一:列表生成式
1.语法格式:
[x for i in iterable if solution]#直接生成相应列表 [(x for i in iterable if solution)]#生成一个列表生成器
工作过程:
- 迭代iterable中的每个元素;
- 每次迭代都先把结果赋值给i,(判断条件是否成立)然后给到x;
- 最后把所有通过i得到的值以一个新列表的形式返回。
相当于这样的过程:
L = [] for iter_var in iterable: if x >solution: L.append(iter_var)
循环嵌套语法格式
[exp for iter_var_A in iterable_A for iter_var_B in iterable_B]
相当于这样的过程:
L = [] for iter_var_A in iterable_A: for iter_var_B in iterable_B: L.append(exp)
2. 应用场景
其实列表生成式也是Python中的一种“语法糖”,也就是说列表生成式应该是Python提供的一种生成列表的简洁形式,应用列表生成式可以快速生成一个新的list。它最主要的应用场景是:根据已存在的可迭代对象推导出一个新的list。
3. 使用实例
实例1:生成一个从1到5的数字列表
# 不使用列表生成式实现 list1 = list(range(1,5)) # 使用列表生成式实现 list2 = [x for x in range(1,5)]
实例2:生成一个2n+1的数字列表,n为从3到11的数字
# 不使用列表生成式实现 list3 = [] for n in range(3, 11): list3.append(2*n + 1) # 使用列表生成式实现 list4 = [2*n + 1 for n in range(3, 11)]
实例3:过滤出一个指定的数字列表中值大于20的元素
L = [3, 7, 11, 14,19, 33, 26, 57, 99] # 不使用列表生成式实现 list5 = [] for x in L: if x < 20: list5.append(x) # 使用列表生成式实现 list6 = [x for x in L if x > 20]
实例4:计算两个集合的全排列,并将结果作为保存至一个新的列表中
L1 = ['香蕉', '苹果', '橙子'] L2 = ['可乐', '牛奶'] # 不使用列表生成式实现 list7 = [] for x in L1: for y in L2: list7.append((x, y)) # 使用列表生成式实现 list8 = [(x, y) for x in L1 for y in L2]
实例5:将一个字典转换成由一组元组组成的列表,元组的格式为(key, value)
D = {'Tom': 15, 'Jerry': 18, 'Peter': 13} # 不使用列表生成式实现 list9 = [] for k, v in D.items(): list9.append((k, v)) # 使用列表生成式实现 list10 = [(k, v) for k, v in D.items()]
4. 列表生成式与map()、filter()等高阶函数功能对比
我觉得,大家应该已经发现这里说的列表生成式的功能与map()和filter()高阶函数的功能很像,比如下面两个例子:
实例1:把一个列表中所有的字符串转换成小写,非字符串元素原样保留
L = ['TOM', 'Peter', 10, 'Jerry'] # 用列表生成式实现 list1 = [x.lower() if isinstance(x, str) else x for x in L] # 用map()函数实现 list2 = list(map(lambda x: x.lower() if isinstance(x, str) else x, L))
实例2:把一个列表中所有的字符串转换成小写,非字符串元素移除
L = ['TOM', 'Peter', 10, 'Jerry'] # 用列表生成式实现 list3 = [x.lower() for x in L if isinstance(x, str)] # 用map()和filter()函数实现 list4 = list(map(lambda x: x.lower(), filter(lambda x: isinstance(x, str), L)))
对于大部分需求来讲,使用列表生成式和使用高阶函数都能实现。但是map()和filter()等一些高阶函数在Python3中的返回值类型变成了Iteraotr(迭代器)对象(在Python2中的返回值类型为list),这对于那些元素数量很大或无限的可迭代对象来说显然是更合适的,因为可以避免不必要的内存空间浪费。关于迭代器的概念,下面会单独进行说明。
以上内容均来自https://www.cnblogs.com/yyds/p/6281453.html
以上知识为解决https://www.hackerrank.com/challenges/list-comprehensions/problem该问题,下面为个人自己所写
问题描述:
Let's learn about list comprehensions! You are given three integers and representing the dimensions of a cuboid along with an integer . You have to print a list of all possible coordinates given by on a 3D grid where the sum of is not equal to . Here,
Sample Input 0
1
1
1
2
Sample Output 0
[[0, 0, 0], [0, 0, 1], [0, 1, 0], [1, 0, 0], [1, 1, 1]]
if __name__ == '__main__': x = int(input()) y = int(input()) z = int(input()) n = int(input()) a,b,c=x+1,y+1,z+1 result=[[x,y,z] for x in range(a) for y in range(b) for z in range(c) if x+y+z!=n] print(result)