python中的dict()

在 Python 中，dict() 是创建字典的内置函数，字典是一种键值对（key-value pair）的数据结构。由于字典具有高效的键值查找、插入和删除操作，在 LeetCode 刷题中非常常用，尤其是处理映射关系、快速查找、计数、前缀匹配等问题时。

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基本特性

1. 键值对存储：字典中的每个元素是一个键值对，形式为 key: value。
2. 键的唯一性：字典的键必须唯一，重复键会覆盖之前的值。
3. 可变性：字典支持动态添加、修改和删除键值对。
4. 键必须可哈希：键可以是字符串、数字或元组等不可变类型，不能是列表或字典。

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常见用法和语法

1. 创建字典

• 空字典

  d = {}
  print(d)  # 输出: {}

• 通过 dict() 创建

  d = dict(a=1, b=2)
  print(d)  # 输出: {'a': 1, 'b': 2}

• 通过键值对创建

  d = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
  print(d)  # 输出: {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}

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2. 访问和修改字典

• 访问值

  d = {'a': 1, 'b': 2}
  print(d['a'])  # 输出: 1

  如果键不存在，直接访问会报错。

• 使用 get() 方法

  print(d.get('c', 'default'))  # 输出: 'default'

  如果键不存在，返回默认值 default。

• 添加或修改键值对

  d['c'] = 3
  print(d)  # 输出: {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

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3. 删除元素

• 使用 del

  del d['a']
  print(d)  # 输出: {'b': 2, 'c': 3}

• 使用 pop()

  value = d.pop('b', 'default')
  print(value)  # 输出: 2
  print(d)  # 输出: {'c': 3}

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4. 遍历字典

• 遍历键

  for key in d:
      print(key)

• 遍历值

  for value in d.values():
      print(value)

• 遍历键值对

  for key, value in d.items():
      print(key, value)

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5. 字典推导式

• 快速创建字典

  squares = {x: x**2 for x in range(5)}
  print(squares)  # 输出: {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16}

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LeetCode 中常用场景

1. 统计频率

统计字符或数字的出现次数：

nums = [1, 2, 2, 3, 3, 3]
count = {}
for num in nums:
    count[num] = count.get(num, 0) + 1
print(count)  # 输出: {1: 1, 2: 2, 3: 3}

2. 检查映射关系

判断两个字符串是否存在一一映射：

def isIsomorphic(s, t):
    mapping_s_t = {}
    mapping_t_s = {}
    for c1, c2 in zip(s, t):
        if c1 in mapping_s_t and mapping_s_t[c1] != c2:
            return False
        if c2 in mapping_t_s and mapping_t_s[c2] != c1:
            return False
        mapping_s_t[c1] = c2
        mapping_t_s[c2] = c1
    return True

3. 前缀匹配

用于实现 Trie（字典树）相关题目：

class Trie:
    def __init__(self):
        self.children = {}
        self.is_end = False
 
    def insert(self, word):
        node = self
        for char in word:
            if char not in node.children:
                node.children[char] = Trie()
            node = node.children[char]
        node.is_end = True

4. 两数之和

使用字典快速查找补数：

def twoSum(nums, target):
    d = {}
    for i, num in enumerate(nums):
        if target - num in d:
            return [d[target - num], i]
        d[num] = i

5. 滑动窗口问题

用字典记录窗口内字符频率：

def lengthOfLongestSubstring(s):
    char_index = {}
    start = max_len = 0
    for i, char in enumerate(s):
        if char in char_index and char_index[char] >= start:
            start = char_index[char] + 1
        char_index[char] = i
        max_len = max(max_len, i - start + 1)
    return max_len

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效率优势

1. 查找：字典的查找操作时间复杂度为 ( O(1) )。
2. 插入和删除：字典的插入和删除操作也为 ( O(1) )，适合大规模数据的快速操作。
3. 遍历：遍历时间复杂度为 ( O(n) )，取决于字典中元素的数量。

在 LeetCode 中，利用字典可以显著优化性能，尤其在需要频繁查找、统计或建立映射关系的题目中。