是否可以交换有序字典的两个键?
Is it possible to swap two keys of an ordered dictionary?
注意:我使用的是python 3.8.2,所以字典被认为是有序的
我正在创建一棵二叉树,并使用字典为树建模。
例如:
{1:[2, 3], 2:[4, 5], 3:[], 4:[], 5:[]}
在示例中,上面的树看起来像这样:
1
/ \
2 3
/ \
4 5
我试图模拟一些节点的“上升”,并保持dict的顺序。
我知道使用 myDict[key1], myDict[key2] = myDict[key2], myDict[key1]
是行不通的,因为 值 的位置会发生变化,而不是键。
我也在考虑使用 .popitem()
删除最后一个值,直到我在 key1 或 key2,然后继续直到我到达另一个键,但这似乎有点难。还有其他方法吗?
由于您只想交换两个密钥,我们可以从以下代码开始:
>>> changedDict = {}
>>> for key, value in myDict.items():
... if key not in (key1, key2):
... changedDict[key] = value
并继续如下:
... elif key == key1:
... changedDict[key] = myDict[key2]
... else:
... changedDict[key] = myDict[key1]
字典,尽管它们现在保持插入顺序,但不能任意排序。如果你真的想使用 dict 顺序信息来构建你的树,我认为唯一可靠的方法是构建一个新的字典,为每个交换操作复制原始字典的内容。
如果您想要一个任意排序的字典,一个更合理的方法是继承自 collections.abc.MutableMapping
并使用字典和其他一些数据结构(例如列表)在该对象中跟踪您的数据.
听起来可能很复杂,但它可能比你想象的要简单:
from collections.abc import MutableMapping
class SuperOrdered(MutableMapping):
def __init__(self):
self.data = {}
self.order = []
def __setitem__(self, key, value):
if key not in self.data:
self.order.append(key)
self.data[key] = value
def __getitem__(self, key):
return self.data[key]
def __delitem__(self, key):
del self.data[key]
self.order.remove(key)
def __len__(self):
return len(self.data)
def __iter__(self):
yield from iter(self.order)
def replace_key(self, oldkey, newkey, value):
if newkey in self.data:
del self[newkey]
position = self.order.index(oldkey)
self.order[position] = newkey
self.data[newkey] = value
def __repr__(self):
return f"{self.__class__.__name__}({{{', '.join(repr(key) + ':' + repr(self.data[key]) for key in self)}}})"
瞧瞧 - 映射 +“replace_key”方法应该足以让您按照您的想法构建您的树。
这是上面互动提示中的class:
In [18]: aa = SuperOrdered()
In [19]: aa["a"] = 1;aa["b"] = 2;aa["c"] = 3
In [20]: aa
Out[20]: SuperOrdered({'a':1, 'b':2, 'c':3})
In [21]: aa.replace_key("a", "d", 4)
In [22]: aa
Out[22]: SuperOrdered({'d':4, 'b':2, 'c':3})
除了这个答案,而且是题外话:如果你想检查我希望“生产就绪”的树实现,我已经发布了一个作为我的 extradict 包的一部分(pip 可安装).
update:也可以从 collections.OrderedDict
继承并在那里添加一个 replace_key
方法。该代码必须处理 OrderedDict 内部结构,但这并不难。
外部链接:
Github modification
注意:我使用的是python 3.8.2,所以字典被认为是有序的
我正在创建一棵二叉树,并使用字典为树建模。
例如:
{1:[2, 3], 2:[4, 5], 3:[], 4:[], 5:[]}
在示例中,上面的树看起来像这样:
1
/ \
2 3
/ \
4 5
我试图模拟一些节点的“上升”,并保持dict的顺序。
我知道使用 myDict[key1], myDict[key2] = myDict[key2], myDict[key1]
是行不通的,因为 值 的位置会发生变化,而不是键。
我也在考虑使用 .popitem()
删除最后一个值,直到我在 key1 或 key2,然后继续直到我到达另一个键,但这似乎有点难。还有其他方法吗?
由于您只想交换两个密钥,我们可以从以下代码开始:
>>> changedDict = {}
>>> for key, value in myDict.items():
... if key not in (key1, key2):
... changedDict[key] = value
并继续如下:
... elif key == key1:
... changedDict[key] = myDict[key2]
... else:
... changedDict[key] = myDict[key1]
字典,尽管它们现在保持插入顺序,但不能任意排序。如果你真的想使用 dict 顺序信息来构建你的树,我认为唯一可靠的方法是构建一个新的字典,为每个交换操作复制原始字典的内容。
如果您想要一个任意排序的字典,一个更合理的方法是继承自 collections.abc.MutableMapping
并使用字典和其他一些数据结构(例如列表)在该对象中跟踪您的数据.
听起来可能很复杂,但它可能比你想象的要简单:
from collections.abc import MutableMapping
class SuperOrdered(MutableMapping):
def __init__(self):
self.data = {}
self.order = []
def __setitem__(self, key, value):
if key not in self.data:
self.order.append(key)
self.data[key] = value
def __getitem__(self, key):
return self.data[key]
def __delitem__(self, key):
del self.data[key]
self.order.remove(key)
def __len__(self):
return len(self.data)
def __iter__(self):
yield from iter(self.order)
def replace_key(self, oldkey, newkey, value):
if newkey in self.data:
del self[newkey]
position = self.order.index(oldkey)
self.order[position] = newkey
self.data[newkey] = value
def __repr__(self):
return f"{self.__class__.__name__}({{{', '.join(repr(key) + ':' + repr(self.data[key]) for key in self)}}})"
瞧瞧 - 映射 +“replace_key”方法应该足以让您按照您的想法构建您的树。
这是上面互动提示中的class:
In [18]: aa = SuperOrdered()
In [19]: aa["a"] = 1;aa["b"] = 2;aa["c"] = 3
In [20]: aa
Out[20]: SuperOrdered({'a':1, 'b':2, 'c':3})
In [21]: aa.replace_key("a", "d", 4)
In [22]: aa
Out[22]: SuperOrdered({'d':4, 'b':2, 'c':3})
除了这个答案,而且是题外话:如果你想检查我希望“生产就绪”的树实现,我已经发布了一个作为我的 extradict 包的一部分(pip 可安装).
update:也可以从 collections.OrderedDict
继承并在那里添加一个 replace_key
方法。该代码必须处理 OrderedDict 内部结构,但这并不难。
外部链接: Github modification