1.1 Counter() 计数器
Counter()可以统计字符串中每个字符出现的次数，也可以统计数组中每个数字出现的次数
print(Counter('aabbccc'))
遍历成员Counter().items()
for val,cnt in Counter('aabbccc').items():
print(val,cnt)
更新成员Counter().update()
1.2 enumerate() 索引数组
enumerate()会生成下标索引+内容
for i, element in enumerate(seq):
print i, element
1.3 defaultdict() 缺省字典
defaultdict()是python提供了一种默认值字典的数据结构。它允许我们在定义字典时给所有不存在的key设置默认值，这样当取不存在的key时，就不会报错。
（1）defaultdict(int)：初始化为 0
（2）defaultdict(float)：初始化为 0.0
（3）defaultdict(str)：初始化为""
（4）defaultdict(list)：初始化为[0]
1.4 deque() 队列
-
s1 = q.popleft()取出队列左侧值并删除
-
q.append(s1)在队列右侧添加值
1.5 heapq 堆
默认最小堆，也就是第一个数永远是最小的
-
heapq.heapify(list) 申明堆
-
heapq.heappush(heap, item) 增加元素
-
heapq.heappop(heap)删除并返回堆中最小值
-
heapq.heappushpop(heap, item)弹出最小值并增加元素
1.6 reduce()
-
reduce(lambda x,y:x+y ,a) 将数组a的元素两两传入，并递归调用
1.7 map()
-
map(function,a)将数组a的元素传入并执行function函数
2.1 数组操作
-
array[::2]取所有偶数索引
-
array[1::2]取所有奇数索引
-
array[::-1]反转数组
-
array.sort()数组从小到大排列
-
array.sort(reverse=1)数组从大到小排列
-
array.sort(key=lambda x: (-x[0], x[1]))将二维数组第一位降序排序，如果第一位相同，就按第二位升序排序，按照key的函数返回值进行从小到大排序
-
max()求数组最大值
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min()求数组最小值
-
sum()求数组和
-
set()数组去重
-
choice()返回数组、元组或字符串随机数
index = bisect(ls, x)有序列表二分法查找获取索引值
-
biserct_right寻找右侧第一个值得索引+1
返回索引+1
-
biserct_left寻找左侧第一个值
如未查找到值，则返回合适的插入点索引，使得数组有序
参考文档
2.3 字符串操作
-
s1.split() 将字符串按空格进行分割
-
s1.split('\n') 将字符串按换行进行分割
-
f'{L}({M}){R}' 字符串拼接{}
-
eval() 字符串表达式计算，返回计算结果
-
s1.isdigit()判断字符串是否全是由数字组成
-
s1.islower()判断字符串是否为小写字母
图搜索
1 方向表，即（x,y）的四周的方向。
2 状态表，用来判断该节点是否已经访问过了。
3 边界检测，在进行递归或者入队之前必须对边界进行检测，符合条件才能递归或者入队。
4 判断目标，如果出现目标则进行处理。
3.1 BFS 广度优先搜索
def bfs(graph, start):
# 创建一个set记录点是否已被遍历
visited = set()
q = Queue()
q.put(start)
while not q.empty():
u = q.get()
print(u)
for v in graph.get(u, []):
if v not in visited:
visited.add(v)
q.put(v)
graph = {1: [4, 2], 2: [3, 4], 3: [4], 4: [5]}
bfs(graph, 1)
3.2 DFS 深度优先搜索
- 寻找两点之间所有路径。
- 求关键路径。因为它能发现所有路径，第一次dfs求出最长的路径，再dfs一次把所有等于这个长度的路径输出来，可能会输出好几条最长路径。这样就不用求什么最早最晚时间和拓扑了。
