本章介绍Python中最有用的内置类型之一:列表(list)。你还将进一步学习关于对象的知识 以及同一个对象拥有多个名称时会发生什么。

1.列表是一个序列 #

与字符串类似,列表 是由多个值组成的序列。在字符串中,每个值都是字符; 在列表中,值可以是任何数据类型。列表中的值称为 元素(element) ,有时也被称为 项(item) 。

创建新列表的方法有多种;最简单的方法是用方括号( [ 和 ] )将元素包括起来:

[10, 20, 30, 40]
['crunchy frog', 'ram bladder', 'lark vomit']

第一个例子是包含4个整数的列表。第二个是一个包含3个字符串的列表。 一个列表中的元素不需要是相同的数据类型。下面的列表包含一个字符串、一个浮点数、一个整数和另一个列表:

['spam', 2.0, 5, [10, 20]]

一个列表在另一个列表中,称为**嵌套(nested)列表**。

一个不包含元素的列表被称为空列表;你可以用空的方括号 [] 创建一个空列表。

正如你想的那样,你可以将列表的值赋给变量:

>>> cheeses = ['Cheddar', 'Edam', 'Gouda']
>>> numbers = [42, 123]
>>> empty = []
>>> print(cheeses, numbers, empty)
['Cheddar', 'Edam', 'Gouda'] [42, 123] []

2.列表是可变的 #

访问列表中元素的语法,与访问字符串中字符的语法相同,都是通过方括号运算符实现的。 括号中的表达式指定了元素的索引。记住,索引从0开始:

>>> cheeses[0]
'Cheddar'

和字符串不同的是,列表是可变的。当括号运算符出现在赋值语句的左边时,它就指向了列表中将被赋值的元素。

>>> numbers = [42, 123]
>>> numbers[1] = 5
>>> numbers
[42, 5]

numbers中索引为1的元素,原来是123,现在变成了5。

图10-1:状态图 是 cheeses 、 nubmers 和 empty 的状态图。

图10-1:状态图

列表用外部标有”list”的盒子表示,盒子内部是列表的元素。 cheeses 指向一个有3个元素的列表,3个元素的下标分别是0、1、2。numbers 包含两个元素; 状态图显示第二个元素原来是123,被重新赋值为5。 empty 对应一个没有元素的列表。

列表下标的工作原理和字符串下标相同:

  • 任何整数表达式都可以用作下标。
  • 如果你试图读或写一个不存在的元素,你将会得到一个索引错误(IndexError).
  • 如果下标是负数,它将从列表的末端开始访问列表。

in运算符在列表中同样可以使用。

>>> cheeses = ['Cheddar', 'Edam', 'Gouda']
>>> 'Edam' in cheeses
True
>>> 'Brie' in cheeses
False

3.遍历列表 #

最常用的遍历列表的方式是使用for循环。语法和字符串遍历类似:

for cheese in cheeses:
    print(cheese)

如果你只需要读取列表中的元素,这种方法已经足够。然而,如果你想要写入或者更新列表中的元素,你需要通过下标访问。一种常用的方法是结合内置函数 range 和 len :

for i in range(len(numbers)):
    numbers[i] = numbers[i] * 2

这个循环将遍历列表并更新每个元素。len 返回列表中的元素个数。range 返回一个包含从0到n−1n−1下标的列表,其中nn是列表的长度。 每次循环中,i 得到下一个元素的下标。循环主体中的赋值语句使用 i 读取该元素的旧值,并赋予其一个新值。

对一个空列表执行for循环时,将不会执行循环的主体:

for x in []:
    print('This never happens.')

尽管一个列表可以包含另一个列表,嵌套的列表本身还是被看作一个单个元素。 下面这个列表的长度是4:

['spam', 1, ['Brie', 'Roquefort', 'Pol le Veq'], [1, 2, 3]]

4.列表操作 #

+运算符拼接多个列表:

>>> a = [1, 2, 3]
>>> b = [4, 5, 6]
>>> c = a + b
>>> c
[1, 2, 3, 4, 5, 6]

运算符 * 以给定次数的重复一个列表:

>>> [0] * 4
[0, 0, 0, 0]
>>> [1, 2, 3] * 3
[1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3]

第一个例子重复4次。第二个例子重复了那个列表3次。

5.列表切片 #

切片(slice)运算符同样适用于对列表:

>>> t = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']
>>> t[1:3]
['b', 'c']
>>> t[:4]
['a', 'b', 'c', 'd']
>>> t[3:]
['d', 'e', 'f']

如果你省略第一个索引,切片将从列表头开始。如果你省略第二个索引,切片将会到列表尾结束。 所以如果你两者都省略,切片就是整个列表的一个拷贝。

>>> t[:]
['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']

由于列表是可变的,通常在修改列表之前,对列表进行拷贝是很有用的。

切片运算符放在赋值语句的左边时,可以一次更新多个元素:

>>> t = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']
>>> t[1:3] = ['x', 'y']
>>> t
['a', 'x', 'y', 'd', 'e', 'f']

6.列表方法 #

Python为列表提供了一些方法. 例如, append 添加一个新元素到列表的末端:

>>> t = ['a', 'b', 'c']
>>> t.append('d')
>>> t
['a', 'b', 'c', 'd']

extend将接受一个列表作为参数,并将其其中的所有元素添加至目标列表中:

>>> t1 = ['a', 'b', 'c']
>>> t2 = ['d', 'e']
>>> t1.extend(t2)
>>> t1
['a', 'b', 'c', 'd', 'e']

这个例子中 t2 没有改动。

sort将列表中的元素从小到大进行排序:

>>> t = ['d', 'c', 'e', 'b', 'a']
>>> t.sort()
>>> t
['a', 'b', 'c', 'd', 'e']

大部分的列表方法都是无返回值的;它们对列表进行修改,然后返回None。 如果你意外的写了 t.sort() ,你将会对结果感到失望的。

7.映射、筛选和归并 #

你可以这样使用循环,对列表中所有元素求和:

def add_all(t):
    total = 0
    for x in t:
        total += x
    return total

total被初始化为 0。每次循环时, x 从列表中获取一个元素。 运算符 += 提供了一个快捷的更新变量的方法。这个 增量赋值语句(augmented assignment statement)

total += x

等价于

total = total + x

当循环执行时,total 将累计元素的和;一个这样的变量有时被称为 累加器(accumulator) 。

把一个列表中的元素加起来是一个很常用的操作, 所以Python将其设置为一个内建内置函数 sum :

>>> t = [1, 2, 3]
>>> sum(t)
6

一个像这样的将一系列的元素合并成一个单一值的操作有时称为 归并(reduce) 。

有时,你在构建一个列表时还需要遍历另一个列表。 例如,下面的函数接受一个字符串列表作为参数,返回包含大写字符的新列表:

def capitalize_all(t):
    res = []
    for s in t:
        res.append(s.capitalize())
    return res

res被初始化为一个空列表;每次循环时,我们添加下一个元素。 所以 res 是另一种形式的累加器。

类似 capitalize_all 这样的操作有时被称为 映射(map) ,因为它“映射”一个函数(在本例中是方法 capitalize )到序列中的每个元素上。

另一个常见的操作是从列表中选择一些元素,并返回一个子列表。例如,下面的函数读取一个字符串列表,并返回一个仅包含大写字符串的列表:

def only_upper(t):
    res = []
    for s in t:
        if s.isupper():
            res.append(s)
    return res

isupper是一个字符串方法,如果字符串仅含有大写字母,则返回 True 。

类似 only_upper 这样的操作被称为 筛选(filter) ,因为它选中某些元素,然后剔除剩余的元素。

大部分常用列表操作可以用映射、筛选和归并这个组合表示。

8.删除元素 #

有多种方法可以从列表中删除一个元素。如果你知道元素的下标,你可以使用 pop :

>>> t = ['a', 'b', 'c']
>>> x = t.pop(1)
>>> t
['a', 'c']
>>> x
'b'

pop修改列表,并返回被移除的元素。如果你不提供下标,它将移除并返回最后一个元素。

如果你不需要被移除的元素,可以使用 del 运算符:

>>> t = ['a', 'b', 'c']
>>> del t[1]
>>> t
['a', 'c']

如果你知道要删除的值(但是不知道其下标),你可以使用 remove :

>>> t = ['a', 'b', 'c']
>>> t.remove('b')
>>> t
['a', 'c']

remove的返回值是None.

要移除多个元素,你可以结合切片索引使用 del :

>>> t = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']
>>> del t[1:5]
>>> t
['a', 'f']

同样的,切片选择到第二个下标(不包含第二个下标)处的所有元素。

9.列表和字符串 #

一个字符串是多个字符组成的序列,一个列表是多个值组成的序列。但是一个由字符组成的列表不同于字符串。可以使用 list 将一个字符串转换为字符的列表:

>>> s = 'spam'
>>> t = list(s)
>>> t
['s', 'p', 'a', 'm']

由于 list 是内置函数的名称,你应避免将它用作变量名。我同样避免使用 l ,因为它看起来很像1。这就是为什么我用了 t 。

list函数将字符串分割成单独的字符。如果你想将一个字符串分割成一些单词,你可以使用 split 方法:

>>> s = 'pining for the fjords'
>>> t = s.split()
>>> t
['pining', 'for', 'the', 'fjords']

可以提高一个叫做 分隔符(delimiter) 的可选参数,指定什么字符作为单词之间的分界线。下面的例子使用连字符作为分隔符:

>>> s = 'spam-spam-spam'
>>> delimiter = '-'
>>> t = s.split(delimiter)
>>> t
['spam', 'spam', 'spam']

join的功能和 split 相反。它将一个字符串列表的元素拼接起来。join 是一个字符串方法,所以你需要在一个分隔符上调用它,并传入一个列表作为参数:

>>> t = ['pining', 'for', 'the', 'fjords']
>>> delimiter = ' '
>>> s = delimiter.join(t)
>>> s
'pining for the fjords'

在这个例子中,分隔符是一个空格,所以 join 在单词之间添加一个空格。如果不使用空格拼接字符串,你可以使用空字符串 '' 作为分隔符。

10.对象和值 #

如果我们执行下面的赋值语句:

a = 'banana'
b = 'banana'

我们知道 a 和 b 都指向一个字符串,但是我们不知道是否他们指向 同一个 字符串。这里有两种可能的状态,如图10-2:状态图所示。

图10-2:状态图

一种情况是,a 和 b 指向两个有相同值的不同对象。 第二种情况是,它们指向同一个对象。

为了查看两个变量是否指向同一个对象,你可以使用 is 运算符。

>>> a = 'banana'
>>> b = 'banana'
>>> a is b
True

在这个例子中,Python仅生成了一个字符串对象,a 和 b 都指向它。但是当你创建两个列表时,你得到的是两个对象:

>>> a = [1, 2, 3]
>>> b = [1, 2, 3]
>>> a is b
False

所以状态图如图10-3:状态图所示。

图10-3:状态图

在这个例子中,我们称这两个列表是 相等(equivalent) 的,因为它们有相同的元素。但它们并不 相同(identical) ,因为他们不是同一个对象。如果两个对象 相同 ,它们也是相等的,但是如果它们是相等的,它们不一定是相同的。

之前,我们一直在等价地使用”对象”和“值”,但是更准确的说,一个对象拥有一个值。 如果你对 [1, 2, 3] 求值,会得到一个值为整数序列的列表对象。 如果另一个列表有同样的元素,我们说它们有相同的值,但是它们并不是同一个对象。

11.别名 #

如果 a 指向一个对象,然后你赋值 b = a ,那么两个变量指向同一个对象:

>>> a = [1, 2, 3]
>>> b = a
>>> b is a
True

状态图如图10-4:状态图所示。

图10-4:状态图

变量和对象之间的关联称为 引用(reference) 。 在这个例子中,有两个对同一个对象的引用。

如果一个对象有多于一个引用,那它也会有多个名称, 我们称这个对象是 有别名的(aliased) 。

如果一个有别名的对象是可变的,对其中一个别名(alias)的改变对影响到其它的别名:

>>> b[0] = 42
>>> a
[42, 2, 3]

尽管这个行为很有用,但是容易导致出现错误。 通常,避免对于可变对象使用别名相对更安全。

对于像字符串这样的不可变对象,使用别名没有什么问题。例如:

a = 'banana'
b = 'banana'

a和 b 是否指向同一个字符串基本上没有什么影响。

12.列表参数 #

当你将一个列表作为参数传给一个函数,函数将得到这个列表的一个引用。如果函数对这个列表进行了修改,会在调用者中有所体现。例如, delete_head 删除列表的第一个元素:

def delete_head(t):
    del t[0]

这样使用这个函数:

>>> letters = ['a', 'b', 'c']
>>> delete_head(letters)
>>> letters
['b', 'c']

参数 t 和变量 letters 是同一个对象的别名。 其堆栈图如图10-5:堆栈图所示。

图10-5:堆栈图

由于列表被两个帧共享,我把它画在它们中间。

需要注意的是修改列表操作和创建列表操作间的区别。 例如,append 方法是修改一个列表,而 + 运算符是创建一个新的列表:

>>> t1 = [1, 2]
>>> t2 = t1.append(3)
>>> t1
[1, 2, 3]
>>> t2
None

append修改列表并返回None。

>>> t3 = t1 + [4]
>>> t1
[1, 2, 3]
>>> t3
[1, 2, 3, 4]
>>> t1

运算符 + 创建了一个新列表,而不改变原始的列表。

如果你要编写一个修改列表的函数,这一点就很重要。 例如,这个函数 不会 删除列表的第一个元素:

def bad_delete_head(t):
    t = t[1:]              # 错的!

切片运算符创建了一个新列表,然后这个表达式让 t 指向了它, 但是并不会影响原来被调用的列表。

>>> t4 = [1, 2, 3]
>>> bad_delete_head(t4)
>>> t4
[1, 2, 3]

在 bad_delete_head 的开始处,t 和 t4 指向同一个列表。在结束时,t 指向一个新列表,但是 t4 仍然指向原来的、没有被改动的列表。

一个替代的写法是,写一个创建并返回一个新列表的函数。 例如,tail 返回列表中除了第一个之外的所有元素:

def tail(t):
    return t[1:]

这个函数不会修改原来的列表。下面是函数的使用方法:

>>> letters = ['a', 'b', 'c']
>>> rest = tail(letters)
>>> rest
['b', 'c']

13.术语表 #

列表(list):多个值组成的序列。

元素(element):列表(或序列)中的一个值,也称为项。

嵌套列表(nested list):作为另一个列表的元素的列表。

累加器(accumulator):循环中用于相加或累积出一个结果的变量。

增量赋值语句(augmented assignment):一个使用类似 += 操作符来更新一个变量的值的语句。

归并(reduce):遍历序列,将所有元素求和为一个值的处理模式。

映射(map):遍历序列,对每个元素执行操作的处理模式。

筛选(filter):遍历序列,选出满足一定标准的元素的处理模式。

对象(object):变量可以指向的东西。一个对象有数据类型和值。

相等(equivalent):有相同的值。

相同(identical):是同一个对象(隐含着相等)。

引用(reference):一个变量和它的值之间的关联。别名使用:两个或者两个以上变量指向同一个对象的情况。

分隔符(delimiter):一个用于指示字符串分割位置的字符或者字符串。

14.练习题 #

你可以从在习题10-7的后面查看习题10-1~10-7的答案。

习题10-1 #

编写一个叫做 nested_sum 的函数,接受一个由一些整数列表构成的列表作为参数,并将所有嵌套列表中的元素相加。 例如:

>>> t = [[1, 2], [3], [4, 5, 6]]
>>> nested_sum(t)
21

习题10-2 #

编写一个叫做 cumsum 的函数,接受一个由数值组成的列表,并返回累加和; 即一个新列表,其中第ii个元素是原列表中前i+1i+1个元素的和。 例如:

>>> t = [1, 2, 3]
>>> cumsum(t)
[1, 3, 6]

习题10-3 #

编写一个叫做 middle 的函数,接受一个列表作为参数,并返回一个除了第一个和最后一个元素的列表。 例如:

>>> t = [1, 2, 3, 4]
>>> middle(t)
[2, 3]

习题10-4 #

编写一个叫做 chop 的函数,接受一个列表作为参数,移除第一个和最后一个元素,并返回None。 例如:

>>> t = [1, 2, 3, 4]
>>> chop(t)
>>> t
[2, 3]

习题10-5 #

编写一个叫做“is_sorted“的函数,接受一个列表作为参数, 如果列表是递增排列的则返回 True ,否则返回False。 例如:

>>> is_sorted([1, 2, 2])
True
>>> is_sorted(['b', 'a'])
False

习题10-6 #

如果可以通过重排一个单词中字母的顺序,得到另外一个单词,那么称这两个单词是变位词。 编写一个叫做 is_anagram 的函数,接受两个字符串作为参数, 如果它们是变位词则返回 True 。

习题10-7 #

编写一个叫做 has_duplicates 的函数,接受一个列表作为参数, 如果一个元素在列表中出现了不止一次,则返回 True 。 这个函数不能改变原列表。

"""This module contains a code example related to
Think Python, 2nd Edition
by Allen Downey
http://thinkpython2.com
Copyright 2015 Allen Downey
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
"""

from __future__ import print_function, division

import random


def nested_sum(t):
    """Computes the total of all numbers in a list of lists.
   
    t: list of list of numbers
    returns: number
    """
    total = 0
    for nested in t:
        total += sum(nested)
    return total


def cumsum(t):
    """Computes the cumulative sum of the numbers in t.
    t: list of numbers
    returns: list of numbers
    """
    total = 0
    res = []
    for x in t:
        total += x
        res.append(total)
    return res


def middle(t):
    """Returns all but the first and last elements of t.
    t: list
    returns: new list
    """
    return t[1:-1]


def chop(t):
    """Removes the first and last elements of t.
    t: list
    returns: None
    """
    del t[0]
    del t[-1]


def is_sorted(t):
    """Checks whether a list is sorted.
    t: list
    returns: boolean
    """
    return t == sorted(t)


def is_anagram(word1, word2):
    """Checks whether two words are anagrams
    word1: string or list
    word2: string or list
    returns: boolean
    """
    return sorted(word1) == sorted(word2)


def has_duplicates(s):
    """Returns True if any element appears more than once in a sequence.
    s: string or list
    returns: bool
    """
    # make a copy of t to avoid modifying the parameter
    t = list(s)
    t.sort()

    # check for adjacent elements that are equal
    for i in range(len(t)-1):
        if t[i] == t[i+1]:
            return True
    return False


def main():
    t = [[1, 2], [3], [4, 5, 6]]
    print(nested_sum(t))

    t = [1, 2, 3]
    print(cumsum(t))

    t = [1, 2, 3, 4]
    print(middle(t))
    chop(t)
    print(t)

    print(is_sorted([1, 2, 2]))
    print(is_sorted(['b', 'a']))

    print(is_anagram('stop', 'pots'))
    print(is_anagram('different', 'letters'))
    print(is_anagram([1, 2, 2], [2, 1, 2]))

    print(has_duplicates('cba'))
    print(has_duplicates('abba'))


if __name__ == '__main__':
    main()

习题10-8 #

如果你的班级上有23个学生, 2个学生生日相同的概率是多少? 你可以通过随机产生23个生日,并检查匹配来估算概率。 提示:你可以使用 random 模块中的 randint 函 数来生成随机生日。

可以参考:生日悖论

"""This module contains a code example related to
Think Python, 2nd Edition
by Allen Downey
http://thinkpython2.com
Copyright 2015 Allen Downey
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
"""

from __future__ import print_function, division

import random


def has_duplicates(t):
    """Returns True if any element appears more than once in a sequence.
    t: list
    returns: bool
    """
    # make a copy of t to avoid modifying the parameter
    s = t[:]
    s.sort()

    # check for adjacent elements that are equal
    for i in range(len(s)-1):
        if s[i] == s[i+1]:
            return True
    return False


def random_bdays(n):
    """Returns a list of integers between 1 and 365, with length n.
    n: int
    returns: list of int
    """
    t = []
    for i in range(n):
        bday = random.randint(1, 365)
        t.append(bday)
    return t


def count_matches(num_students, num_simulations):
    """Generates a sample of birthdays and counts duplicates.
    num_students: how many students in the group
    num_samples: how many groups to simulate
    returns: int
    """
    count = 0
    for i in range(num_simulations):
        t = random_bdays(num_students)
        if has_duplicates(t):
            count += 1
    return count


def main():
    """Runs the birthday simulation and prints the number of matches."""
    num_students = 23
    num_simulations = 1000
    count = count_matches(num_students, num_simulations)

    print('After %d simulations' % num_simulations)
    print('with %d students' % num_students)
    print('there were %d simulations with at least one match' % count)


if __name__ == '__main__':
    main()

习题10-9 #

编写一个函数,读取文件 words.txt ,建立一个列表,其中每个单词为一个元素。 编写两个版本,一个使用 append 方法,另一个使用 t = t + [x] 。 那个版本运行得慢?为什么?

"""This module contains a code example related to
Think Python, 2nd Edition
by Allen Downey
http://thinkpython2.com
Copyright 2015 Allen Downey
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
"""

from __future__ import print_function, division

import time


def make_word_list1():
    """Reads lines from a file and builds a list using append."""
    t = []
    fin = open('words.txt')
    for line in fin:
        word = line.strip()
        t.append(word)
    return t


def make_word_list2():
    """Reads lines from a file and builds a list using list +."""
    t = []
    fin = open('words.txt')
    for line in fin:
        word = line.strip()
        t = t + [word]
    return t


start_time = time.time()
t = make_word_list1()
elapsed_time = time.time() - start_time

print(len(t))
print(t[:10])
print(elapsed_time, 'seconds')

start_time = time.time()
t = make_word_list2()
elapsed_time = time.time() - start_time

print(len(t))
print(t[:10])
print(elapsed_time, 'seconds')

习题10-10 #

你可以使用 in 运算符检查一个单词是否在单词表中,但这很慢,因为它是按顺序查找单词。

由于单词是按照字母顺序排序的,我们可以使用两分法(也称二进制搜索)来加快速度, 类似你在字典中查找单词的方法。 你从中间开始,如果你要找的单词在中间的单词之前,你查找前半部分,否则你查找后半部分。

不管怎样,你都会将搜索范围减小一半。 如果单词表有 113,809 个单词,你只需要 17步就可以找到这个单词,或着得出单词不存在的结论。

编写一个叫做 in_bisect 的函数,接受一个已排序的列表和一个目标值作为参数, 返回该值在列表中的位置,如果不存在则返回 None 。

或者你可以阅读 bisect 模块的文档并使用它!

"""This module contains a code example related to
Think Python, 2nd Edition
by Allen Downey
http://thinkpython2.com
Copyright 2015 Allen Downey
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
"""

from __future__ import print_function, division

import bisect


def make_word_list():
    """Reads lines from a file and builds a list using append.
    returns: list of strings
    """
    word_list = []
    fin = open('words.txt')
    for line in fin:
        word = line.strip()
        word_list.append(word)
    return word_list


def in_bisect(word_list, word):
    """Checks whether a word is in a list using bisection search.
    Precondition: the words in the list are sorted
    word_list: list of strings
    word: string
    returns: True if the word is in the list; False otherwise
    """
    if len(word_list) == 0:
        return False

    i = len(word_list) // 2
    if word_list[i] == word:
        return True

    if word_list[i] > word:
        # search the first half
        return in_bisect(word_list[:i], word)
    else:
        # search the second half
        return in_bisect(word_list[i+1:], word)


def in_bisect_cheat(word_list, word):
    """Checks whether a word is in a list using bisection search.
    Precondition: the words in the list are sorted
    word_list: list of strings
    word: string
    """
    i = bisect.bisect_left(word_list, word)
    if i == len(word_list):
        return False

    return word_list[i] == word


if __name__ == '__main__':
    word_list = make_word_list()
    
    for word in ['aa', 'alien', 'allen', 'zymurgy']:
        print(word, 'in list', in_bisect(word_list, word))

    for word in ['aa', 'alien', 'allen', 'zymurgy']:
        print(word, 'in list', in_bisect_cheat(word_list, word))

习题10-11 #

两个单词中如果一个是另一个的反转,则二者被称为是“反转词对”。 编写一个函数,找出单词表中所有的反转词对。

"""This module contains a code example related to
Think Python, 2nd Edition
by Allen Downey
http://thinkpython2.com
Copyright 2015 Allen Downey
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
"""

from __future__ import print_function, division


from inlist import in_bisect, make_word_list


def reverse_pair(word_list, word):
    """Checks whether a reversed word appears in word_list.
    word_list: list of strings
    word: string
    """
    rev_word = word[::-1]
    return in_bisect(word_list, rev_word)
        

if __name__ == '__main__':
    word_list = make_word_list()
    
    for word in word_list:
        if reverse_pair(word_list, word):
            print(word, word[::-1])

习题10-12 #

如果交替的从两个单词中取出字符将组成一个新的单词,这两个单词被称为是“连锁词”。 例如,“ shoe”和“ cold”连锁后成为“schooled”。

  1. 编写一个程序,找出单词表中所有的连锁词。提示:不要枚举所有的单词对。
  2. 你能够找到三重连锁的单词吗?即每个字母依次从3个单词得到。
"""This module contains a code example related to
Think Python, 2nd Edition
by Allen Downey
http://thinkpython2.com
Copyright 2015 Allen Downey
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
"""

from __future__ import print_function, division

from inlist import make_word_list, in_bisect


def interlock(word_list, word):
    """Checks whether a word contains two interleaved words.
    word_list: list of strings
    word: string
    """
    evens = word[::2]
    odds = word[1::2]
    return in_bisect(word_list, evens) and in_bisect(word_list, odds) 
        

def interlock_general(word_list, word, n=3):
    """Checks whether a word contains n interleaved words.
    word_list: list of strings
    word: string
    n: number of interleaved words
    """
    for i in range(n):
        inter = word[i::n]
        if not in_bisect(word_list, inter):
            return False
    return True
        

if __name__ == '__main__':
    word_list = make_word_list()
    
    for word in word_list:
        if interlock(word_list, word):
            print(word, word[::2], word[1::2])

    for word in word_list:
        if interlock_general(word_list, word, 3):
            print(word, word[0::3], word[1::3], word[2::3])

贡献者 #

  1. 翻译:@obserthinker
  2. 校对:@bingjin
  3. 参考:@carfly

推荐阅读 #

有任何问题,可以在公众号后台回复:加群,回答相应验证信息,进入互助群询问。


​Python实用宝典 (pythondict.com)
关注公众号:Python实用宝典
更多精彩文章等你阅读

Powered by BetterDocs

发表评论

您的电子邮箱地址不会被公开。 必填项已用*标注

退出移动版