Как создать пустой динамический массив питон
Часто в задачах приходится хранить прямоугольные таблицы с данными. Такие таблицы называются матрицами или двумерными массивами. В языке программирования Питон таблицу можно представить в виде списка строк, каждый элемент которого является в свою очередь списком, например, чисел. Например, приведём программу, в которой создаётся числовая таблица из двух строк и трех столбцов, с которой производятся различные действия.
a = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] print(a[0]) print(a[1]) b = a[0] print(b) print(a[0][2]) a[0][1] = 7 print(a) print(b) b[2] = 9 print(a[0]) print(b)
Здесь первая строка списка a[0] является списком из чисел [1, 2, 3] . То есть a[0][0] == 1 , значение a[0][1] == 2 , a[0][2] == 3 , a[1][0] == 4 , a[1][1] == 5 , a[1][2] == 6 .
Для обработки и вывода списка, как правило, используют два вложенных цикла. Первый цикл перебирает номер строки, второй цикл бежит по элементам внутри строки. Например, вывести двумерный числовой список на экран построчно, разделяя числа пробелами внутри одной строки, можно так:
a = [[1, 2, 3, 4], [5, 6], [7, 8, 9]] for i in range(len(a)): for j in range(len(a[i])): print(a[i][j], end=' ') print()
Однажды мы уже пытались объяснить, что переменная цикла for в Питоне может перебирать не только диапазон, создаваемый с помощью функции range() , но и вообще перебирать любые элементы любой последовательности. Последовательностями в Питоне являются списки, строки, а также некоторые другие объекты, с которыми мы пока не встречались. Продемонстрируем, как выводить двумерный массив, используя это удобное свойство цикла for :
a = [[1, 2, 3, 4], [5, 6], [7, 8, 9]] for row in a: for elem in row: print(elem, end=' ') print()
Естественно, для вывода одной строки можно воспользоваться методом join() :
for row in a: print(' '.join([str(elem) for elem in row]))
Используем два вложенных цикла для подсчета суммы всех чисел в списке:
a = [[1, 2, 3, 4], [5, 6], [7, 8, 9]] s = 0 for i in range(len(a)): for j in range(len(a[i])): s += a[i][j] print(s)
Или то же самое с циклом не по индексу, а по значениям строк:
a = [[1, 2, 3, 4], [5, 6], [7, 8, 9]] s = 0 for row in a: for elem in row: s += elem print(s)
2. Создание вложенных списков
Пусть даны два числа: количество строк n и количество столбцов m . Необходимо создать список размером n × m , заполненный нулями.
Очевидное решение оказывается неверным:
a = [[0] * m] * n
В этом легко убедиться, если присвоить элементу a[0][0] значение 5 , а потом вывести значение другого элемента a[1][0] — оно тоже будет равно 5. Дело в том, что [0] * m возвращает ccылку на список из m нулей. Но последующее повторение этого элемента создает список из n элементов, которые являются ссылкой на один и тот же список (точно так же, как выполнение операции b = a для списков не создает новый список), поэтому все строки результирующего списка на самом деле являются одной и той же строкой.
В визуализаторе обратите внимание на номер id у списков. Если у двух списков id совпадает, то это на самом деле один и тот же список в памяти.
n = 3 m = 4 a = [[0] * m] * n a[0][0] = 5 print(a[1][0])
Таким образом, двумерный список нельзя создавать при помощи операции повторения одной строки. Что же делать?
Первый способ: сначала создадим список из n элементов (для начала просто из n нулей). Затем сделаем каждый элемент списка ссылкой на другой одномерный список из m элементов:
n = 3 m = 4 a = [0] * n for i in range(n): a[i] = [0] * m
Другой (но похожий) способ: создать пустой список, потом n раз добавить в него новый элемент, являющийся списком-строкой:
n = 3 m = 4 a = [] for i in range(n): a.append([0] * m)
Но еще проще воспользоваться генератором: создать список из n элементов, каждый из которых будет списком, состоящих из m нулей:
n = 3 m = 4 a = [[0] * m for i in range(n)]
В этом случае каждый элемент создается независимо от остальных (заново конструируется список [0] * m для заполнения очередного элемента списка), а не копируются ссылки на один и тот же список.
3. Ввод двумерного массива
Пусть программа получает на вход двумерный массив в виде n строк, каждая из которых содержит m чисел, разделенных пробелами. Как их считать? Например, так:
3 1 2 3 4 5 6 7 8 9
# в первой строке ввода идёт количество строк массива n = int(input()) a = [] for i in range(n): a.append([int(j) for j in input().split()])
Или, без использования сложных вложенных вызовов функций:
3 1 2 3 4 5 6 7 8 9
# в первой строке ввода идёт количество строк массива n = int(input()) a = [] for i in range(n): row = input().split() for i in range(len(row)): row[i] = int(row[i]) a.append(row)
Можно сделать то же самое и при помощи генератора:
3 1 2 3 4 5 6 7 8 9
# в первой строке ввода идёт количество строк массива n = int(input()) a = [[int(j) for j in input().split()] for i in range(n)]
4. Пример обработки двумерного массива
Пусть дан квадратный массив из n строк и n столбцов. Необходимо элементам, находящимся на главной диагонали, проходящей из левого верхнего угла в правый нижний (то есть тем элементам a[i][j] , для которых i==j ) присвоить значение 1 , элементам, находящимся выше главной диагонали – значение 0, элементам, находящимся ниже главной диагонали – значение 2. То есть необходимо получить такой массив (пример для n==4 ):
1 0 0 0 2 1 0 0 2 2 1 0 2 2 2 1
Рассмотрим несколько способов решения этой задачи. Элементы, которые лежат выше главной диагонали – это элементы a[i][j] , для которых ij . Таким образом, мы можем сравнивать значения i и j и по ним определять значение A[i][j] . Получаем следующий алгоритм:
n = 4 a = [[0] * n for i in range(n)] for i in range(n): for j in range(n): if i < j: a[i][j] = 0 elif i >j: a[i][j] = 2 else: a[i][j] = 1 for row in a: print(' '.join([str(elem) for elem in row]))
Данный алгоритм плох, поскольку выполняет одну или две инструкции if для обработки каждого элемента. Если мы усложним алгоритм, то мы сможем обойтись вообще без условных инструкций.
Сначала заполним главную диагональ, для чего нам понадобится один цикл:
for i in range(n): a[i][i] = 1
Затем заполним значением 0 все элементы выше главной диагонали, для чего нам понадобится в каждой из строк с номером i присвоить значение элементам a[i][j] для j = i+1 , . n-1 . Здесь нам понадобятся вложенные циклы:
for i in range(n): for j in range(i + 1, n): a[i][j] = 0
Аналогично присваиваем значение 2 элементам a[i][j] для j = 0 , . i-1 :
for i in range(n): for j in range(0, i): a[i][j] = 2
Можно также внешние циклы объединить в один и получить еще одно, более компактное решение:
n = 4 a = [[0] * n for i in range(n)] for i in range(n): for j in range(0, i): a[i][j] = 2 a[i][i] = 1 for j in range(i + 1, n): a[i][j] = 0 for row in a: print(' '.join([str(elem) for elem in row]))
А вот такое решение использует операцию повторения списков для построения очередной строки списка. i -я строка списка состоит из i чисел 2 , затем идет одно число 1 , затем идет n-i-1 число 0 :
n = 4 a = [0] * n for i in range(n): a[i] = [2] * i + [1] + [0] * (n - i - 1) for row in a: print(' '.join([str(elem) for elem in row]))
А можно заменить цикл на генератор:
n = 4 a = [0] * n a = [[2] * i + [1] + [0] * (n - i - 1) for i in range(n)] for row in a: print(' '.join([str(elem) for elem in row]))
5. Вложенные генераторы двумерных массивов
Для создания двумерных массивов можно использовать вложенные генераторы, разместив генератор списка, являющегося строкой, внутри генератора всех строк. Напомним, что сделать список из n строк и m столбцов можно при помощи генератора, создающего список из n элементов, каждый элемент которого является списком из m нулей:
[[0] * m for i in range(n)]
Но при этом внутренний список также можно создать при помощи, например, такого генератора: [0 for j in range(m)] . Вложив один генератор в другой, получим вложенные генераторы:
[[0 for j in range(m)] for i in range(n)]
Но если число 0 заменить на некоторое выражение, зависящее от i (номер строки) и j (номер столбца), то можно получить список, заполненный по некоторой формуле.
Например, пусть нужно задать следующий массив (для удобства добавлены дополнительные пробелы между элементами):
0 0 0 0 0 0 0 1 2 3 4 5 0 2 4 6 8 10 0 3 6 9 12 15 0 4 8 12 16 20
В этом массиве n = 5 строк, m = 6 столбцов, и элемент в строке i и столбце j вычисляется по формуле: a[i][j] = i * j .
Для создания такого массива можно использовать генератор:
[[i * j for j in range(m)] for i in range(n)]
Реализация динамического массива на Python
Мы продолжаем курс по структурам данных. Пришло время посмотреть, как реализуется динамический массив в языках Python и С++. И начнем с языка Python.
Динамический массив в Python
Всем питонистам известна коллекция типа list, которая позволяет создавать список из разных объектов. Например, так:
marks = [2, 2, 3, 4]
lst = [True, "Истина", 1, 1.0]
Можно ли считать такие списки динамическими массивами? Строго говоря, лишь с некоторым приближением, так как в массивах все элементы должны иметь единый тип данных. А во втором списке мы видим и булево значение и строку и целое число, то есть, разные типы. Но если мы посмотрим внутрь этой структуры, то увидим, что на самом деле списки в Python реализованы как динамические массивы ссылок. И эти ссылки могут быть связаны с любым объектом, любого типа.
Отсюда и получается эффект, словно список содержит разные типы. На самом деле в нем хранятся только ссылки, ведущие на те или иные объекты и не более того. То есть, сам динамический массив содержит данные одного типа – ссылки на объекты.
Число хранимых элементов в списке можно определить командой:
n = len(lst)
Если требуется добавить новый элемент в этот список, то используется команда:
lst.append(5)
В результате в конец списка будет добавлена новая ссылка, связанная с целым значением 5. Скорость этой операции с точки зрения О большого составляет O(1). То есть, добавление нового значения в конец списка – это относительно быстрая операция.
Если же мы хотим вставить новое промежуточное значение, например, в середину или начало списка, то это делается с помощью команды:
lst.insert(0, 'First')
Здесь первое значение – это индекс вставляемого элемента, а второй аргумент – значение вставляемого элемента. В итоге получаем список из шести элементов со скоростью выполнения операции O(n), где n – общее число элементов в списке.
Как видите, скорость выполнения операции вставки элементов в список существенно выше, чем операция добавления последнего элемента. Поэтому вставок лучше избегать при использовании списков.
Далее, для доступа к отдельным элементам списков используется оператор квадратные скобки:
el_1 = marks[2] # чтение значения 3-го элемента marks[1] = 3 # запись значения во 2-й элемент
Так как динамический массив в своей основе использует обычный статический массив, то доступ к произвольному его элементу осуществляется мгновенно (за константное время) O(1).
Я напомню, что имя самого массива хранит адрес первой ячейки. Зная этот начальный адрес и размер одного элемента в байтах:
k – число байт для одного элемента
мы легко можем вычислить адрес любого j-го элемента по формуле:
p = marks + (j-1) ∙ k
Поэтому операции чтения/записи отдельного элемента выполняются за время O(1).
Таким образом, если нам нужен список разумной длины, к элементам которого предполагается частое обращение, то динамический массив (список языка Python) будет хорошим выбором. Также мы вполне можем использовать операции добавления последнего элемента в список, увеличивая общее число элементов. Но операций вставки новых элементов и удаления промежуточных лучше избегать, т.к. они требуют линейного времени выполнения. Вот общие рекомендации по использованию списков языка Python.
Объединение списков и срезы
Довольно часто в Python используется операция объединения списков. Например, мы можем соединить два списка в нашем примере следующим образом:
lj = marks + lst
Что происходит в этот момент, какие действия? И какова вычислительная сложность такой операции с точки зрения О большого?
Начнем с первого вопроса, что происходит в момент объединения двух динамических массивов. Создается новый массив, размером достаточным для хранения всех объединяемых элементов, а затем, в него копируется информация из первого и второго массивов:
Если принять число элементов первого массива за n, а во втором – за m, то вычислительная сложность такой операции с точки зрения О большого составляет:
Другая распространенная операция со списками – это взятие срезов. Давайте предположим, что у нас имеется список:
lst = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
и мы берем от него срез:
lst2 = lst[1:6]
Что происходит с динамическим массивом в этом случае? Как мы знаем, срез в списках создает новый список с соответствующим набором элементов. В данном случае список lst2 будет состоять из значений:
lst2 = [2, 3, 4, 5, 6]
То есть, при взятии среза создается новый динамический массив и в него копируются данные из первого массива. Сложность этой операции составляет O(n).
Видео по теме
#1. О большое (Big O) — верхняя оценка сложности алгоритмов
#2. О большое (Big O). Случаи логарифмической и факториальной сложности
#3. Статический массив. Структура, его преимущества и недостатки
#4. Примеры реализации статических массивов на C++
#5. Динамический массив. Принцип работы
#6. Реализация динамического массива на Python
#7. Реализация динамического массива на С++ с помощью std::vector
#8. Односвязный список. Структура и основные операции
#9. Делаем односвязный список на С++
#10. Двусвязный список. Структура и основные операции
#11. Делаем двусвязный список на С++
#12. Двусвязный список (list) в STL на С++
#13. Очереди типов FIFO и LIFO
#14. Очередь collections.deque на Python
#15. Очередь deque библиотеки STL языка C++
#16. Стек. Структура и принцип работы
#17. Реализация стека на Python и C++
#18. Бинарные деревья. Начало
#19. Бинарное дерево. Способы обхода и удаления вершин
#20. Реализация бинарного дерева на Python
#21. Множества (set). Операции над множествами
#22. Множества set и multiset в C++
#23. Контейнер map библиотеки STL в C++
#24. Префиксное (нагруженное, Trie) дерево. Ассоциативные массивы
#25. Хэш-таблицы. Что это такое и как работают
#26. Хэш-функции. Универсальное хэширование
#27. Метод открытой адресации. Двойное хэширование
#28. Использование хэш-таблиц в Python и С++
© 2023 Частичное или полное копирование информации с данного сайта для распространения на других ресурсах, в том числе и бумажных, строго запрещено. Все тексты и изображения являются собственностью сайта
Как можно в Python создать динамический массив где каждый элемент будет объектом?
Подскажите как можно в Python создать динамический массив каждый элемент которого будет объектом? Я не сильна в Python, я верстаю, иногда пишу код на PHP и JS поэтому прошу не придираться строго к терминам )))
Требуется создать массив colors (цвета) и в нем объекты (конкретный цвет) У каждого из объектов есть параметры: путь к картинке и заголовок. Если написать на JS то будет массив объектов такого вида:
let colors = [ < src: "/assets/images/colors/Черный-id-457720.jpg", title: "Черный" >, < src: "/assets/images/colors/Бордовый-id-457727.jpg", title: "Бордовый" >]Массив объектов нужен для того чтобы создать JSON строку и записать ее в CSV файл. Массив я формирую на основе парсинга html страницы, использую для этого скрипт на Python библиотеке BeautifulSoup
Код на Python где я читаю html страницу и получаю нужные данные:
# цвета SKU из html блоков colors_html = soup.find(id='colors-modal').find(class_='colbasablbll').find(class_='selectcolorimi').find_all(class_='colorikki') # обхожу html блоки и получаю параметры для объекта (путь к картинке и заголовок) for item_html in colors_html: title = item_html.find('div').find('span').find('img').get('title') src = item_html.find('div').find('span').find('img').get('src')Как создать пустой массив, который я буду в цикле for заполнять объектами?
- Вопрос задан более двух лет назад
- 359 просмотров
�� Как создать динамический массив в Питоне? Простые шаги и примеры
Для создания динамического массива в питоне можно использовать встроенный тип данных списка (list). Пример:
my_list = [] # пустой список my_list.append(1) # добавление элемента в конец списка my_list.append(2) my_list.append(3) print(my_list) # вывод списка: [1, 2, 3] Детальный ответ
Как создать динамический массив в Питоне
Введение
В программировании массив представляет собой структуру данных, которая позволяет хранить набор элементов одного типа. В языке программирования Python также есть специальный тип данных, называемый списком, который может быть использован для создания и манипуляций с массивами. В этой статье мы рассмотрим, как создать динамический массив в Python, то есть массив, который может изменять свой размер по мере необходимости.
Методы создания динамического массива
В Python существует несколько способов создания динамических массивов. Ниже приведены два основных способа:
1. Использование списка
Самый простой и распространенный способ создания динамического массива в Python — использование встроенного типа данных — списка. Вот пример кода:
# Создание пустого списка dynamic_array = [] # Добавление элемента в динамический массив dynamic_array.append(1) dynamic_array.append(2) dynamic_array.append(3) # Вывод содержимого динамического массива print(dynamic_array)
В этом примере мы сначала создаем пустой список dynamic_array. Затем мы добавляем элементы в динамический массив с помощью метода append(). Мы выводим содержимое массива с помощью команды print(). Выходной результат будет:
[1, 2, 3]
Пользуясь этим способом, вы можете добавлять и удалять элементы из массива по мере необходимости. Списки в Питоне действительно мощный инструмент для работы с динамическими массивами.
2. Использование модуля array
Еще один способ создания динамического массива в Python — использование модуля array из стандартной библиотеки Python. Модуль array предоставляет класс с тем же именем, который позволяет создавать массивы фиксированного типа. Однако, используя этот класс, мы можем эмулировать динамический массив. Вот пример кода:
import array # Создание динамического массива dynamic_array = array.array('i') # Добавление элемента в динамический массив dynamic_array.append(1) dynamic_array.append(2) dynamic_array.append(3) # Вывод содержимого динамического массива print(dynamic_array)
В этом примере мы импортировали модуль array и создали динамический массив dynamic_array с помощью функции array(). Метод append() позволяет добавлять элементы в массив. Мы выводим содержимое массива с помощью команды print(). Выходной результат будет таким же, как и в предыдущем примере:
array('i', [1, 2, 3])
Заключение
В этой статье мы рассмотрели два основных способа создания динамического массива в Python. Использование списка является самым простым и удобным способом, в то время как использование модуля array может быть полезным в некоторых случаях, когда требуется более точный контроль над типами элементов массива. Выбор способа зависит от вашей конкретной задачи. Удачи в работе с динамическими массивами в Python!