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python之循环遍历
关于循环遍历大家都知道,不外乎for和while,今天我在这写点不一样的循环和遍历。在实践中有时会遇到删除列表中的元素,那么循环遍历列表删除指定元素该怎么做呢?
还是直接上代码看案例吧:
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time
# 删除下面列表中所有张姓元素,输出的结果应该是['李老大','李老二']
lst
=
[
'张老大'
,
'张老二'
,
'李老大'
,
'张老三'
,
'李老二'
]
*
10000
# 直接for循环遍历列表,remove需要删除的元素
def
del1(lst):
for
i
in
lst:
if
i[
0
]
=
=
'张'
:
lst.remove(i)
# 在删lst[0]'张老大'的时候,列表长度变成4,导致lst[1]取值成了'李老大',跳过了'张老二'
return
lst
# 返回的结果不符合预期
# 正向遍历,通过建一个原列表的副本,然后遍历副本,删除原列表中的元素
def
del2(lst):
lst2
=
lst.copy()
# 创建副本内存和时间开销大
for
i
in
lst2:
if
i[
0
]
=
=
'张'
:
lst.remove(i)
# 删除第一个匹配的元素,检索匹配时间开销大
return
lst
# 结果虽然正确,但效率极低,不要用这种方法
# 使用高阶函数filter方法
def
del3(lst):
def
comp(n):
# 创建过滤函数
return
n[
0
] !
=
'张'
#对于首字符不是'张'的元素返回True,予以保留。若返回False的予以删除。
return
list
(
filter
(comp, lst))
# filter高阶函数删除列表中的元素,
# 删除条件是comp方法,返回的是迭代器,需要list方法转成列表
# 倒序删除法
def
del4(lst):
for
i
in
range
(
len
(lst)
-
1
,
-
1
,
-
1
):
# 注意len(lst)必须-1,因为列表元素下标是0至len(lst)-1;注意for循环左开右闭,
# 从lst队尾循环到开头必须是-1,写0会漏了lst[0];-1表示倒序排列。range实际就是int数字列表生成式,在这实际生成的是
# [49999,49998,..1,0],通过下标访问列表的指定元素。
if
lst[i][
0
]
=
=
'张'
:
del
lst[i]
return
lst
# 倒序删除之while循环,效果和for序号一致,运行效率差别极其微小(for序号方法内存开销略大一点点)。while循环需要写7行,
# for循环只要5行,更推荐使用for循环。但while循环代码阅读起来更易懂。
def
del5(lst):
length
=
len
(lst)
-
1
while
length >
=
0
:
if
lst[length][
0
]
=
=
'张'
:
del
lst[length]
length
-
=
1
return
lst
# lst = del1(lst) # del1方法直接遍历列表删除指定元素,返回结果错误
# print(lst)
# t1 = time.time()
# lst = del2(lst) # del2方法通过创建原列表副本,遍历副本删除原件中的指定元素,返回结果正确,但是运行效率极低
# t2 = time.time()
# print(f"遍历方法删除元素用时:{t2 - t1:.5f}") # 4.51529,在这可以看到代码优化的必要性,运行结果虽然一致但性能差别极大。
# 评价性能一般看2个指标,1是时间消耗,2是资源消耗(通常指内存消耗,特殊场合还有别的资源消耗)。
t1
=
time.time()
lst
=
del3(lst)
t2
=
time.time()
print
(f
"filter方法删除元素用时:{t2 - t1:.5f}"
)
# 0.00596
# t1 = time.time()
# lst = del4(lst)
# t2 = time.time()
# print(f"遍历方法删除元素用时:{t2 - t1:.5f}") # 0.07991
# t1 = time.time()
# lst = del5(lst)
# t2 = time.time()
# print(f"遍历方法删除元素用时:{t2 - t1:.5f}") # 0.08516
以上案例注释非常详细,初学者可以阅读参考。其中del4()for循环和del5()while循环时间消耗几乎一致,for循环内存消耗略大一点点。for循环可以比while循环少写2行代码,学python用python在同样性能指标下自然是代码行数越少越好,写循环优先考虑for。
另外提一句,使用filter高阶函数运行速度是for或while的13-15倍,因为filter实际执行的是c代码。在python中有很多内置方法实际是c代码,用好了会大大提高运行效率。虽然python是公认的开发效率高运行效率低,但是只要针对运算量极大的循环执行代码块进行恰当优化(通常就是使用这种c代码的内置方法,有能力的也可以自定义c代码方法,或者是第三方的c代码方法),python性能并不弱多少,而开发效率提升很多,所以python会这么流行。
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原文链接:https://www.cnblogs.com/fz17/p/13620557.html