算法蟒蛇數據結構

我正在做一個數據結構，基本上就像一個Python字典，但它有3個鍵和一個輸出。算法蟒蛇數據結構

例如，我有一個nXn矩陣和幾個標籤，可能與它一起使用。

所以我的僞代碼就像：

my_dict[(2, 2, NN)] = 1.0 
my_dict[(2, 4, NN)] = .12 
my_dict[(0, 1, VP)] = .14 
my_dict[(1, 1, VB)] = 1.0

會工作在Python什麼樣的數據結構是什麼？（我應該my_dict是）

來源

2016-12-01 Rorschach

你問你如何實現這個？您可以散列密鑰，然後使用散列圖。 – Carcigenicate

看起來像訪問一個numpy數組 –

字典鍵可以是任何可哈希對象。包含3個'keys'的元組是一個可接受的鍵，只要元組中的3個元素也是可散列的。 –

Python dict可以存儲tuples作爲鍵，但條件是它必須是可散列的。

而且，如果元組內的元素是可散列的，則tuple是可散列的。因此，如果所有3個密鑰都是可散列的，那麼您不需要創建另一個數據結構，相反，您可以使用自己的dict。

>>> my_dict = {} 
>>> my_dict[(2, 2, 'NN')] = 1.0 
>>> my_dict[(2, 4, 'NN')] = .12 
>>> my_dict[(0, 1, 'VP')] = .14 
>>> my_dict[(1, 1, 'VB')] = 1.0 
>>> my_dict 
{(0, 1, 'VP'): 0.14, (2, 4, 'NN'): 0.12, (2, 2, 'NN'): 1.0, (1, 1, 'VB'): 1.0} 
>>>

來源

2016-12-01 06:13:55

from collections import defaultdict 
p = defaultdict(); 

p[(2,2,'A')] = 1.0 

p[(2,4,'NN')] = 1.5 

print p 
>> defaultdict(None, {(2, 4, 'NN'): 1.5, (2, 2, 'A'): 1.0})

這是一個了不起的圖書館，可以幫助你持有的元組（或甚至另一個frozen_dict，唯一的標準是關鍵的需求是可哈希）作爲「鑰匙」的字典對象。

現在，如果你想驗證的元素：

In [8]:p.has_key((2, 4, 'NN')) 
Out[8]: True 
In [11]: p.values() 
Out[11]: [1.5, 1.0]

要列出所有的密鑰字典：

In [13]: p.keys() 
Out[13]: [(2, 4, 'NN'), (2, 2, 'A')]

你會愛上它！

來源

2016-12-01 06:05:25 Tammy

算法蟒蛇數據結構

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