[Python][刷题常用模块]用Python刷题，这一篇就够了

引言

最近在复刷LeetCode，某种意义上做题要做得快，对STL保持熟悉度是蛮重要的，至少在求和、排序、查找时就不用重复敲代码了。于是，整理了部分常用python算术/数据结构/数理模块，以及相应的对TLE敏感的操作，希望能帮助到其它人。

• Python标准库

python内建函数

• format()：格式化输出函数(在控制输出精度和空格补齐等问题中很好用)
• round(x)：四舍五入
• cmp(x, y)：比较2个对象，如果 $x < y$ 返回 $-1$, 如果 $x=y$ 返回 $0$ , 如果$x > y$ 返回 $1$
• abs(x)/max()/min()：绝对值/最大值/最小值
• len()：返回对象的长度，如列表、字典等
• range(start=0, stop, step=1])：返回一个可迭代对象，常用于for循环
• sum(iterable)： 求和函数
• pow(x, y, [z])：求幂函数$x^y$，运算完毕可以顺带对z取模；大数取模问题可以直接AC
• sorted(iterable, key, reverse)：采用Timsort的稳定排序算法，默认升序；该函数太重要了，请多写写代码研究一下它的各个参数
• isinstance(obj, type)：判断类型
• all(iterable)/any(iterable)：迭代与操作/迭代或操作（0、1、None均等价于False)
• int(x, base=10))/float()/str()：转整数(可自定义进制)/转浮点数/转字符串
• bin()/oct()/hex()：10进制转二进制(返回0b开头的字符串)/10进制转八进制(返回0开头的字符串)/10进制转十六进制(返回0x开头的字符串)
• ord()/chr()：字符转ASCII或ASCII转字符
• complex(real, imag)：创建一个复数，不过现在可以直接通过语法糖创建，eg：1+2j
• divmod()：函数把除数和余数运算结果结合起来，返回一个包含商和余数的元组(a // b, a % b)
• eval(expression, [globals, locals])：执行一个字符串表达式，并返回表达式的值，eg：eval('pow(2, 2)')$=4$；在某些字符串解析题中非常好用，详细可见>此处<
• map(function, iterable...)：映射函数，需要注意的是在Python3中返回一个迭代对象而不再是一个列表
• filter(function, iterable)：过滤函数
• reduce(function, iterable, [initializer])：累积函数，现在被归类到functools模块中
• zip(iterable, ...)：将对象中对应的元素打包成一个个元组，常用于并联取值，详见下文的【注意事项】
• hash(obj)：返回哈希码，常用于对象比较或将其转化为唯一的索引(不过更推荐使用id()完成该需求)
• id()：返回对象的唯一标识符，和hash()类似，但更鲁棒更快且可以对list、def等对象求id
• enumerate()：将一个可遍历的数据对象组合为一个索引序列，eg:for i, v in enumerate(list_a):

>参考资料：完整列表<

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注意事项：

1. 标准输出函数print(*objects, sep=' ', end='\n')可以通过设置seq标志位来设定间隔字符、设置end来设定结尾字符，常用于进行灵活的输出。对列表输出时，也常用' '.join(result_list)来快速输出一个串，而不用挨个遍历。
2. 需要注意的是，若从range()中取遍历指示器，在Python 3中，在for循环内重复定义迭代变量不影响迭代遍历的值，如：

# (Python 3)该段代码最终输出0 1 2三行，而不是只有一行0
for i in range(3): # 并不等价于C语言的 for(int i=0;i<3;i++)
	print(i)
	i += 10 # 内部遍历不影响作为循环i的值，这跟C语言差异很大，请留心

3. map、filter、reduce等函数式编程函数很重要，能够让你少敲很多代码，特别是filter在筛选题中有高的实用性。
4. 特别的，float()可用来构造无限值，如float('inf')。
5. yield关键字也很重要，可用来创建生成器，在数列生成、斐波那契查找等用处很大，可以极大的节省开销。>举例一则<，>教程指南<。需要注意的是，当迭代器函数执行结束时，将自动抛出StopIteration异常，仅在 for 循环里，无需处理StopIteration异常，循环会正常结束，否则需要使用except关键字捕获。
6. 有些时候try、except Exception as e、finally等语句可以直接避免在函数体里进行空值检定，大大减少敲键盘的时间开销：>举例一则<。
7. 善用set()来进行列表去重。
8. format()函数能方便你的格式化输出，如小数精度控制问题，请考虑>进行学习<。
9. input()和raw_input()的区别在于对于python的两个版本(2/3)表现不一致，python 3请使用前者，接收到的数据默认为str。
10. 对于非对象类(如list)变量，需要用global关键词在函数内使用全局变量。
11. del关键词会比list.pop(index)拥有更高的效率，属于TLE敏感的操作。
12. list[::-1]语法糖可以快速对列表进行倒序，在字符串倒序等问题中有奇效；但list.reverse()更高效，属于TLE敏感的操作。(另外需要注意：后者是原地倒序)
13. 在python 3中,zip()返回一个可迭代对象，需要手动list()以进行其它列表操作。
14. 求均值、中位数、众数的API在statistics模块中；求众数可以调用collections.Counter来实现。
15. python默认的递归栈很有限，有时候会出现C语言能过而python不能过的情况，请>参考此处<解决这个问题——maximum recursion depth exceeded in comparison。

算术模块

1. math

常量：

• pi：圆周率 (3.141592653589793)
• inf：无限大
• nan：非数字(Not A Number)
• e：自然数
• tau：圆周率的两倍，用于计算弧度和角度的换算。( $2π \times$弧度$=360°$)

常用方法：

• floor(x)：向下取整，eg：$floor(35.7)=35$
• ceil(x)：向上取整，eg：$floor(35.1)=36$
• trunc(x)：直接去除数字的小数部分，作用等同floor
• gcd(a, b)：求最大公约数，返回值默认与$b$同号(b非0时)；任一数为$0$时返回$0$；
• pow(x, y)：求幂( $x^y$)，返回浮点数，eg：$math.pow(2, 3)= 8.0$
• log(x, y)：求对数$log_yx$，返回浮点数，eg：$math.log(8, 2) = 3.0$
• log2(x)/log10(x)/log1p(x)：以$2$/$10$为底的对数；求自然对数$ln(x+1)$
• radians：将角度转换为弧度
• sin/sinh：正弦
• cos/cosh：余弦
• tan/tanh：正切
• sqrt(x)：平方根
• modf(x)：返回浮点数$x$的小数和整数部分，eg：$modf(32.5)=(0.5, 32)$
• exp(x)：指数函数$e^x$，需要注意的是math.pow(math.e, x)精度会更高
• isnan/isinf/isfinite：常量检测函数，isfinite当检测数为inf和nan时返回False

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注意事项：

1. math.fabs()和内建函数中的abs()相比，后者支持复数运算。复数的绝对值计算：$|a±bj|=\sqrt{a^2+b^2}$。
2. divmod(a, b)与math.modf(x)相比，前者返回元组(a // b, a % b)，后者拆分小数和整数部分；前者支持复数运算。
3. math.pow()和内建函数中的pow()相比，前者运算为浮点型，后者会保留整形(还可以顺带取模)
4. fractions.gcd()在Python 3后已被math.gcd()取代。
5. 最大公倍数：(a * b) // gcd(a, b)。

2. cmath

复数运算模块，大部分API与math相同。

Python中构建复数的语法示例为：c = 1 + 1j，如：

a, b = 1+1j, 1-1j
print(a, b, a+b) # (1+1j) (1-1j) (2+0j)

3. bisect

二分查询算法模块，时间复杂度$O(n)=log_n$。常用于有序序列(升序)的插入和查找。默认使用bisect_right()、insort_right()。

• bisect_left(a, x, lo=None, hi=None)/bisect_right()：在有序列表的$[lo, hi)$a中查找值x并返回其索引，有左向和右向之分，分别当命中时返回左/右一位的索引，即bisect_left -> all e in a[i:] have e >= x、bisect_right -> all e in a[i:] have e > x。
• insort_left(a, x, lo=None, hi=None)/insort_right()：在有序列表的$[lo, hi)$a中插入值x并保证顺序。

a = [0, 1, 2, 3, 5, 6, 8, 17]
print(bisect.bisect_left(a, 4))  #           4
print(bisect.bisect_right(a, 4)) # [default] 4
print(bisect.bisect_left(a, 5))  #           4
print(bisect.bisect_right(a, 5)) # [default] 5

4. statistics

数据统计模块，补全了中位数、众数、方差的快速实现。同时支持下文的分数模块。

• mean()： 数据的算术平均数（“平均数”）
• harmonic_mean() |：数据的调和均值
• median()：数据的中位数（中间值）
• median_low()：数据的低中位数
• median_high()：数据的高中位数
• mode()：数据的众数
• pstdev()：数据的总体标准差
• pvariance()：数据的总体方差
• stdev()：数据的样本标准差
• variance()：数据的样本方差

5. fractions

分数运算模块，>参考此处<。

构造方法：

class fractions.Fraction(numerator=0, denominator=1)
class fractions.Fraction(other_fraction)
class fractions.Fraction(float)
class fractions.Fraction(decimal)
class fractions.Fraction(string)

常用方法：

• gcd(a, b)：求最大公约数，返回值默认与$b$同号(b非0时)；任一数为$0$时返回$0$

注意事项：

1. fractions.gcd()在python3后已被math.gcd()取代，此处的API仅对python 2有效。

数据结构

6. heapq

堆模块，构建小顶堆。构建时直接传入一个列表作为堆结构，调用heapify等函数时会直接改变这个堆列表的内部顺序。

小顶堆：根节点的值小于等于其左右节点的值，即a[k] <= a[2*k+1] and a[k] <= a[2*k+2]

• heapify(heap)：构建/调整一个堆
• heappop(heap)：返回最小数
• heappush(heap, item)：向堆内压入一个元素
• heappushpop(heap, item)：向堆内压入一个元素后返回最小数
• heapreplace(heap, item)：删除堆中最小元素并加入一个元素
• merge(*iterables)：合并多个有序列表，并返回有序列表的迭代器(即需要手动list())
• nlargest(n, iterable, key)：返回最大的n个数的列表
• nsmallest(n, iterable, key)：返回最小的n个数的列表

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技巧：如果要构建大顶堆，对入堆元素取负即可，如：

heap = [1, 2, 3, 4, 5]
heap = [-i for i in heap]
heapify(heap)
m = -heappop(heap) # 注意取负回来

另外需要注意，堆排序是不稳定的。

7. queue

队列模块，Queue其实不是很必要，完全可以用List的内建函数替代；比较有用的是其中的PriorityQueue，常用于解图结构相关的问题，如有向图最短距离等。特殊的，还有内建对象deque作为双向队列，本质是封装了collections.deque，此除不做讲解。

需要注意是的，queue模块中提供的是同步的类，因此其入列/出列运算速度是比较慢的，远不及list.insert()和list.pop()。

类：

• Queue(maxsize=0) FIFO 队列。如果 maxsize 小于等于零，队列尺寸为无限大，下同。

• LifoQueue(maxsize=0) LIFO 队列。

• PriorityQueue(maxsize=0) 优先级队列。

优先级队列：二叉堆，本质上就是一个小顶堆/大顶堆。

通用API：

• qsize()：返回队列大小
• full()：队列是否满了
• put(item, block, timeout)：以同步的方式入列
• get(item, block, timeout)：以同步的方式出列
• put_nowait(item)：以非同步的方式入列
• get_nowait(item)：以非同步的方式出列

优先队列的item应该为以下数据格式：(priority number, data)

8. collections

是Python内建的一个集合模块，提供了许多有用的集合类。该模块较为重要，为本文行文流畅考虑，此处仅做简介索引和用方举例。详细了解API可到：>扩展学习资料<

常用类：

• namedtuple：构建一个可命名的tuple，该类型可用isinstance检定
• deque：高效实现插入和删除操作双向列表，比list优异，可直接改造成FIFO队列或栈，API与list基本相同
• ChainMap：将多个dict串成一个逻辑上的dict(不修改内存)，往往用于优先级查找
• Counter： 计数器，大部分情况下速度会更快，但若只统计个别元素，推荐使用list.count()，接受一个字典或字符串
• OrderedDict： 有序字典(按key的值升序排序)，常用来做一个FIFO的有序字典
• defaultdict： 访问缺失值时会返回一个默认值的字典而不是抛出KeyError，相当好用，其它行为与dict一致，可以看成是一种更健壮的dict

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8.1 Counter

该类由于重载了加、减、del等运算，因此可以直接进行减操作，在对字符串进行统计时想当有用。

构造：

• Counter()：空构建
• Counter(st)：传入一个字符串
• Counter(dict)：传入一个字典
• Counter(key=v, ...)：传入一些键值对

常用方法：

• update(Counter)：
• most_common(n)：返回 最多的n个元素的列表

8.2 deque

当只对首位数据进行操作时，双向队列类比list有着更高的效率。其与list相比，用有几乎完全相同的API，只不过pop()不允许按index弹出数据，只能弹出队尾数据，并且多了以下API：

• popleft()：与pop()相对，从尾部弹出数据(没有发现存在比pop(0, data)明显的性能优势)
• appendleft()：与append()相对，向首部添加数据(没有发现存在比insert(0, data)明显的性能优势)

注意事项：collections.deque比queue.deque更加强大；后者是对前者的封装，作为模块内建对象存在，而前者这是一个类。后者拥有dequeue、enqueue等标准队列操作，但个人更推荐使用前者而不是后者。

函数式编程/编程风格优化

9. functools

高阶函数模块，对于数学题或函数式编程风格优化起到重要作用。

主要方法：

• reduce(function, iterable, [initializer])：累积函数，常用于列表连续求积

其它方法跟装饰器有关，不一一罗列。

10. itertools

本模块实现了一系列 iterator，比起手动for循环，会快很多。

无穷迭代器：

• count(start, [step])：步进迭代器，生成序列start, start+step, start+2*step...
• cycle(iterable)：循环迭代器，输入迭代器p，生成序列p0, p1, ... plast, p0, p1, ...
• repeat(obj [,n])： 重复迭代器，重复无限次或n次，生成序列obj, obj, obj, ...

有限迭代器：

• accumulate(iterable, [func])：创建一个迭代器，根据func返回累加和或其他二元函数的累加结果。eg：accumulate([1,2,3,4,5]) --> 1 3 6 10 15
• chain：创建一个迭代器，它首先返回第一个可迭代对象中所有元素，接着返回下一个可迭代对象中所有元素，直到耗尽所有可迭代对象中的元素，eg：chain('ABC', 'DEF') --> A B C D E F
• compress(data, selectors)：返回 data 中经 selectors 真值测试为 True 的元素，eg：compress('ABCDEF', [1,0,1,0,1,1]) --> A C E F
• dropwhile：从首次真值测试失败开始，eg：dropwhile(lambda x: x<5, [1,4,6,4,1]) --> 6 4 1
• takewhile：直到首次真值测试失败结束，eg：takewhile(lambda x: x<5, [1,4,6,4,1]) --> 1 4
• filterfalse(predicate, iterable)：返回iterable中predicate为False的元素，eg：`filterfalse(lambda x: x%2, range(10)) --> 0 2 4 6 8
• groupby(iterable, [key])：迭代器中相邻的重复元素挑出来放在一起，eg：for i, v in itertools.groupby('AABBC'): print(i, list(v)) --> A ['A', 'A'] B ['B', 'B'] C ['C']
• islice(iterable, start, stop[, step])：返回从 iterable 里选中的元素，eg：islice('ABCDEFG', 2, None) --> C D E F G
• starmap(function, iterable)：星映射迭代器，eg：starmap(pow, [(2,5), (3,2), (10,3)]) --> 32 9 1000
• tee(iterable, n)：拆分一个迭代器为$n$个
• zip_longest：创建一个迭代器，从每个可迭代对象中收集元素。如果可迭代对象的长度未对齐，将根据fillvalue填充缺失值，eg：zip_longest('ABCD', 'xy', fillvalue='-') --> Ax By C- D-

排列组合迭代器：

• product：笛卡尔积，eg：product('ABCD, 2') --> AA AB AC AD BA BB BC BD CA CB CC CD DA DB DC DD
• permutations：连续返回由 iterable 元素生成长度为 r 的排列，和combinations有点类似，即返回组合排列解，eg：permutations('ABCD, 2') --> AB AC AD BA BC BD CA CB CD DA DB DC
• combinations：返回由输入iterable中元素组成长度为$r$的子序列，eg：combinations('ABCD', 2) --> AB AC AD BC BD CD

注意事项：

1. accumulate可通过给定一个func来自定义累加过程，例如给定max作为累加器，则统计的是至今为止最大的数，在一些题目中相当好用。
2. combinations本质上就是就是计算组合数，在一些数学题中相当好用，例如print(len(list(itertools.combinations('ABCD', 2))))可以直接得到$C_4^2=6$；permutations则是返回$A_2^2C_4^2$。

专业导向

专业导向的模块除了re以外，一般不怎么用到，只对于某些专业题目，如二进制、文件、时间、加密等。

11. datetime

时间模块，可以直接对日期进行加减等操作，在某些日期问题中非常有用。如二月份的日期加减：

print(datetime.date(2019, 2, 28) + datetime.timedelta(days=1))
# 2019-03-01

常用类：

• date(year, month, day)：日期模型
• time(hour, minute, second, microsecond, tzinfo)：时间模型
• datetime(...)：日期和时间的结合模型；常用timestamp()可将其转为时间戳
• timedelta(days, seconds, microseconds, milliseconds, minutes, hours, weeks)：时间增量，常用total_seconds()可以将其转化为秒。
• timezone：时区类

12. calendar

主要用于构建日历，在诸如打印出某年第某月日历的题目时非常有用，如打印2020年第二个月的日历(注意并不是2月1号到2月29号，而是印刷日历的编号，即为1月27日到3月1日【打开你右下角的windows日历自行查查对】)

c = calendar.Calendar(firstweekday=0) # 0:日历印刷的第一天为星期一
for i in c.itermonthdates(2020, 2):
    print(i)

13. struct

struct模块来解决bytes和其他二进制数据类型的转换。常用于处理二进制或字符串题。

>简易入门<
format-characters

14. re

在这些专业导向的模块中，正则模块则是最重要的模块，能处理大量字符串相关的题目，需要额外学习正则表达式，此处不再赘述，属于必须掌握的模块。请参考>本文档<进行学习。

15. copy

主要用于处理浅层和深层拷贝，在某些需要自定义数据结构的题目中能方便你进行对象拷贝，属于必须掌握的模块。主要只有两个函数：

• copy：返回浅层拷贝。
• deepcopy：耗时大，返回深层拷贝对象。

16. os.path

在一些路径字符串分析题中非常有用，大部分情况下可以用re模块和str替代。

17. string/str

主要掌握str模块类的以下方法：

• strip([chars])：返回原字符串的副本，移除其中的前导和末尾字符；常用于IO
• split(sep=None, maxsplit=-1)：返回一个由字符串内单词组成的列表，常用于IO
• find(sub, [start], [end])：返回子字符串 sub 在s[start:end]切片内被找到的最小索引
• count(sub, [start], [end])：反回子字符串 sub 在 [start, end] 范围内非重叠出现的次数。
• center(width, [fillchar])：返回长度为 width 的字符串，原字符串在其正中， 使用指定的 fillchar 填充两边的空位(优先填右)
• capitalize()：返回将首字母大写、其余小写的原字符串副本
• index(sub, [start], [end])：类似find()，不推荐使用，因为找不到时会触发一个异常
• replace(old, new, [count])：替换子串，不过基本都由re.sub()替代该操作
• join(iterable)：返回一个由 iterable 中的字符串拼接而成的字符串；常用于IO
• lower()/upper()：返回一个副本，将所有字符转为小/大写
• lower()/isupper()：判断是否全由小写字母/大写字母组成
• isdigit()/isdecimal()/isnumeric()：判断是否全由数字字母组成【区别见下文】
• isalnum()/isalpha()：判断是否全由字母和数字组成/判断是否全由字母组成
• translate(table)：映射字符串，需要搭配str.maketrans(dict)一起用；eg: print("abc".translate(str.maketrans({"a": "1"})))将会输出1bc
• title()：转化为标题形式，仅用于一些针对性的题目

注意事项：

1. 字符串类似一个list，可以进行切片或使用s[::-1]的语法糖进行倒序，但不能s[i]="x"进行修改性赋值(请使用str.replace(...)或将其转为一个list)
2. isdigit()/isdecimal()/isnumeric()的区别使用场景为：

18. base64

此模块提供了将二进制数据编码为可打印的 ASCII 字符以及将这些编码解码回二进制数据的函数，在某些数据分析题中很有用，但比较冷门，偶尔会遇到，如果掌握了可以节省大量的时间。

19. difflib

此模块提供用于比较序列的类和函数，在算法题中属于冷门模块，在一些用于比较字符串差异的题目中可以进行使用，例如比较 两个字符串序列的前后差异：

c = difflib.ndiff("abcd", "abde")
for i in c:
    print(i)

TLE敏感操作

上文中提到了部分敏感操作，接下来继续总结一些：

1. x in obj要比obj.find(x)效率高，如str或list查找时。
2. 对list进行扩增，以下三种方式的效率依次增高：for _ in range(j): li.append(x)<li[i:i+j] = [x]*j<li += [x]*j。
3. del x要比list.pop(index_x)效率高。
4. list.reverse()要比list[::-1]效率高。
5. [[0 for i in range(1000)] for j in range(1000)]要比[[0] * 1000 for j in range(1000)]效率高，但不推荐直接开一个特别大的数组，该操作本身非常耗时间。
6. li += [1, 2, 3]要比li.extend([1, 2, 3])效率高，但在扩增的数据量较少时，候没有绝对优势。
7. s.remove(x)要比s.pop(s.index(x))或del s[s.index(1)]有性能优势，如果非必要，请直接移除。相对的，还有以下性能比较：if x in s: s.remove(x)>del s[s.index(x)]>s.pop(s.index(x))；总而言之，若对索引不感兴趣，尽量用in关键字做包含性查询、用del关键字移除对象。

转载：https://blog.csdn.net/Shenpibaipao/article/details/105873407