Как проверить есть ли в массиве элемент питон

Массивы в Python

Python не имеет явной структуры данных массива. Список содержит набор элементов и поддерживает операции добавления / обновления / удаления / поиска. Вот почему в Python не так часто используется отдельная структура данных для поддержки массивов.

Массив содержит элементы одного типа, но список Python допускает элементы разных типов. Это единственное различие между массивом и списком. Но это не нарушает условий и не требует поддержки новой структуры данных.

Однако модуль массива можно использовать для создания массива, подобного объекту, для целочисленных символов, символов с плавающей запятой и символов Юникода.

Модуль массива Python

Модуль массива Python позволяет нам создавать массив с ограничением типов данных. Этот модуль поддерживает только несколько типов данных.

Код типа Unicode устарел в Python 3.3 и будет удален в версии Python 4.0.

Итак, мы можем создать массив целых чисел и чисел с плавающей запятой, используя модуль массива.

1. Создание массива

2. Вывод

Если мы печатаем объект массива, он дает нам информацию о коде типа и его элементах. Давайте распечатаем созданные выше массивы, а также распечатаем тип объекта с помощью встроенной функции type().

3. Печать элементов массива

Мы можем печатать элементы массива с помощью цикла for.

Мы также можем получить доступ к элементу, используя его индекс. Мы можем использовать индексы для печати элементов массива.

4. Вставка и добавление элементов

Мы можем использовать функцию insert() для вставки элемента по указанному индексу. Элементы из указанного индекса сдвигаются вправо на одну позицию.

Если вам нужно добавить элемент в конец массива, используйте функцию append().

5. Массив поддерживает отрицательный индекс

Мы также можем получить доступ к элементам массива python через отрицательный индекс.

6. Удаление элементов

Мы можем использовать метод remove() для удаления элемента массива.

Если элемент отсутствует в массиве, возникает ошибка ValueError.

Вывод: array.remove(x): x not in array

Мы также можем использовать функцию pop() для удаления элемента по данному индексу. Эта функция возвращает элемент, удаляемый из массива. Если мы не указываем индекс, последний элемент удаляется и возвращается.

7. Нарезка

Массив Python поддерживает нарезку и возвращает новый массив с подэлементами. Исходный массив остается без изменений. Нарезка также поддерживает отрицательные индексы.

8. Поиск элемента

Мы можем использовать функцию index(), чтобы найти индекс первого вхождения элемента. Если элемент отсутствует в массиве, возникает ошибка ValueError.

9. Обновление значения по указанному индексу

Мы можем использовать индекс массива с оператором присваивания для обновления значения индекса. Если индекс недействителен, возникает IndexError.

10. Перевернуть элементы в обратном порядке

Мы можем использовать функцию reverse(), чтобы перевернуть элементы массива.

11. Подсчет количества элементов

Мы можем использовать функцию count(), чтобы получить количество вхождений значения в массив.

12. Расширение путем добавления объекта Iterable

Мы можем использовать функцию extend() для добавления значений из итерируемого объекта в конец массива.

13. Преобразование массива в список

Мы можем использовать функцию tolist() для преобразования массива в список.

Источник

Python | Способы проверить, существует ли элемент в списке

Список является важным контейнером в Python, как будто хранит элементы всех типов данных в виде коллекции. Знание определенных операций со списком необходимо для дневного программирования. В этой статье обсуждается одна из основных операций со списком, позволяющая проверить наличие элемента в списке.

Метод 1: Наивный метод

В методе «Наивный» легко использовать цикл, который перебирает все элементы, чтобы проверить существование целевого элемента. Это самый простой способ проверить наличие элемента в списке.

Метод 2: Использование in

Python in — это самый обычный способ проверить, существует ли элемент в списке или нет. Этот конкретный способ возвращает True, если элемент существует в списке, и False, если элемент не существует в списке. Список не нужно сортировать, чтобы практиковать этот подход проверки.

Код № 1: Демонстрация для проверки наличия элемента в списке, используя метод Naive и in

# Код Python для демонстрации
# проверка существования элемента
# используя петли и в

print ( «Checking if 4 exists in list ( using loop ) : » )

# Проверка наличия 4 в списке
# используя цикл

for i in test_list:

print ( «Element Exists» )

print ( «Checking if 4 exists in list ( using in ) : » )

# Проверка наличия 4 в списке
# использование в

if ( 4 in test_list):

print ( «Element Exists» )

Выход :

Способ 3: использование set() + in

Способ 4: использование sort() + bisect_left()

Обычный способ бинарного поиска для проверки существования элемента, поэтому сначала нужно отсортировать список и, следовательно, не сохранять порядок элементов. bisect_left() возвращает первое вхождение найденного элемента и работает аналогично lower_bound () в C ++ STL.

# Код Python для демонстрации
# проверка существования элемента
# используя set () + in
# используя sort () + bisect_left ()

from bisect import bisect_left

print ( «Checking if 4 exists in list ( using set() + in) : » )

# Проверка наличия 4 в списке
# используя set () + in

test_list_set = set (test_list_set)

if 4 in test_list_set :

print ( «Element Exists» )

print ( «Checking if 4 exists in list ( using sort() + bisect_left() ) : » )

Источник

Поиск элемента в списке Python

Сегодня я расскажу, как проверить, содержит ли список элемент с помощью разных операторов в Python.

Используя цикл for

В качестве примера, я буду использовать список строк, содержащих несколько животных:

Простой и рудиментарный метод проверки, содержит ли список элемент: наш метод проходит через элемент и проверяет, соответствует ли элемент, на котором мы находимся, тому, который мы ищем. Давайте для этого воспользуемся циклом for:

Используя оператор in

Теперь более лаконичным подходом было бы использование встроенного оператора in, но с оператором if вместо оператора for. В паре с if он возвращает True, если элемент существует в последовательности или нет. Синтаксис оператора in выглядит следующим образом:

Используя этот оператор, мы можем сократить наш предыдущий код в один оператор:

Этот подход имеет ту же эффективность, что и цикл for, поскольку оператор in, используемый таким образом, вызывает функцию list.__contains__, которая по своей сути циклически проходит через список – хотя это гораздо читабельнее.

Используя оператор not in

Вы можете использовать оператор not in, который является логической противоположностью оператору in. Он возвращает True, если элемент не присутствует в последовательности.

Давайте перепишем предыдущий пример кода, чтобы использовать оператор not in:

Запуск этого кода ничего не даст, так как Bird присутствует в нашем списке.

Но если мы попробуем это с Wolf:

С помощью лямбда функции

Еще один способ проверить, присутствует ли элемент – отфильтровать все, кроме этого элемента, точно так же, как просеять песок и проверить, остались ли в конце какие-нибудь раковины. Встроенный метод filter() принимает в качестве аргументов лямбда-функцию и список. Здесь мы можем использовать лямбда-функцию для проверки нашей строки “Bird” в списке animals.

Затем мы оборачиваем результаты в list(), так как метод filter() возвращает объект filter, а не результаты. Если мы упакуем объект filter в список, он будет содержать элементы, оставшиеся после фильтрации:

Сейчас этот подход не самый эффективный. Это довольно медленнее, чем предыдущие три подхода, которые мы использовали. Сам метод filter() эквивалентен функции генератора:

Замедление производительности этого кода, помимо всего прочего, происходит из-за того, что мы преобразуем результаты в список в конце концов, а также выполняем функцию для элемента на каждой итерации.

Используя функцию any

Еще один отличный встроенный подход заключается в использовании функции any, которая является просто вспомогательной функцией, которая проверяет, есть ли какие-либо (по крайней мере 1) экземпляры элемента в списке. Он возвращает True или False в зависимости от наличия или отсутствия элемента:

Поскольку это приводит к True, наш оператор print сработает:

Этот подход также является эффективным способом проверки наличия элемента. Он ничем не уступает первым трём проверкам!

Используя метод count

Наконец, мы можем использовать функцию count, чтобы проверить, присутствует ли элемент или нет:

Эта функция возвращает вхождение данного элемента в последовательность. Если он больше 0, мы можем быть уверены, что данный элемент находится в списке.

Давайте проверим результаты функции count:

Функция count по своей сути зацикливает список, чтобы проверить количество вхождений, и этот код приводит к запуску print:

Заключение

В этой статье я рассмотрел несколько способов, как проверить, присутствует ли элемент в списке или нет. Я использовал цикл for, операторы in и not in, а также методы filter, any и count.

Поделиться записью в социальных сетях

Источник

Алгоритмы поиска на Python

Введение

Поиск информации, хранящейся в различных структурах данных, является важной частью практически каждого приложения.

Существует множество различных алгоритмов, которые можно использовать для поиска. Каждый из них имеет разные реализации и напрямую зависит от структуры данных, для которой он реализован.

Умение выбрать нужный алгоритм для конкретной задачи является ключевым навыком для разработчиков. Именно правильно подобранный алгоритм отличает быстрое, надежное и стабильное приложение от приложения, которое падает от простого запроса.

Операторы членства (Membership Operators)

Алгоритмы развиваются и оптимизируются в результате постоянной эволюции и необходимости находить наиболее эффективные решения для основных проблем в различных областях.

Одной из наиболее распространенных проблем в области компьютерных наук является поиск в коллекции и определение того, присутствует ли данный объект в коллекции или нет.

В Python самый простой способ поиска объекта — использовать операторы членства. Их название связано с тем, что они позволяют нам определить, является ли данный объект членом коллекции.

Эти операторы могут использоваться с любой итерируемой структурой данных в Python, включая строки, списки и кортежи.

Операторов членства достаточно, если нам нужно только определить, существует ли подстрока в данной строке, или пересекаются ли две строки, два списка или кортежа с точки зрения содержащихся в них объектов.

В большинстве случаев помимо определения, наличествует ли элемент в последовательности, нам нужна еще и позиция (индекс) элемента. Используя операторы членства, мы не можем получить ее.

Существует множество алгоритмов поиска, которые не зависят от встроенных операторов и могут использоваться для более быстрого и/или эффективного поиска значений. Кроме того, они могут дать больше информации (например, о позиции элемента в коллекции), а не просто определить, есть ли в коллекции этот элемент.

Линейный поиск

Линейный поиск — это один из самых простых и понятных алгоритмов поиска. Мы можем думать о нем как о расширенной версии нашей собственной реализации оператора in в Python.

Суть алгоритма заключается в том, чтобы перебрать массив и вернуть индекс первого вхождения элемента, когда он найден:

Итак, если мы используем функцию для вычисления:

То получим следующий результат:

Это индекс первого вхождения искомого элемента, учитывая, что нумерация элементов в Python начинается с нуля.

Линейный поиск не часто используется на практике, потому что такая же эффективность может быть достигнута с помощью встроенных методов или существующих операторов. К тому же, он не такой быстрый и эффективный, как другие алгоритмы поиска.

Линейный поиск хорошо подходит для тех случаев, когда нам нужно найти первое вхождение элемента в несортированной коллекции. Это связано с тем, что он не требует сортировки коллекции перед поиском (в отличие от большинства других алгоритмов поиска).

Бинарный поиск

Бинарный поиск работает по принципу «разделяй и властвуй». Он быстрее, чем линейный поиск, но требует, чтобы массив был отсортирован перед выполнением алгоритма.

Алгоритм бинарного поиска можно написать как рекурсивно, так и итеративно. В Python рекурсия обычно медленнее, потому что она требует выделения новых кадров стека.

Поскольку хороший алгоритм поиска должен быть максимально быстрым и точным, давайте рассмотрим итеративную реализацию бинарного поиска:

Если мы используем функцию для вычисления:

То получим следующий результат, являющийся индексом искомого значения:

На каждой итерации алгоритм выполняет одно из следующих действий:

Мы можем выбрать только одно действие на каждой итерации. Также на каждой итерации наш массив делится на две части. Из-за этого временная сложность двоичного поиска равна O(log n).

Одним из недостатков бинарного поиска является то, что если в массиве имеется несколько вхождений элемента, он возвращает индекс не первого элемента, а ближайшего к середине:

После выполнения этого фрагмента кода будет возвращен индекс среднего элемента:

Для сравнения: выполнение линейного поиска по тому же массиву вернет индекс первого элемента:

Однако мы не можем категорически утверждать, что двоичный поиск не работает, если массив содержит дубликаты. Он может работать так же, как линейный поиск, и в некоторых случаях возвращать первое вхождение элемента. Например:

Jump Search

Jump Search похож на бинарный поиск тем, что он также работает с отсортированным массивом и использует аналогичный подход «разделяй и властвуй» для поиска по нему.

Его можно классифицировать как усовершенствованный алгоритм линейного поиска, поскольку он зависит от линейного поиска для выполнения фактического сравнения при поиске значения.

Поскольку это сложный алгоритм, давайте рассмотрим пошаговое вычисление для следующего примера:

Временная сложность jump search равна O(√n), где √n — размер прыжка, а n — длина списка. Таким образом, с точки зрения эффективности jump search находится между алгоритмами линейного и бинарного поиска.

Единственное наиболее важное преимущество jump search по сравнению с бинарным поиском заключается в том, что он не опирается на оператор деления ( / ).

В большинстве процессоров использование оператора деления является дорогостоящим по сравнению с другими основными арифметическими операциями (сложение, вычитание и умножение), поскольку реализация алгоритма деления является итеративной.

Стоимость сама по себе очень мала, но когда количество искомых элементов очень велико, а количество необходимых операций деления растет, стоимость может постепенно увеличиваться. Поэтому jump search лучше бинарного поиска, когда в системе имеется большое количество элементов: там даже небольшое увеличение скорости имеет значение.

Чтобы ускорить jump search, мы могли бы использовать бинарный поиск или какой-нибудь другой алгоритм для поиска в блоке вместо использования гораздо более медленного линейного поиска.

Поиск Фибоначчи

Поиск Фибоначчи — это еще один алгоритм «разделяй и властвуй», который имеет сходство как с бинарным поиском, так и с jump search. Он получил свое название потому, что использует числа Фибоначчи для вычисления размера блока или диапазона поиска на каждом шаге.

Числа Фибоначчи — это последовательность чисел 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21 …, где каждый элемент является суммой двух предыдущих чисел.

fibM = fibM_minus_1 + fibM_minus_2

Мы инициализируем значения 0, 1, 1 или первые три числа в последовательности Фибоначчи. Это поможет нам избежать IndexError в случае, когда наш массив lys содержит очень маленькое количество элементов.

Давайте посмотрим на реализацию этого алгоритма на Python:

Используем функцию FibonacciSearch для вычисления:

Давайте посмотрим на пошаговый процесс поиска:

Получаем ожидаемый результат:

Временная сложность поиска Фибоначчи равна O(log n). Она такая же, как и у бинарного поиска. Это означает, что алгоритм в большинстве случаев работает быстрее, чем линейный поиск и jump search.

Поиск Фибоначчи можно использовать, когда у нас очень большое количество искомых элементов и мы хотим уменьшить неэффективность, связанную с использованием алгоритма, основанного на операторе деления.

Дополнительным преимуществом использования поиска Фибоначчи является то, что он может вместить входные массивы, которые слишком велики для хранения в кэше процессора или ОЗУ, потому что он ищет элементы с увеличивающимся шагом, а не с фиксированным.

Экспоненциальный поиск

Экспоненциальный поиск — это еще один алгоритм поиска, который может быть достаточно легко реализован на Python, по сравнению с jump search и поиском Фибоначчи, которые немного сложны. Он также известен под названиями galloping search, doubling search и Struzik search.

Экспоненциальный поиск зависит от бинарного поиска для выполнения окончательного сравнения значений. Алгоритм работает следующим образом:

Реализация алгоритма экспоненциального поиска на Python:

Используем функцию, чтобы найти значение:

Рассмотрим работу алгоритма пошагово.

Функция вернет следующий результат:

Этот результат является индексом искомого элемента как в исходном списке, так и в срезе, который мы передаем алгоритму бинарного поиска.

Экспоненциальный поиск выполняется за время O(log i), где i — индекс искомого элемента. В худшем случае временная сложность равна O(log n), когда искомый элемент — это последний элемент в массиве (n — это длина массива).

Экспоненциальный поиск работает лучше, чем бинарный, когда искомый элемент находится ближе к началу массива. На практике мы используем экспоненциальный поиск, поскольку это один из наиболее эффективных алгоритмов поиска в неограниченных или бесконечных массивах.

Интерполяционный поиск

Интерполяционный поиск — это еще один алгоритм «разделяй и властвуй», аналогичный бинарному поиску. В отличие от бинарного поиска, он не всегда начинает поиск с середины. Интерполяционный поиск вычисляет вероятную позицию искомого элемента по формуле:

В этой формуле используются следующие переменные:

Алгоритм осуществляет поиск путем вычисления значения индекса:

Давайте посмотрим на реализацию интерполяционного поиска на Python:

Если мы используем функцию для вычисления:

Наши начальные значения будут следующими:

index = 0 + [(6-1)*(7-0)/(8-1)] = 5

Поскольку lys[5] равно 6, что является искомым значением, мы прекращаем выполнение и возвращаем результат:

Если у нас большое количество элементов и наш индекс не может быть вычислен за одну итерацию, то мы продолжаем пересчитывать значение индекса после корректировки значений high и low.

Временная сложность интерполяционного поиска равна O(log log n), когда значения распределены равномерно. Если значения распределены неравномерно, временная сложность для наихудшего случая равна O(n) — так же, как и для линейного поиска.

Интерполяционный поиск лучше всего работает на равномерно распределенных, отсортированных массивах. В то время как бинарный поиск начинает поиск с середины и всегда делит массив на две части, интерполяционный поиск вычисляет вероятную позицию элемента и проверяет индекс, что повышает вероятность нахождения элемента за меньшее количество итераций.

Зачем использовать Python для поиска?

Python очень удобочитаемый и эффективный по сравнению с такими языками программирования, как Java, Fortran, C, C++ и т. д. Одним из ключевых преимуществ использования Python для реализации алгоритмов поиска является то, что вам не нужно беспокоиться о приведении или явной типизации.

В Python большинство алгоритмов поиска, которые мы обсуждали, будут работать так же хорошо, если мы ищем строку. Имейте в виду, что понадобится внести изменения в код для алгоритмов, которые используют искомый элемент для числовых вычислений, например алгоритм интерполяционного поиска.

Python также подходит, если вы хотите сравнить производительность различных алгоритмов поиска для вашего dataset’а. Создание прототипа на Python проще и быстрее, потому что вы можете сделать больше с меньшим количеством строк кода.

Чтобы сравнить производительность наших реализованных алгоритмов, в Python мы можем использовать библиотеку time:

Заключение

Существует множество возможных способов поиска элемента в коллекции. В этой статье мы обсудили несколько алгоритмов поиска и их реализации на Python.

Выбор используемого алгоритма зависит от данных, с которыми вы будете работать. Это ваш входной массив, который мы называли lys во всех наших реализациях.

Если вы не уверены, какой алгоритм использовать для отсортированного массива, просто протестируйте каждый из них при помощи библиотеки time и выберите тот, который лучше всего работает с вашим dataset’ом.

Источник

№18 Массивы / Уроки по Python для начинающих

Примечание: Python не имеет встроенной поддержки массивов, но вместо этого можно использовать списки (list) Python.

Массивы используются для хранения нескольких значений в одной переменной:

Что такое массив?

Массив — это специальная переменная, которая может содержать более чем одно значение.
Если у вас есть список предметов (например, список марок авто), то хранение автомобилей в отдельных переменных может выглядеть так:

Однако, что, если вы хотите проскочить через все машины и найти конкретную? А что, если у вас было бы не 3 автомобиля а 300?

Решение представляет собой массив!
Массив может содержать много значений под одним именем, и вы так же можете получить доступ к значениям по индексу.

Доступ к элементам массива

Вы ссылаетесь на элемент массива, ссылаясь на индекс.
Получим значение первого элемента массива:

Изменим значение первого элемента массива:

Длина массива

Используйте метод len() чтобы вернуть длину массива (число элементов массива).
Выведем число элементов в массиве cars :

Примечание: Длина массива всегда больше, чем индекс последнего элемента.

Циклы элементов массива

Вы можете использовать цикл for для прохода по всем элементам массива.
Выведем каждый элемент из цикла cars :

Добавление элементов массива

Вы можете использовать метод append() для добавления элементов в массив.
Добавим еще один элемент в массив cars :

Удаление элементов массива

Используйте метод pop() для того, чтобы удалить элементы из массива.
Удалим второй элемент из массива cars :

Так же вы можете использовать метод remove() для того, чтобы убрать элемент массива.
Удалим элемент со значением “Volvo”:

Примечание: Метод remove() удаляет только первое вхождение указанного значения.

Методы массива

В Python есть набор встроенных методов, которые вы можете использовать при работе с lists/arrays.

Метод	Значение
append()	Добавляет элементы в конец списка
clear()	Удаляет все элементы в списке
copy()	Возвращает копию списка
count()	Возвращает число элементов с определенным значением
extend()	Добавляет элементы списка в конец текущего списка
index()	Возвращает индекс первого элемента с определенным значением
insert()	Добавляет элемент в определенную позицию
pop()	Удаляет элемент по индексу
remove()	Убирает элементы по значению
reverse()	Разворачивает порядок в списке
sort()	Сортирует список

Примечание: В Python нет встроенной поддержки для массивов, вместо этого можно использовать Python List.

Появились вопросы? Задайте на Яндекс Кью

У блога есть сообщество на Кью >> Python Q 11 800 5 900 ₽/мес.

Источник