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Python 的 collections 模块

news 来源：原创 2025/9/7 9:33:12

1. `deque` (双端队列)

定义

deque（读作 “deck”，即双端队列）是一个支持从两端高效添加和删除元素的数据结构。相比列表（list）在头部操作的 O(n) 时间复杂度，deque 的两端操作都是 O(1)。

用途

队列和栈：可以用 deque 实现 FIFO（队列）或 LIFO（栈）。
滑动窗口：在处理固定大小的窗口问题时，deque 适合维护窗口内的元素。
BFS（广度优先搜索）：deque 常用于实现队列。
字符串或数组的双端操作：需要频繁在两端添加/删除元素时。

常用方法

append(x)：在右端添加元素 x。
appendleft(x)：在左端添加元素 x。
pop()：移除并返回右端元素。
popleft()：移除并返回左端元素。
extend(iterable)：将可迭代对象中的元素添加到右端。
extendleft(iterable)：将可迭代对象中的元素添加到左端（注意顺序会反转）。
clear()：清空队列。
rotate(n)：将队列向右旋转 n 步（n 为负数时向左旋转）。

示例代码

from collections import deque# 创建一个双端队列
d = deque([1, 2, 3])# 添加元素
d.append(4)       # d = deque([1, 2, 3, 4])
d.appendleft(0)   # d = deque([0, 1, 2, 3, 4])# 删除元素
right = d.pop()       # right = 4, d = deque([0, 1, 2, 3])
left = d.popleft()    # left = 0, d = deque([1, 2, 3])# 旋转
d.rotate(1)       # d = deque([3, 1, 2])
d.rotate(-1)      # d = deque([1, 2, 3])print(d)  # 输出 deque([1, 2, 3])

竞赛场景

在 BFS 中，deque 是实现队列的首选。例如：

from collections import dequedef bfs(start, graph):queue = deque([start])visited = set([start])while queue:node = queue.popleft()print(node, end=' ')for neighbor in graph[node]:if neighbor not in visited:visited.add(neighbor)queue.append(neighbor)# 示例图
graph = {1: [2, 3],2: [1, 4],3: [1, 5],4: [2],5: [3]
}
bfs(1, graph)  # 输出：1 2 3 4 5

2. `Counter` (计数器)

定义

Counter 是一个字典子类，用于统计可哈希对象（通常是字符串、数字等）的出现次数。它非常适合需要统计元素频率的问题。

用途

统计频率：快速计算数组、字符串中每个元素的出现次数。
前 k 个高频元素：结合堆或排序解决频率相关问题。
字符匹配：检查两个字符串是否是异位词（anagram）。
多重集操作：支持集合的并、交、差等操作。

常用方法

Counter(iterable)：从可迭代对象创建计数器。
elements()：返回一个迭代器，包含所有元素（按计数重复）。
most_common(n)：返回前 n 个频率最高的元素及其计数。
subtract(iterable)：从当前计数中减去另一个可迭代对象的计数。
update(iterable)：累加另一个可迭代对象的计数。

示例代码

from collections import Counter# 统计字符串中字符频率
s = "abracadabra"
counter = Counter(s)
print(counter)  # Counter({'a': 5, 'b': 2, 'r': 2, 'c': 1, 'd': 1})# 获取频率最高的 3 个字符
print(counter.most_common(3))  # [('a', 5), ('b', 2), ('r', 2)]# 统计数组
nums = [1, 1, 2, 3, 1, 2]
counter = Counter(nums)
print(counter)  # Counter({1: 3, 2: 2, 3: 1})# 集合操作
c1 = Counter(a=3, b=1)
c2 = Counter(a=1, b=2)
print(c1 + c2)  # Counter({'a': 4, 'b': 3})
print(c1 - c2)  # Counter({'a': 2})

竞赛场景

判断两个字符串是否是异位词：

from collections import Counterdef is_anagram(s: str, t: str) -> bool:return Counter(s) == Counter(t)print(is_anagram("listen", "silent"))  # True
print(is_anagram("hello", "world"))   # False

3. `defaultdict` (默认字典)

定义

defaultdict 是一个字典子类，当访问不存在的键时，会自动为该键提供一个默认值（由指定的工厂函数生成）。这避免了手动检查键是否存在。

用途

分组：将元素按某种规则分组（如按值、长度等）。
计数：类似 Counter，但更灵活。
图的邻接表：构建图结构时，自动为每个节点初始化一个空列表。
动态规划：需要为不存在的键提供默认值时。

常用工厂函数

list：默认值为空列表 []。
int：默认值为 0。
set：默认值为空集合 set()。
自定义函数：通过 lambda 或其他函数定义默认值。

示例代码

from collections import defaultdict# 默认值为空列表
d = defaultdict(list)
d['a'].append(1)  # d = {'a': [1]}
d['a'].append(2)  # d = {'a': [1, 2]}
d['b'].append(3)  # d = {'a': [1, 2], 'b': [3]}
print(d)# 默认值为 0
d = defaultdict(int)
d['a'] += 1  # d = {'a': 1}
d['b'] += 2  # d = {'a': 1, 'b': 2}
print(d)# 自定义默认值
d = defaultdict(lambda: "unknown")
d['a'] = "known"
print(d['a'])  # known
print(d['b'])  # unknown

竞赛场景

构建图的邻接表：

from collections import defaultdictdef build_graph(edges):graph = defaultdict(list)for u, v in edges:graph[u].append(v)graph[v].append(u)  # 无向图return graphedges = [(1, 2), (2, 3), (3, 1)]
graph = build_graph(edges)
print(graph)  # defaultdict(<class 'list'>, {1: [2, 3], 2: [1, 3], 3: [1, 2]})

4. `OrderedDict` (有序字典)

定义

OrderedDict 是一个字典子类，能够记住键的插入顺序。在 Python 3.7+ 中，普通字典也保留了插入顺序，但 OrderedDict 提供了一些额外的功能（如 move_to_end）。

用途

LRU 缓存：实现最近最少使用（Least Recently Used）缓存。
保持顺序：需要显式维护键值对的插入顺序。
滑动窗口：某些问题需要记录窗口内元素的顺序。

常用方法

popitem(last=True)：移除并返回最后一项（last=False 时移除第一项）。
move_to_end(key, last=True)：将指定键移动到末尾（或开头）。
其他与普通字典类似的操作。

示例代码

from/collections import OrderedDict# 创建有序字典
od = OrderedDict()
od['a'] = 1
od['b'] = 2
od['c'] = 3
print(od)  # OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])# 移动元素
od.move_to_end('a')  # OrderedDict([('b', 2), ('c', 3), ('a', 1)])
od.move_to_end('b', last=False)  # OrderedDict([('b', 2), ('c', 3), ('a', 1)])# 删除元素
od.popitem()  # 删除最后一项，OrderedDict([('b', 2), ('c', 3)])
od.popitem(last=False)  # 删除第一项，OrderedDict([('c', 3)])

竞赛场景

实现 LRU 缓存：

from collections import OrderedDictclass LRUCache:def __init__(self, capacity: int):self.cache = OrderedDict()self.capacity = capacitydef get(self, key: int) -> int:if key not in self.cache:return -1self.cache.move_to_end(key)return self.cache[key]def put(self, key: int, value: int) -> None:if key in self.cache:self.cache.move_to_end(key)self.cache[key] = valueif len(self.cache) > self.capacity:self.cache.popitem(last=False)# 测试
cache = LRUCache(2)
cache.put(1, 1)
cache.put(2, 2)
print(cache.get(1))  # 1
cache.put(3, 3)      # 移除 2
print(cache.get(2))  # -1

5. `namedtuple` (命名元组)

定义

namedtuple 是一个轻量级的类，用于创建具有命名字段的元组。它结合了元组的不可变性和字典的字段访问方式。

用途

结构体：表示具有固定字段的数据结构（如点坐标、记录等）。
清晰代码：通过字段名访问元素，代码更具可读性。
节省内存：相比字典或自定义类，namedtuple 更高效。

常用方法

通过字段名或索引访问元素。
_replace(**kwargs)：返回一个新的命名元组，替换指定字段。
_asdict()：将命名元组转换为字典。

示例代码

from collections import namedtuple# 定义命名元组
Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])# 创建实例
p = Point(1, 2)
print(p)       # Point(x=1, y=2)
print(p.x, p.y)  # 1 2
print(p[0], p[1])  # 1 2# 替换字段
p2 = p._replace(y=3)
print(p2)  # Point(x=1, y=3)# 转换为字典
print(p._asdict())  # {'x': 1, 'y': 2}

竞赛场景

表示二维平面上的点：

from collections import namedtuplePoint = namedtuple('Point', ['x', 'y'])def distance(p1, p2):return ((p1.x - p2.x) ** 2 + (p1.y - p2.y) ** 2) ** 0.5p1 = Point(0, 0)
p2 = Point(3, 4)
print(distance(p1, p2))  # 5.0

总结与建议

以下是 collections 模块中常见工具的适用场景总结：

工具	主要用途	时间复杂度优势
`deque`	队列、栈、BFS、滑动窗口	两端操作 O(1)
`Counter`	频率统计、异位词、Top K 问题	计数 O(n)，查询 O(1)
`defaultdict`	分组、计数、图的邻接表	访问不存在键时自动初始化
`OrderedDict`	LRU 缓存、保持插入顺序	移动/删除操作 O(1)
`namedtuple`	结构体、轻量级数据表示	内存高效，字段访问 O(1)

学习建议

从简单问题入手：尝试用 Counter 解决频率统计问题，用 deque 实现 BFS，用 defaultdict 构建图。
多练习竞赛题：在 LeetCode、Codeforces 等平台上，搜索与这些数据结构相关的题目（如滑动窗口、BFS、LRU 缓存）。
熟悉时间复杂度：理解每个工具的性能优势，避免在竞赛中因数据结构选择不当导致超时。
结合其他模块：collections 常与 heapq（堆）、bisect（二分查找）等结合使用，逐步学习这些模块。

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[推荐]AI驱动的知识图谱生成器（AI Powered Knowledge Graph Generator）

网址：https://github.com/robert-mcdermott/ai-knowledge-graph# 一、介绍简介：以非结构化文本文档为输入，使用您选择的LLM以主语-谓语-宾语 (SPO) 三元组的形式提取知识，并将这些关系可视化为交互式知识图谱特点&#xff1a…...

编程日记 2025/9/4 6:22:05

波束形成（BF）从算法仿真到工程源码实现-第七节-关于波束10个基本概念

一、波束10个基本概念 1.作用： 对多路麦克风信号进行合并处理，抑制非目标方向的干扰信号，增强目标方向的声音信号。 2.原理： 调整相位阵列的基本单元参数，使得某些角度的信号获得相长干涉，而另一些角度的…...

编程日记 2025/9/6 1:22:42

深度学习（第一集）

123 import torch# 创建一个需要计算梯度的张量 x1 torch.tensor([2.0], requires_gradTrue)# 定义一个简单的函数 y x^2 y x1 ** 4# 计算梯度 y.backward()print("x1.grad 的值：", ) # 打印 x1.grad print("x1.grad 的值：", x1…...

编程日记 2025/8/27 13:03:56

Spring 事务传播行为

在Spring框架中，事务传播行为（Transaction Propagation）定义了事务在多个方法调用之间的行为方式。理解这些传播行为对于设计可靠的事务管理策略至关重要。以下是Spring支持的七种事务传播行为及其应用场景的详细说明： 1. REQUIRED（默认）行为：如果当前存在事务，则加入…...

编程日记 2025/9/1 21:56:14

搬运机器人的基本工作场景及原理

搬运机器人广泛应用于工业生产中，主要用于搬运、堆放、装配等工作。它通过机械手臂的运动，结合机器视觉技术完成各种自动化作业。一、搬运机器人的设计原理搬运机器人通常采用可移动门架式结构，手臂承载机构安装在导轨上，可以沿…...

编程日记 2025/9/6 12:26:29

1. deque (双端队列)

定义

用途

常用方法

示例代码

竞赛场景

2. Counter (计数器)

定义

用途

常用方法

示例代码

竞赛场景

3. defaultdict (默认字典)

定义

用途

常用工厂函数

示例代码

竞赛场景

4. OrderedDict (有序字典)

定义

用途

常用方法

示例代码

竞赛场景

5. namedtuple (命名元组)

定义

用途

常用方法

示例代码

竞赛场景

总结与建议

学习建议

相关文章：

1. `deque` (双端队列)

2. `Counter` (计数器)

3. `defaultdict` (默认字典)

4. `OrderedDict` (有序字典)

5. `namedtuple` (命名元组)