2025-09-10:仓库迁移

1.数据结构与算法/16.元素筛选.py

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+# 比如我有一个列表
+mylist = [1,4,-5,10,-7,2,3,-1]
+
+# 最脑瘫的方法就是用列表推导式重新生成一遍
+filted_list_b0 = [x for x in mylist if x > 0]
+filted_list_s0 = [x for x in mylist if x < 0]
+# print(filted_list_b0)
+
+
+
+# 当然如果列表很大，这样做会裂开，因为列表推导式本质上是遍历，会建立一份mylist的复制
+# 这个时候我们可以用生成器的方式表达解析结果以节省内存
+filted_list_b0 = (x for x in mylist if x > 0)
+# for i in filted_list_b0:
+#     print(i)
+
+
+
+# 当然有的列表比较抽象：
+mylist_suka = ['1', '2', '-3', '-', '4', 'N\A', '5']
+
+# 这个时候我们可以先写逻辑进行过滤：
+def drop_suka(val):
+    try:
+        x = int(val)
+        return True
+    except ValueError:
+        return False
+
+
+# 然后我们用内建的filter函数进行过滤，
+# 第一个位置是一个值判断布尔函数，第二个参数是要过滤的列表，布尔函数里写过滤逻辑；
+# filter返回一个迭代器，所以可以直接用list方法转成列表
+my_nonsuka_list = list(filter(drop_suka, mylist_suka))
+# print(my_nonsuka_list)
+
+
+
+# 列表推导式和生成器推导式都可以在值的位置进行:
+# 1.计算    x*2
+# 2.三元判断 x*2 if x < 1 else x
+filted_list_b0 = [x*2 if x < 1 else x for x in mylist if x > 0]
+filted_list_b0 = (x*2 if x < 1 else x for x in mylist if x > 0)
+
+
+
+# 如果要筛选的元素在另一个列表里怎么办？比如我们有：
+rows = [
+    "5412 N CLARK",
+    "5148 N CLARK",
+    "5800 E 58TH",
+    "2122 N CLARK",
+    "5645 N RAVENSWOOD",
+    "1060 W ADDISON",
+    "4801 N BROADWAY",
+    "1039 W GRANVILLE",
+]
+
+counts = [0,3,10,4,1,7,6,1]
+
+# counts表示rows里面对应元素出现的次数，如果我们想找count>5的元素咋整？
+# 1.搞一个布尔列表，告诉程序谁才是我们要的
+wanted = [n > 5 for n in counts] # 这和[n for n in counts if n > 5]不一样,之前是在for的同时筛选,现在是for完看看是否符合n>5
+# print(wanted)
+# 2.用itertools的compress函数来进行对比
+from itertools import compress
+
+# itertools里的compress函数输入一个列表和一个布尔列表,返回一个迭代器,里面是列表中同样位置在布尔列表里为True的元素
+result = list(compress(rows, wanted))
+print(result)
+