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Python: record K minimi per l'ennesimo indice nell'elenco di tuple

Introduzione

Python è un dialetto di programmazione flessibile e diffuso, noto per la sua semplicità e significatività. Quando si lavora con elenchi di tuple, spesso si verificano circostanze in cui siamo riusciti a scoprire il minor numero di record K in base alla stima del record N-esimo. Questo compito può essere portato a termine in modo produttivo utilizzando le capacità integrate di Python e la comprensione delle liste. Sfruttando metodi come l'ordinamento, il taglio e la comprensione delle liste, estrarremo i K record più piccoli dalla lista di tuple in base alla stima della lista N-esima. L'adattabilità e le funzionalità efficaci di Python lo rendono un'ottima scelta per gestire tali incarichi di controllo delle informazioni con facilità e concisione.

Record K minimi dell'ennesimo indice nell'elenco di tuple

  • Semplicità e lucidità: Python è celebrato per la sua struttura della frase pulita e distinguibile, che rende meno impegnativo indurlo e mantenere il codice. La natura breve delle licenze Python consente un utilizzo vantaggioso dei calcoli, diminuendo la complessità della rimozione del minimo record K.

  • Struttura naturale benestante: Python vanta un ambiente perpetuo di librerie e bundle, fornendo dispositivi convincenti per il controllo dei dati. Librerie specifiche, come heapq e capacità di ordinamento, possono essere utilizzate per semplificare il processo di rimozione dei record più piccoli da un elenco di tuple, risparmiando tempo e fatica di avanzamento.

  • Versatilità: Python offre approcci e strategie distintivi per risolvere un problema. Gli ingegneri possono scegliere tra metodologie distintive come ordinamento e taglio, modulo heapq o comprensione di elenchi in base alle loro specifiche necessità. Questa versatilità consente la personalizzazione e la modifica di scenari assortiti.

  • Capacità: le capacità e le librerie integrate di Python sono notevolmente ottimizzate, garantendo un'esecuzione efficace delle operazioni. Il modulo heapq, ad esempio, fornisce operazioni basate sull'heap, consentendo il recupero capace dei più piccoli record K. Questi utilizzi ottimizzati contribuiscono a far avanzare l'esecuzione e a ridurre i tempi di esecuzione.

  • Riutilizzabilità del codice: Python promuove la riusabilità del codice attraverso capacità e moduli. Una volta che hai realizzato un lavoro o un calcolo per estrarre i più piccoli record K, sarai in grado di riutilizzarli facilmente in parti o parti completamente diverse della tua base di codice. Ciò consente di risparmiare tempo e fatica eliminando il requisito di un codice monotono.

Approccio 1: ordinamento e suddivisione

Algoritmo

Passaggio 1: inizializza l'elenco delle tuple e caratterizza i valori di K e N.

Passaggio 2: Ordina l'elenco di tuple in base all'ennesimo file utilizzando il lavoro sorted() e un lavoro lambda come chiave.

Passaggio 3: taglia l'elenco di tuple ordinato dal componente iniziale al componente Kth per ottenere il minor numero di record K.

Passaggio 4: restituisci la distinta di taglio come resa.

Esempio

def extract_minimum_records(tuple_list, K, N):
    sorted_list = sorted(tuple_list, key=lambda x: x[N])
    result = sorted_list[:K]
    return result

tuple_list = [('apple', 5), ('banana', 2), ('cherry', 9), ('durian', 4), ('elderberry', 1)]
K = 3
N = 1
print(extract_minimum_records(tuple_list, K, N))

Produzione

[('elderberry', 1), ('banana', 2), ('durian', 4)]

Approccio 2: Modulo Heapq

Algoritmo

Passaggio 1:Consegue il modulo heapq, che fornisce operazioni basate sull'heap.

Passaggio 2:Inizializza un elenco vuoto.

Passaggio 3:Ripeti l'elenco delle tuple e recupera i valori dell'ennesimo record nel caricamento.

Passaggio 4:Estrarre dal carico la più piccola stima del record Nesimo K volte.

Passaggio 5:Costruisci un elenco inutilizzato vagliando l'elenco di tuple in base ai valori estratti.

Passaggio 6:Restituisce l'elenco setacciato come rendimento.

Esempio

import heapq

def extract_minimum_records(tuple_list, K, N):
    heap = []
    for item in tuple_list:
        heapq.heappush(heap, item[N])
    result = [item for item in tuple_list if item[N] in heapq.nsmallest(K, heap)]
    return result

tuple_list = [('apple', 5), ('banana', 2), ('cherry', 9), ('durian', 4), ('elderberry', 1)]
K = 3
N = 1
print(extract_minimum_records(tuple_list, K, N))

Produzione

[('banana', 2), ('durian', 4), ('elderberry', 1)]

Approccio 3: Comprensione e ordinamento delle liste

Algoritmo

Passaggio 1:Inizializza un elenco di eliminazione per memorizzare gli N-esimi valori del record.

Passaggio 2:Ripeti l'elenco delle tuple e aggiungi gli N-esimi valori dell'elenco all'elenco.

Passaggio 3:ordina l'elenco dei valori del record N.

Passaggio 4:Enfatizza ancora una volta l'elenco delle tuple e incanalalo in base ai valori del record N fino al componente K.

Passaggio 5:Restituisci l'elenco setacciato come rendimento.

Esempio

def extract_minimum_records(tuple_list, K, N):
    nth_values = [item[N] for item in tuple_list]
    nth_values.sort()
    result = [item for item in tuple_list if item[N] in nth_values[:K]]
    return result

tuple_list = [('apple', 5), ('banana', 2), ('cherry', 9), ('durian', 4), ('elderberry', 1)]
K = 3
N = 1
print(extract_minimum_records(tuple_list, K, N))

Produzione

[('banana', 2), ('durian', 4), ('elderberry', 1)]

Conclusione

In questo articolo, abbiamo studiato tre approcci distintivi per districare il minor numero di record K da un elenco di tuple basato sull'ennesima stima del file in Python. Abbiamo parlato di ordinamento e taglio, dell'utilizzo del modulo heapq e dell'utilizzo della comprensione e dell'ordinamento delle liste. La flessibilità di Python e l'ampio sistema biologico di libreria lo rendono una scelta perfetta per incarichi di controllo delle informazioni efficaci e brevi. Sfruttando questi approcci, sarai in grado di districare senza sforzo i record richiesti e semplificare il flusso di lavoro di preparazione delle informazioni.

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