python常用函数

1. list（列表）

列表就是 Python 最常用的数据结构，相当于 C++ 的 vector。

创建

nums = [3, 1, 2]

获取长度

len(nums)

返回

3

---

访问元素

nums[0]      # 第一个
nums[-1]     # 最后一个

Python 支持负数索引：

nums = [3,1,2]

0 1 2
-3 -2 -1

---

添加元素

尾部添加（O(1)）

nums.append(5)

结果

[3,1,2,5]

---

指定位置插入

nums.insert(1,100)

结果

[3,100,1,2]

时间复杂度 O(n)

---

删除元素

删除最后一个

nums.pop()

返回删除的值

x = nums.pop()

例如

nums=[3,1,2]

x=nums.pop()

print(x)

输出

2

---

删除指定位置

nums.pop(1)

---

删除指定值

nums.remove(2)

如果不存在会报错。

---

排序

原地排序

nums.sort()

降序

nums.sort(reverse=True)

---

返回新的排序结果

sorted(nums)

例如

nums=[3,2,1]

new_nums=sorted(nums)

print(nums)
print(new_nums)

输出

[3,2,1]
[1,2,3]

区别：

sort() 修改原数组
sorted() 返回新数组

这是 LeetCode 经常考的。

---

翻转

nums.reverse()

或者

nums[::-1]

推荐：

nums[::-1]

不会修改原数组。

---

求和

sum(nums)

---

最大最小

max(nums)

min(nums)

---

2. String（字符串）

字符串不能修改。

例如

s="hello"

不能写

s[0]='a'

会报错。

---

长度

len(s)

---

索引

s[0]

---

切片

s[1:4]

结果

ell

规则：

左闭右开

即

1<=index<4

---

翻转字符串

s[::-1]

这是 LeetCode 高频。

---

排序

sorted(s)

返回

['e','h','l','l','o']

如果需要字符串

"".join(sorted(s))

得到

ehllo

这就是 Group Anagrams 的核心。

---

split

字符串切割

s="a,b,c"

s.split(",")

得到

['a','b','c']

---

join

拼接

arr=['a','b','c']

"".join(arr)

得到

abc

---

3. Dictionary（字典）

刷题最重要的数据结构。

相当于 C++ unordered_map。

创建

d={}

---

添加

d["a"]=10

---

修改

d["a"]=20

---

查询

d["a"]

如果不存在

会报错。

推荐

d.get("a")

不存在返回

None

或者

d.get("a",0)

不存在返回

0

---

判断是否存在

if "a" in d:

不要写

if d["a"]:

容易报错。

---

遍历

for key,value in d.items():

例如

{
"a":1,
"b":2
}

输出

a 1

b 2

---

4. Set（集合）

特点：

没有重复元素。

创建

s=set()

---

添加

s.add(3)

---

删除

s.remove(3)

---

判断

if 3 in s:

复杂度 O(1)

---

去重

nums=list(set(nums))

例如

[1,1,2,3]

变成

[1,2,3]

注意：

顺序可能改变。

---

5. Counter

统计频率神器。

from collections import Counter

例如

nums=[1,2,2,2,3]

cnt=Counter(nums)

得到

{
2:3,

1:1,

3:1
}

查询

cnt[2]

得到

3

---

出现最多

cnt.most_common(2)

得到

[(2,3),(1,1)]

非常常见。

例如 Top K Frequent。

---

6. defaultdict

最推荐使用。

普通字典

d={}

需要

if key not in d:

    d[key]=[]

defaultdict

from collections import defaultdict

d=defaultdict(list)

直接

d[key].append(x)

Group Anagrams 就可以写成

from collections import defaultdict

d=defaultdict(list)

for word in strs:

    key="".join(sorted(word))

    d[key].append(word)

---

7. enumerate

以前

for i in range(len(nums)):

推荐

for i,x in enumerate(nums):

例如

nums=[3,5,8]

得到

i=0 x=3

i=1 x=5

i=2 x=8

更 Pythonic。

---

8. zip

两个数组一起遍历。

A=[1,2]

B=[3,4]

for x,y in zip(A,B):

    print(x,y)

输出

1 3

2 4

矩阵转置也经常用：

matrix = [
    [1,2,3],
    [4,5,6]
]

print(list(zip(*matrix)))

输出：

[(1,4), (2,5), (3,6)]

* 表示解包，把二维列表的每一行作为参数传给 zip。

---

9. 排序

最重要。

普通

nums.sort()

二维数组

points.sort(key=lambda x:x[0])

按第二列

points.sort(key=lambda x:x[1])

先按第一列再按第二列

points.sort(key=lambda x:(x[0],x[1]))

例如

[[2,3],
 [1,5],
 [2,1]]

排序后

[[1,5],
 [2,1],
 [2,3]]

---

10. heapq

Python 默认只有最小堆。

import heapq

加入

heapq.heappush(heap,3)

弹最小

heapq.heappop(heap)

如果想实现最大堆，可以存负数：

heap = []

heapq.heappush(heap, -5)
heapq.heappush(heap, -2)

print(-heapq.heappop(heap))  # 5

---

11. deque

双端队列。

from collections import deque

q=deque()

队尾

q.append(3)

队首

q.appendleft(5)

左边弹

q.popleft()

右边弹

q.pop()

BFS、滑动窗口都会用。

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12. 二维数组初始化

很多新手会写：

grid = [[0] * 3] * 3

看似得到：

[
 [0,0,0],
 [0,0,0],
 [0,0,0]
]

但实际上三行引用的是同一个列表。

验证：

grid = [[0] * 3] * 3
grid[0][0] = 1

print(grid)

输出：

[
 [1,0,0],
 [1,0,0],
 [1,0,0]
]

三行都变了。

正确写法：

grid = [[0] * 3 for _ in range(3)]

这样每一行都是独立的列表。

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背熟的 API

API	用途	高频题型
append()	列表尾部添加	几乎所有题
pop() / popleft()	栈、队列	DFS、BFS
sort() / sorted()	排序	排序、贪心
enumerate()	下标 + 元素遍历	数组
zip()	多数组遍历、矩阵转置	矩阵、字符串
Counter()	统计频率	哈希、Top K
defaultdict(list)	分组	Group Anagrams、图
set()	去重、快速查找	哈希
heapq	优先队列	Top K、合并 K 个链表
deque	双端队列	BFS、滑动窗口
"".join() / split()	字符串拼接与切割	字符串
tuple()	构造可哈希键	哈希分组

时间复杂度