python基础语法
python基础精讲 http://t.csdnimg.cn/HdKdi
本专栏主要针对python基础语法，帮助学习者快速接触并掌握python大部分最重要的语法特征。
1、基本数据类型和变量
2、分支结构与循环结构
3、函数与异常处理
4、类与模块
5、文件读写
通过本专栏可以快速掌握python的基础语法。
补充函数：
1、 enumerate函数
- 1、enumerate()是python的内置函数；
- 2、enumerate在字典上是美剧、列举的意思；
- 3、功能：将一个可遍历的数据对象（如列表、元组、字典和字符串）组合成一个索引序列，同时列出数据下标和数据（索引 值），一般配合for循环使用。
语法
enumerate(sequence, [start=0])
参数
sequence -- 一个序列、迭代器或其他支持迭代对象。
start -- 下标起始位置。
返回 enumerate(枚举) 对象。
python
list_test = [1, 3, 5, 7, 9]
for idx, value in enumerate(list_test):
print('idx:', idx, ' ', 'value: ', value)输出：
powershell
idx: 0 value: 1
idx: 1 value: 3
idx: 2 value: 5
idx: 3 value: 7
idx: 4 value: 92、sorted高阶函数
高阶函数在python中是一个非常有用的功能函数，所谓高阶函数就是一个函数可以用来接收另一个函数作为参数，这样的函数叫做高阶函数。
如果要处理的数据内的元素不是一维的，而是二维的甚至是多维的，那要怎么进行排序呢？这时候，sorted()函数内的key参数就派上用场了！从帮助信息上可以了解到，key参数可传入一个自定义函数。
sorted函数包含三个参数：
sorted（可迭代对象，key=函数名，reverse=False/True）
- 参数一：一个可迭代的数据集。
- 参数二：一个key函数，以一定的算法对参数一中的元素（某数值或字符串等）进行修改和计算。
- 参数三：reverse=False，从小到大；reverse=True，从大到小排序。
python
list_test = [("a", 3), ("c", 5), ("b", 4)]
print(sorted(list_test, key=lambda x: x[1]))
dict_test = {'a': 3, "c": 5, "b": 4}
print(sorted(dict_test.items(), key=lambda x: x[1], reverse=False))
print(sorted(dict_test.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True))输出：
powershell
[('a', 3), ('b', 4), ('c', 5)]
sorted(list_test, key=lambda x: x[1])根据列表中元素的第二个数字进行排序（从小到大）
[('a', 3), ('b', 4), ('c', 5)]
sorted(dict_test.items(), key=lambda x: x[1], reverse=False)
按字典的值进行排序（从小到大）
[('c', 5), ('b', 4), ('a', 3)]
sorted(dict_test.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
按字典的值进行排序（从大到小）sorted 排好序后要绑定一个对象（赋值）。
python
list_test = [("a", 3), ("c", 5), ("b", 4)]
d_list_test = sorted(list_test, key=lambda x: x[1])字典是无序的，但是可以用列表的sort（）方法进行排序。
python
dict_test = {'a': 3, "c": 5, "b": 4}
L = list(dict_test.items())
print(L) # [('a', 3), ('c', 5), ('b', 4)]
L.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
print(L) # [('c', 5), ('b', 4), ('a', 3)]3、列表元素计数
python
import collections
numbers = [1, 2, 3, 3, 2, 6, 1, 4, 5]
cnt = collections.Counter(numbers)
print(cnt) # Counter({1: 2, 2: 2, 3: 2, 6: 1, 4: 1, 5: 1})
colors = ['red', 'blue', 'red', 'red', 'blue']
c = collections.Counter(colors)
print(dict(c)) # {'red': 3, 'blue': 2}4、 有序序列的插入与查找
python
import bisect
a = [1, 2, 2, 3, 5, 8]
pos = bisect.bisect(a, 7)
print(pos) # 5
bisect.insort(a, 4)
print(a) # [1, 2, 2, 3, 4, 5, 8]
bisect.bisect_left(a, 2) # 插入左侧
bisect.bisect_right(a, 2) # 插入右侧5、 取字典最大value值对应key
python
cnt = {2: 3, 4: 2, 1: 1, 3: 1}
print(max(cnt.keys(), key=cnt.get)) # 2力扣题目练习
两数之和
https://leetcode.cn/problems/two-sum/description/
python
class Solution:
def twoSum(self, nums: List[int], target: int) -> List[int]:
num_dict = {}
for idx, value in enumerate(nums):
num_dict[value] = idx
for idx, value in enumerate(nums):
if target- value in num_dict and idx != num_dict[target - value]:
return [idx, num_dict[target - value]]
二叉树的层序遍历
https://leetcode.cn/problems/binary-tree-level-order-traversal/description/
python
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
# def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
# self.val = val
# self.left = left
# self.right = right
class Solution:
def levelOrder(self, root: Optional[TreeNode]) -> List[List[int]]:
if not root:
return []
#定义一个双端队列
queue = deque()
res = []
# 将根节点加入到队列中
queue.append(root)
while queue:
level_nodes = []
queue_size = len(queue)
for i in range(queue_size):
node = queue.popleft()
level_nodes.append(node.val)
if node.left:
queue.append(node.left)
if node.right:
queue.append(node.right)
res.append(level_nodes)
return res