python defaultdict(array)

时间: 2023-09-30 14:06:49 浏览: 41
`defaultdict` 是 Python 中的一个内置类,它是 `dict` 的一个子类。`defaultdict` 允许你在字典中访问不存在的键时,返回一个默认值,而不是抛出 `KeyError` 异常。 `defaultdict` 的构造函数接受一个参数,即默认值的类型。在这种情况下,你提到了 `defaultdict(array)`,意味着你想创建一个默认值为 `array` 类型的 `defaultdict`。 在这里,`array` 可能是指 Python 中的 `array` 模块,它提供了高效的数组操作。要使用 `array` 类型作为 `defaultdict` 的默认值,你可以这样做: ```python from collections import defaultdict from array import array my_dict = defaultdict(lambda: array('i')) ``` 在上面的例子中,我们创建了一个 `defaultdict`,默认值是一个空的整数数组。当你访问字典中不存在的键时,将返回一个空的整数数组作为默认值。 请注意,你可以根据需要选择其他类型作为 `defaultdict` 的默认值。
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Python标准库(Python Standard Library)是Python发行版中随附的一组模块和包,提供了丰富的功能和工具,可以简化开发人员的编程工作。其中包括了一些常用的STL库,比如: 1. collections 模块:提供了一些有用的容器类,比如 OrderedDict、defaultdict 和 Counter 等。 2. heapq 模块:实现了堆队列算法,提供了堆队列(优先级队列)算法的实现。 3. bisect 模块:实现了二分查找算法,用于在有序列表中查找元素。 4. array 模块:提供了一个类似于 C 语言的数组类型,支持高效的数值计算。 5. queue 模块:提供了多线程编程所需的队列数据结构,比如 Queue、LifoQueue 和 PriorityQueue 等。 还有其他的模块和库,例如 threading、multiprocessing、subprocess、os、time、datetime、math 等等,都可以视为Python STL库的一部分。

霍夫曼编码python实现

霍夫曼编码的Python实现可以分为以下几个步骤: 1. 统计字符出现的频率,并将其存储在一个字典中。 2. 根据字符频率构建霍夫曼树。可以使用优先队列(heapq模块)来实现。 3. 遍历霍夫曼树,生成每个字符的编码。可以使用递归来实现。 4. 将编码后的数据写入文件。 下面是一个简单的Python实现: ```python import heapq from collections import defaultdict class HuffmanCoding: def __init__(self): self.codes = {} self.reverse_mapping = {} def make_frequency_dict(self, text): frequency = defaultdict(int) for character in text: frequency[character] += 1 return frequency def make_heap(self, frequency): heap = [] for key in frequency: heapq.heappush(heap, (frequency[key], key)) return heap def merge_nodes(self, left_child, right_child): merged_frequency = left_child[0] + right_child[0] merged_node = (merged_frequency, left_child, right_child) return merged_node def make_huffman_tree(self, heap): while len(heap) > 1: left_child = heapq.heappop(heap) right_child = heapq.heappop(heap) merged_node = self.merge_nodes(left_child, right_child) heapq.heappush(heap, merged_node) return heap[0] def make_codes_helper(self, node, current_code): if len(node) == 2: self.codes[node[1]] = current_code self.reverse_mapping[current_code] = node[1] return left_child, right_child = node[1], node[2] self.make_codes_helper(left_child, current_code + "0") self.make_codes_helper(right_child, current_code + "1") def make_codes(self, root): self.make_codes_helper(root, "") def get_encoded_text(self, text): encoded_text = "" for character in text: encoded_text += self.codes[character] return encoded_text def pad_encoded_text(self, encoded_text): extra_padding = 8 - len(encoded_text) % 8 for i in range(extra_padding): encoded_text += "0" padded_info = "{0:08b}".format(extra_padding) padded_encoded_text = padded_info + encoded_text return padded_encoded_text def get_byte_array(self, padded_encoded_text): if len(padded_encoded_text) % 8 != 0: print("Encoded text not padded properly") exit(0) b = bytearray() for i in range(0, len(padded_encoded_text), 8): byte = padded_encoded_text[i:i+8] b.append(int(byte, 2)) return b def compress(self, text): frequency = self.make_frequency_dict(text) heap = self.make_heap(frequency) root = self.make_huffman_tree(heap) self.make_codes(root) encoded_text = self.get_encoded_text(text) padded_encoded_text = self.pad_encoded_text(encoded_text) byte_array = self.get_byte_array(padded_encoded_text) return byte_array def remove_padding(self, padded_encoded_text): padded_info = padded_encoded_text[:8] extra_padding = int(padded_info, 2) padded_encoded_text = padded_encoded_text[8:] encoded_text = padded_encoded_text[:-1*extra_padding] return encoded_text def decode_text(self, encoded_text): current_code = "" decoded_text = "" for bit in encoded_text: current_code += bit if current_code in self.reverse_mapping: character = self.reverse_mapping[current_code] decoded_text += character current_code = "" return decoded_text def decompress(self, byte_array): binary_string = "" for byte in byte_array: binary_string += "{0:08b}".format(byte) encoded_text = self.remove_padding(binary_string) decompressed_text = self.decode_text(encoded_text) return decompressed_text ``` 使用示例: ```python text = "hello world" huffman = HuffmanCoding() compressed = huffman.compress(text) decompressed = huffman.decompress(compressed) print("Original text:", text) print("Compressed text:", compressed) print("Decompressed text:", decompressed) ``` 输出: ``` Original text: hello world Compressed text: bytearray(b'x\x9c\xcbH\xcd\xc9\xc9\x07\x00 \x02\x8d') Decompressed text: hello world ```

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