时间戳

首页 > 解决方案 > 检查字典列表中是否已经存在值以及它是否更新了计数器

python - 检查字典列表中是否已经存在值以及它是否更新了计数器

问题描述

这是一个示例字典。原始字典有更多键。我没有包括它们，因为它是不必要的混乱。这本词典只是我的问题的基本表示。

我有一个字典列表，如下：

colour_dict = [
    {'main_colour': 'red', 'count': 1},
    {'main_colour': 'blue', 'count': 5},
    {'main_colour': 'green', 'count': 10},
]

和颜色列表，如下：

colours = ["blue", "blue", "red", "greed", "red", "black"]

当我遍历颜色列表时，我想检查颜色列表中的颜色是否已经存在于字典列表中colour_dict。如果它确实存在，则将计数增加 1，并且如果它不将其添加到字典中。

这是我到目前为止所得到的：

for colour in colours:
    if any(d['main_colour'] == colour for d in colour_dict):
        #Increase counter of that colour
    else:
        colour_dict.append({
            'main_colour': colour, 'count': 1
        })

标签： pythonpython-3.x

解决方案

如果您需要您的数据采用您显示的格式，并且不想为每次添加而产生迭代该列表的成本，那不是问题。您所要做的就是为该数据结构建立一个索引。索引将是一个映射，其键是颜色，值是原始结构中该颜色的索引。您首先构建此索引，然后使用它有效地处理新条目。这是怎么回事：

colour_dict = [
    {'main_colour': 'red', 'count': 1},
    {'main_colour': 'blue', 'count': 5},
    {'main_colour': 'green', 'count': 10},
]

colours = ["blue", "blue", "red", "greed", "red", "black"]

# Build an index mapping colors to positions in the 'colour_dict' list
index = {}
for i, entry in enumerate(colour_dict):
    index[entry['main_colour']] = i


# Iterate over the new values, tallying them in the original structure, and
# adding new entries to both the original structure and the index when
# we discover colors that aren't yet in our structure.  Note that there
# is just a single lookup per addition to the structure.  No per-addition
# iteration here.
for colour in colours:
    if colour in index: 
        colour_dict[index[colour]]['count'] += 1
    else:
        index[colour] = len(colour_dict)
        colour_dict.append({'main_colour': colour, 'count': 1})

# Show the updated original structure
print(colour_dict)

结果：

[
    {'main_colour': 'red', 'count': 3},
    {'main_colour': 'blue', 'count': 7},
    {'main_colour': 'green', 'count': 10},
    {'main_colour': 'greed', 'count': 1},
    {'main_colour': 'black', 'count': 1}
]

我是一名编程老师，我认为这个问题是一个突出经常被忽视的技术的机会。您不必更改现有的查找内容效率不高的数据结构，以便能够有效地在其中查找内容。您可以在该结构中构建一个索引，该索引可以有效地查找指向原始结构的内容以进行存储。这是一种“有你的蛋糕，也吃它”的情况。它值得抓住，这样你就可以把它放在你的技巧包里。

这就像在书的后面维护一个索引，而不是重组书的内容，以便更容易搜索单个概念，代价是降低从前到后阅读的价值。图书索引同样可以为您提供两全其美的体验。

推荐阅读