6 різних підходів до відображення списків у Python

Вступ

У Python друк списків — це не лише показ значень; це спосіб для програмістів краще зрозуміти свій код і переконатися, що дані виглядають правильно. Давайте розглянемо різні способи друку списків із практичними прикладами та порадами, щоб зробити речі зрозумілішими. Давайте поринемо у світ списків Python.

Запишіться на наш безкоштовний курс Python.

Друк списків у Python

друк списки в Python відкриває низку методів, і в цій статті ми розглянемо кілька ефективних підходів:

• Використання циклу for
• Перетворення списку на рядок для відображення
• Використання параметра sep у print()
• Використання функції map().
• Використання індексування та нарізки
• Використання розуміння списку

Відображення списку в Python за допомогою циклу For

Перебирайте список від 0 до його довжини та друкуйте кожен елемент окремо за допомогою циклу for; це звичайний спосіб досягнення цього.

Нижче наведено приклад відображення списку в Python за допомогою циклу for:

# Creating a list of fruits

fruits = ["apple", "banana", "orange", "grape", "kiwi"]

# Displaying each fruit using a for loop

print("List of Fruits:")

for fruit in fruits:

    print(fruit)

У цьому прикладі ми маємо список фруктів, і цикл for повторює кожен елемент у списку, відображаючи їх один за іншим.

вихід:

Часова складність (O(n)):

Часова складність дорівнює O(n), оскільки в циклі for кожен елемент у списку відвідується один раз, а час, витрачений на виконання циклу, прямо пропорційний кількості елементів у вхідному списку.

Просторова складність (O(1)):

Складність простору дорівнює O(1), оскільки цикл використовує постійний обсяг пам’яті, незалежно від розміру вхідних даних; він використовує лише одну змінну (елемент) для представлення кожного елемента в списку та не створює додаткових структур даних, які зростають із введенням.

Відобразіть список, перетворивши його на рядок

Маючи справу зі списком струнипростий підхід полягає у використанні функції join() для легкої конкатенації. Однак, коли список містить цілі числа, необхідний двоетапний процес: спочатку перетворити їх на рядки, а потім використати функцію join(), щоб створити уніфікований рядок для відображення.

Ось приклад:

# Example list of fruits

fruits = ["apple", "banana", "orange", "grape", "kiwi"]

# Convert the list to a string and display it

result_string = ', '.join(fruits)

print("List of Fruits: " + result_string)

У цьому прикладі метод join об’єднує елементи списку в один рядок, розділених комою та пробілом. Потім результат відображається як відформатований рядок.

вихід:

Часова складність (O(n)):

Часова складність дорівнює O(n), оскільки в циклі for кожен елемент у списку обробляється один раз, а час виконання лінійно змінюється залежно від кількості елементів у вхідному списку. Зі збільшенням вхідних даних пропорційно зростає час виконання алгоритму.

Просторова складність (O(1)):

Складність простору становить O(1), оскільки алгоритм використовує постійний обсяг пам’яті незалежно від розміру вхідних даних. Цикл потребує лише однієї змінної (елемента) для представлення кожного елемента в списку, і він не створює додаткових структур даних або пам’яті, що залежить від розміру вхідного списку.

Відображення з параметром sep у Print()

Параметр sep у функції print() дозволяє вказати роздільник між елементами, які ви друкуєте. 

Використання символу зірочки (*) дозволяє подавати елементи списку в одному рядку з пробілами. Для відображення з кожним елементом у новому рядку або розділених комами використовуйте sep=”n” або sep=”, ” відповідно. 

Ось приклад використання списку фруктів:

# Example list of fruits

fruits = ["apple", "banana", "orange", "grape", "kiwi"]

# Displaying the list with a custom separator using the sep parameter

print("List of Fruits:", *fruits, sep=", ")

У цьому прикладі sep=”, ” вказує на використання коми та пробілу як роздільника між елементами в списку.

вихід:

Часова складність (O(n)):

Часова складність дорівнює O(n), оскільки за допомогою циклу for кожен елемент у списку обробляється окремо. Зі збільшенням кількості елементів (n) час виконання збільшується лінійно, що відображає пряму залежність між розміром вхідних даних і часом обчислення.

Просторова складність (O(1)):

Складність простору становить O(1), оскільки алгоритм використовує постійний обсяг пам’яті, незалежно від розміру вхідних даних. Цикл використовує фіксований набір змінних (наприклад, «елемент») і уникає створення додаткових структур даних або динамічного розподілу пам’яті залежно від розміру вхідних даних.

Відображення списку в Python за допомогою функції Map().

Використовуйте функцію map(), щоб переконатися, що кожен елемент у списку є рядком, особливо якщо список містить нерядкові елементи. Після цього об’єднайте ці трансформовані елементи за допомогою функції об’єднання для єдиного відображення.

Ось приклад відображення списку фруктів у Python:

# Example list of fruits

fruits = ["apple", "banana", "orange", "grape", "kiwi"]

# Displaying the list of fruits

print("List of Fruits:", fruits)

вихід:

Функція print() автоматично форматує список для відображення. Якщо ви хочете додатково налаштувати вихід, ви можете переглянути список і надрукувати кожен елемент окремо або використати метод об’єднання, як показано в попередніх прикладах.

Відображення списку в Python за допомогою індексування та нарізки

Ви можете відобразити список у Python за допомогою індексування та нарізки для доступу до певних елементів або підмножини списку. 

Ось приклад:

# Example list of fruits

fruits = ["apple", "banana", "orange", "grape", "kiwi"]

# Displaying the entire list

print("Complete List of Fruits:", fruits)

# Displaying specific elements using indexing

print("First Fruit:", fruits[0])

print("Third Fruit:", fruits[2])

# Displaying a subset using slicing

print("Subset of Fruits:", fruits[1:4])

вихід:

У цьому прикладі індексація використовується для доступу до окремих елементів (наприклад, fruits[0] для першого елемента), а нарізка використовується для відображення підмножини списку (наприклад, fruits[1:4] для елементів з індексом 1, 2 і 3).

Часова складність (O(n)):

Складність у часі дорівнює O(n), оскільки ітерація списку за допомогою індексування або нарізки передбачає відвідування кожного елемента один раз. Зі збільшенням розміру списку (n) лінійно зростає час, необхідний для доступу або розділення списку.

Просторова складність (O(1)):

Складність простору становить O(1) для операцій індексування та нарізки, оскільки вони використовують постійний обсяг додаткової пам’яті, незалежно від розміру списку. Обсяг пам’яті, необхідний для змінних індексу/зрізу, залишається постійним і не масштабується разом із розміром вхідних даних.

Відображення списку в Python за допомогою розуміння списку

Розуміння списків — це стисла функція в Python для створення списків шляхом застосування виразу до кожного елемента в існуючому ітераторі. Він забезпечує компактний синтаксис, який поєднує кроки створення нового списку та застосування перетворення до його елементів.

Ось приклад відображення зміненого списку фруктів за допомогою розуміння списку:

# Example list of fruits

fruits = ["apple", "banana", "orange", "grape", "kiwi"]

# Using list comprehension to create a new list with capitalized fruits

capitalized_fruits = [fruit.capitalize() for fruit in fruits]

# Displaying the new list

print("Capitalized Fruits:", capitalized_fruits)

вихід:

У цьому прикладі розуміння списку використовується для створення нового списку (capitalized_fruits). Результатом є список фруктів з великими літерами.

Часова складність (O(n)):

Час складності становить O(n) для цього прикладу, оскільки він повторює кожен елемент у вихідному списку фруктів. Час виконання змінюється лінійно залежно від кількості фруктів, що робить його пропорційним розміру вхідного списку.

Просторова складність (O(n)):

Складність простору становить O(n), оскільки розуміння списку створює новий список (capitalized_fruits), який зростає зі збільшенням розміру вхідного списку (fruits). Кожен елемент у вихідному списку відповідає елементу в новому списку, сприяючи лінійному зв’язку між розміром вхідних даних і використаною пам’яттю.

Висновок

У Python оволодіння мистецтвом друку списків має вирішальне значення для розуміння коду та візуалізації даних. У цьому посібнику розглянуто шість ефективних способів відображення списків, запропоновано практичні приклади та поради для ясності. Незалежно від того, чи використовуються цикли, перетворення рядків, спеціальні розділювачі, функції відображення, індексування, нарізка чи розуміння списку, кожен підхід служить певній меті, покращуючи ваші навички програмування на Python.

ЧАСТІ ЗАПИТАННЯ

споріднений

• Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Додайте собі сили. Доступ тут.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Розширення знань. Доступ тут.
• ПлатонЕСГ. вуглець, CleanTech, Енергія, Навколишнє середовище, Сонячна, Поводження з відходами. Доступ тут.
• PlatoHealth. Розвідка про біотехнології та клінічні випробування. Доступ тут.
• джерело: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/01/approaches-to-displaying-lists-in-python/