可用的(或可排序的)用作“第一次检查”的东西,然后只用于实际匹配的“第一次检查”匹配,它将到达O(NM),其中M是散列冲突的平均数量.
您可能希望了解标准库文档中itertools
recipes中unique_everseen的实现方式.
请注意,字典实际上没有订单,所以没有办法选择“第一”副本;你会随意得到一个.在这种情况下,还有另一种方法:
inverted = {v:k for k,v in d.iteritems()}reverted = {v:k for k,v in inverted.iteritems()}
(这实际上是decorate-process-undecorate成语的一种形式,没有任何处理.)
但是,不是建立dict然后过滤它,你可以通过在阅读时过滤来使事情变得更好(更简单,更快,更节省内存,并保持秩序).基本上,随着时间的推移,将套装放在字典旁边.例如,而不是这样:
mydict = {}for line in f: k,v = line.split(None,1) mydict[k] = vmapp = {}value_holder = set()for i in mydict: if mydict[i] not in value_holder: mapp[i] = mydict[i] value_holder.add(mydict[i])
这样做:
mapp = {}value_holder = set()for line in f: k,1) if v not in value_holder: mapp[k] = v value_holder.add(v)
实际上,您可能需要考虑编写一个包含它的one_to_one_dict(或者搜索PyPI模块和ActiveState配方以查看是否有人已经为您编写了它),那么您可以编写:
mapp = one_to_one_dict()for line in f: k,1) mapp[k] = v总结
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