Php array_search: поиск значения в массиве
Содержание:
- Конструирование массивов
- Интерполяционный поиск
- Простые и ассоциативные массивы
- Бинарный поиск
- Создание массива
- Юношам, обдумывающим житье
- Удаление элементов из массива
- 3) Поиск с барьером.
- Перестройка массива
- Просто, доступно и понятно
- Поиск значения в многомерном массиве
- Русский язык в ключах и значениях
- Описание методики
- Индексирование массивов
- Многомерные массивы
- Поиск Фибоначчи
Конструирование массивов
Массив в PHP имеет удобный синтаксис и функциональность. Этот тип данных можно описать предварительно, но часто удобно создавать массивы на лету по мере необходимости.
public $aNone = array(); // массив описан и ничего не содержит
public $aFact = array(‘авокадо’, ‘персик’, ‘вишня’); // в этом массиве три элемента
Создание массива в процессе проверки какого-либо условия:
$cSrcLine = ‘строка анализируемых данных’;
for ($i=0; $i<13; $i++) {
$cUserLine = inputUserLine(); // ввод чего-то
if (checkFunc($cSrcLine, $cUserLine) {
$aResult[] = ‘Yes’; // добавить в массив PHP
} else {
$aResult[] = ‘No’;
}
}
В результате исполнения данного примера создастся массив из 13 элементов, значениями которого будут только строки ‘Yes’ или ‘No’. Элементы получат индексы от 0 до 12. Тот же эффект можно получить, предварительно записав «будущий» PHP-массив в строку:
$cFutureArray = »;
for ($i=0; $i<13; $i++) {
$cUserLine = inputUserLine(); // ввод чего-то
if ($i > 0) { $cFutureArray .= ‘|’; }
if (checkFunc($cSrcLine, $cUserLine) { $cFutureArray .= ‘Yes’;
} else { $cFutureArray .= ‘No’; }
}
$aResult = explode(‘|’, $cFutureArray);
Интерполяционный поиск
Интерполяционный поиск — это еще один алгоритм «разделяй и властвуй», аналогичный бинарному поиску. В отличие от бинарного поиска, он не всегда начинает поиск с середины. Интерполяционный поиск вычисляет вероятную позицию искомого элемента по формуле:
В этой формуле используются следующие переменные:
- lys — наш входной массив.
- val — искомый элемент.
- index — вероятный индекс искомого элемента. Он вычисляется как более высокое значение, когда значение val ближе по значению к элементу в конце массива (), и более низкое, когда значение val ближе по значению к элементу в начале массива ().
- low — начальный индекс массива.
- high — последний индекс массива.
Алгоритм осуществляет поиск путем вычисления значения индекса:
- Если значение найдено (когда ), возвращается индекс.
- Если значение меньше , то значение индекса пересчитывается по формуле для левого подмассива.
- Если значение больше , то значение индекса пересчитывается по формуле для правого подмассива.
Давайте посмотрим на реализацию интерполяционного поиска на Python:
def InterpolationSearch(lys, val):
low = 0
high = (len(lys) - 1)
while low <= high and val >= lys and val <= lys:
index = low + int(((float(high - low) / ( lys - lys)) * ( val - lys)))
if lys == val:
return index
if lys < val:
low = index + 1;
else:
high = index - 1;
return -1
Если мы используем функцию для вычисления:
>>> print(InterpolationSearch(, 6))
Наши начальные значения будут следующими:
val = 6,
low = 0,
high = 7,
lys = 1,
lys = 8,
index = 0 + [(6-1)*(7-0)/(8-1)] = 5
Поскольку равно 6, что является искомым значением, мы прекращаем выполнение и возвращаем результат:
5
Если у нас большое количество элементов и наш индекс не может быть вычислен за одну итерацию, то мы продолжаем пересчитывать значение индекса после корректировки значений high и low.
Временная сложность интерполяционного поиска равна O(log log n), когда значения распределены равномерно. Если значения распределены неравномерно, временная сложность для наихудшего случая равна O(n) — так же, как и для линейного поиска.
Интерполяционный поиск лучше всего работает на равномерно распределенных, отсортированных массивах. В то время как бинарный поиск начинает поиск с середины и всегда делит массив на две части, интерполяционный поиск вычисляет вероятную позицию элемента и проверяет индекс, что повышает вероятность нахождения элемента за меньшее количество итераций.
Простые и ассоциативные массивы
Запись двумерного массива — это еще одна пара скобок «», например: $aSrcData означает обращение к элементу массива , входящего в массив $aSrcData. В PHP нет требования объявлять заранее данные. Любою заявленную информацию всегда можно проверить на предмет существования.
Очень эффективно создавать что-то только тогда, когда это нужно, в том виде, в котором оно потребовалось, и уничтожать, когда в нем исчезла необходимость. Используя в качестве ключей (индексов) осмысленные имена, можно получить читабельные конструкции, осмысленные в контексте текущего места в алгоритме:
$aAnketa = ‘Иванов’;$aAnketa = 42;$aAnketa = ‘Директор’;$aAnketa = true;$aTable[] = $aAnketa;$aAnketa = ‘Петров’;$aAnketa = 34;$aAnketa = ‘Менеджер’;$aAnketa = true;$aTable[] = $aAnketa;$aAnketa = ‘Афанасьев’;$aAnketa = 28;$aAnketa = ‘Рабочий’;$aAnketa = false;$aTable[] = $aAnketa;
$sOne .= implode («; «, $aTable) . ‘<br/>’; // второй PHP-массив в строку $sOne .= $aTable; // обращение к одному элементу второго массива
Результат работы этого примера (первый массив — обычный, ключи в нем начинаются с 0, второй массив — ассоциативный, в нем четыре ключа: ‘name’, ‘age’, ‘work’, ‘active’):
$sOne = ‘Петров; 34; Менеджер; 1<br/>Менеджер’;
На этом простом примере можно видеть, как созданная анкета может быть применена ко всем сотрудникам. Можно создать массив сотрудников с индексами по табельным номерам и, если нужен будет конкретный сотрудник, то выбрать его по табельному номеру.
Если в организации есть подразделения, или есть сезонные рабочие, или требуется отдельно выделить работающих пенсионеров, … конструкция «PHP-массив в массиве» очень удобна, но никогда не следует увлекаться размерностью. Два-три измерения — предел для эффективного решения.
Бинарный поиск
Бинарный поиск работает по принципу «разделяй и властвуй». Он быстрее, чем линейный поиск, но требует, чтобы массив был отсортирован перед выполнением алгоритма.
Предполагая, что мы ищем значение в отсортированном массиве, алгоритм сравнивает со значением среднего элемента массива, который мы будем называть .
- Если — это тот элемент, который мы ищем (в лучшем случае), мы возвращаем его индекс.
- Если нет, мы определяем, в какой половине массива мы будем искать дальше, основываясь на том, меньше или больше значение значения , и отбрасываем вторую половину массива.
- Затем мы рекурсивно или итеративно выполняем те же шаги, выбирая новое значение для , сравнивая его с и отбрасывая половину массива на каждой итерации алгоритма.
Алгоритм бинарного поиска можно написать как рекурсивно, так и итеративно. , потому что она требует выделения новых кадров стека.
Поскольку хороший алгоритм поиска должен быть максимально быстрым и точным, давайте рассмотрим итеративную реализацию бинарного поиска:
def BinarySearch(lys, val):
first = 0
last = len(lys)-1
index = -1
while (first <= last) and (index == -1):
mid = (first+last)//2
if lys == val:
index = mid
else:
if val<lys:
last = mid -1
else:
first = mid +1
return index
Если мы используем функцию для вычисления:
>>> BinarySearch(, 20)
То получим следующий результат, являющийся индексом искомого значения:
1
На каждой итерации алгоритм выполняет одно из следующих действий:
- Возврат индекса текущего элемента.
- Поиск в левой половине массива.
- Поиск в правой половине массива.
Мы можем выбрать только одно действие на каждой итерации. Также на каждой итерации наш массив делится на две части. Из-за этого временная сложность двоичного поиска равна O(log n).
Одним из недостатков бинарного поиска является то, что если в массиве имеется несколько вхождений элемента, он возвращает индекс не первого элемента, а ближайшего к середине:
>>> print(BinarySearch(, 4))
После выполнения этого фрагмента кода будет возвращен индекс среднего элемента:
2
Для сравнения: выполнение линейного поиска по тому же массиву вернет индекс первого элемента:
Однако мы не можем категорически утверждать, что двоичный поиск не работает, если массив содержит дубликаты. Он может работать так же, как линейный поиск, и в некоторых случаях возвращать первое вхождение элемента. Например:
>>> print(BinarySearch(, 4)) 3
Бинарный поиск довольно часто используется на практике, потому что он эффективен и быстр по сравнению с линейным поиском. Однако у него есть некоторые недостатки, такие как зависимость от оператора . Существует много других алгоритмов поиска, работающих по принципу «разделяй и властвуй», которые являются производными от бинарного поиска. Некоторые из них мы рассмотрим далее.
Создание массива
Массив можно создать с помощью функции array(), параметры которой и составляют массив. Параметры могут задаваться парами «ключ=>значение». Если при создании массива ключ не указывается, то индекс определяется положением элемента в массиве (начиная с 0). Например:
$рост = array (174, 181, 166); //Массив с индексацией, начинающейся с нуля $цена = array ("помидоры" => 15, "огурцы" => 12); //Ассоциативный массив $данные = array ( "Иванов" => array ("рост" => 174, "вес" => 68), "Петров" => array ("рост" => 181, "вес" => 90), "Сидоров" => array ("рост" => 166, "вес" => 73)); //Двухмерный массив
Массивы можно создать и другим способом — непосредственно. Например:
$фрукты[] = "яблоко"; $фрукты[] = "груша"; $фрукты[] = "слива"; $цена = 15; $цена = 12;
Индексы элементов неассоциативного массива можно не указывать. PHP автоматически вычислит их. Если же указать индексы таким образом:
$фрукты = "груша"; $фрукты = "яблоко";
то в массиве будет два элемента, причем последний с индексом 5. Элементы 1 — 4 не инициализируются.
Можно создать массив с помощью функции array(), а затем добавить к нему новый элемент:
$фрукты = array("яблоко","груша","слива"); ... $фрукты[] = "персик";
Юношам, обдумывающим житье
Удаление элементов из массива
Проще всего удалить элемент массива PHP в ходе его обработки. В этом случае, например, в результате исполнения цикла, исходный массив просматривается, и формируется новый, в который ненужные элементы просто не записываются.
Можно поступить проще. Если к последнему примеру применить:
unset($aLine); // удалить элемент массива PHP
то результат будет:
фрукт=апельсиновощ=огурец1=баклажан
Вариантов манипулирования элементами массивов можно сконструировать множество. Например, используя функции: implode() и explode(), можно записать PHP-массив в строку с одним разделителем, а разобрать обратно в другой массив — по другому разделителю.
Чтобы просто на PHP удалить массив целиком, достаточно написать: unset($aLine);
Этого достаточно.
3) Поиск с барьером.
Идея поиска с
барьером состоит в том, чтобы не проверять
каждый раз в цикле условие, связанное
с границами массива. Это можно обеспечить,
установив в массив так называемый
барьер: любой элемент, который
удовлетворяет условию поиска. Тем самым
будет ограничено изменение индекса.
Выход из цикла, в
котором теперь остается только условие
поиска, может произойти либо на найденном
элементе, либо на барьере. Таким образом,
после выхода из цикла проверяется, не
барьер ли мы нашли? Вычислительная
сложность поиска с барьером меньше,
чем у линейного поиска, но также является
величиной того же порядка, что и N
— количество элементов массива. Существует
два способа установки барьера:
дополнительным элементом или вместо
крайнего элемента массива.
ПРИМЕР: Поиск с
барьером
program
Poisk2a;
var
A:array of integer;
N,X,i:integer;
begin
read(N); {N<=100}
for i:=1 to N do read(A);
read(X);
A:=X;
{установка барьера дополнительным
элементом}
i:=1;
{i:=0;}
while A<>X do
i:=i+1;
{repeat i:=i+1; until
A=X;}
if
i<=N
then
write(‘первое
вхождение числа ‘,X,’
в массив A
на ‘,i,’
месте’)
else
write(‘не нашли’);
end.
program
Poisk2b;
var
A:array of integer;
N,X,i,y:integer;
begin
read(N); {N<=100}
for i:=1 to N do read(A);
read(X);
y:=A;
{сохранение последнего элемента}
A:=X;
{установка барьера на последнее место
массива}
i:=1;
{i:=0;}
while A<>X do i:=i+1;
{repeat i:=i+1; until A=X;}
if (i<N) or (y=X) then
write(‘первое
вхождение числа ‘,X,’
в массив A
на ‘,i,’
месте’)
else
write(‘не
нашли’);
A:=y;
{восстановление последнего элемента
массива}
end.
Поиск максимального
или минимального элемента массива.
Задачу поиска
минимального элемента массива рассмотрим
на примере массива целых чисел. Алгоритм
поиска минимального (максимального)
элемента массива довольно очевиден:
сначала делается предположение, что
первый элемент массива является
минимальным (максимальным), затем
остальные элементы массива последовательно
сравниваются с этим элементом. Если во
время очередной проверки обнаруживается,
что проверяемый элемент меньше (больше)
принятого за минимальный (максимальный),
то этот элемент становится минимальным
(максимальным) и продолжается проверка
оставшихся элементов.
Поиск
в массиве заданного элемента
При
решении многих задач возникает
необходимость определить, содержит ли
массив определенную информацию или
нет. Задачи такого типа называются
поиском в
массиве. Для
организации поиска в массиве могут
быть использованы различные алгоритмы.
Наиболее простой — это алгоритм простого
перебора. Поиск
осуществляется последовательным
сравнением элементов массива с образцом
до тех пор, пока не будет найден элемент,
равный образцу, или не будут проверены
все элементы. Алгоритм простого перебора
применяется, если элементы массива не
упорядочены.
Метод
бинарного поиска
На
практике довольно часто производится
поиск в массиве, элементы которого
упорядочены по некоторому критерию
(такие массивы называются упорядоченными).
Например, массив фамилий, как правило,
упорядочен по алфавиту. Если массив
упорядочен, то применяют метод бинарного
поиска.
Метод (алгоритм)
бинарного поиска реализуется следующим
образом:
1.
Сначала образец сравнивается со средним
(по номеру) элементом массива.
-
Если
образец равен среднему элементу, то
задача решена. -
Если
образец больше среднего элемента, то
это значит, что искомый элемент
расположен ниже среднего элемента
(между элементами с номерами sred+1 и
niz), и за новое значение verb принимается
sred+i, а значение niz не меняется. -
Если
образец меньше среднего элемента, то
это значит, что искомый элемент
расположен выше среднего элемента
(между элементами с номерами verh и
sred-1), и за новое значение niz принимается
sred-1, а значение verh не меняется.
После того как
определена часть массива, в которой
может находится искомый элемент, по
формуле (niz-verh) /2+verh вычисляется новое
значение sred и поиск продолжается.
Алгоритм бинарного
поиска заканчивает свою работу, если
искомый элемент найден или если перед
выполнением очередного цикла поиска
обнаруживается, что значение verh больше,
чем niz.
Перестройка массива
После нарезки данных вам может понадобиться изменить их.
Например, некоторые библиотеки, такие как scikit-learn, могут требовать, чтобы одномерный массив выходных переменных (y) был сформирован как двумерный массив с одним столбцом и результатами для каждого столбца.
Некоторые алгоритмы, такие как рекуррентная нейронная сеть с короткой кратковременной памятью в Keras, требуют ввода данных в виде трехмерного массива, состоящего из выборок, временных шагов и функций.
Важно знать, как изменить ваши массивы NumPy, чтобы ваши данные соответствовали ожиданиям конкретных библиотек Python. Мы рассмотрим эти два примера
Форма данных
Массивы NumPy имеют атрибут shape, который возвращает кортеж длины каждого измерения массива.
Например:
При выполнении примера печатается кортеж для одного измерения.
Кортеж с двумя длинами возвращается для двумерного массива.
Выполнение примера возвращает кортеж с количеством строк и столбцов.
Вы можете использовать размер измерений вашего массива в измерении формы, например, указав параметры.
К элементам кортежа можно обращаться точно так же, как к массиву, с 0-м индексом для числа строк и 1-м индексом для количества столбцов. Например:
Запуск примера позволяет получить доступ к конкретному размеру каждого измерения.
Изменить форму 1D в 2D Array
Обычно требуется преобразовать одномерный массив в двумерный массив с одним столбцом и несколькими массивами.
NumPy предоставляет функцию reshape () для объекта массива NumPy, который можно использовать для изменения формы данных.
Функция reshape () принимает единственный аргумент, который задает новую форму массива. В случае преобразования одномерного массива в двумерный массив с одним столбцом кортеж будет иметь форму массива в качестве первого измерения (data.shape ) и 1 для второго измерения.
Собрав все это вместе, мы получим следующий проработанный пример.
При выполнении примера печатается форма одномерного массива, изменяется массив, чтобы иметь 5 строк с 1 столбцом, а затем печатается эта новая форма.
Изменить форму 2D в 3D Array
Обычно требуется преобразовать двумерные данные, где каждая строка представляет последовательность в трехмерный массив для алгоритмов, которые ожидают множество выборок за один или несколько временных шагов и одну или несколько функций.
Хорошим примером являетсямодель в библиотеке глубокого обучения Keras.
Функция изменения формы может использоваться напрямую, указывая новую размерность. Это ясно с примером, где каждая последовательность имеет несколько временных шагов с одним наблюдением (функцией) на каждый временной шаг.
Мы можем использовать размеры в атрибуте shape в массиве, чтобы указать количество выборок (строк) и столбцов (временных шагов) и зафиксировать количество объектов в 1
Собрав все это вместе, мы получим следующий проработанный пример.
При выполнении примера сначала печатается размер каждого измерения в двумерном массиве, изменяется форма массива, а затем суммируется форма нового трехмерного массива.
Просто, доступно и понятно
Создавая на php массив в массиве, лучше всего ограничиваться двумя-тремя уровнями. Несмотря на стабильность и надежность PHP допускает ошибки при обработке синтаксических конструкций. С этим мириться можно, имея хороший редактор кода, привыкнув точно считать скобки и запятые. Однако PHP не контролирует типы данных (это карма современного программирования) и позволяет разработчику практиковать семантические ошибки.
Правило контролировать типы переменных или собственные идеи превращения семантики в синтаксис — часто непозволительная роскошь. Это потеря скорости скрипта, читабельности кода, … потому простота в кодировании всегда имеет существенное значение.
У PHP есть существенная отрицательная черта: при возникновении неопределенности скрипт просто зависает. Не все отладчики справляются с непредвиденными обстоятельствами, и многое зависит от опыта и интуиции разработчика. Чем проще алгоритм, чем доступнее структурирована информация, тем больше шансов найти ошибку или вовсе не допустить ее.
Характерно, что когда появились первые массивы, были предложены варианты данных в виде структур — неуклюжая попытка создать что-то из различных типов данных. Первые выжили и приобрели новый эффективный синтаксис, вторые ушли в историю.
Поиск значения в многомерном массиве
А что делать, если мы работаем с многомерным массивом? Ведь его элементами будут другие массивы.
Здесь уже рассмотренные нами алгоритмы не сработают.
На самом деле все не так уж и сложно, просто нужно немного усложнить весь механизм и использовать цикл, например, foreach(), который прекрасно работает с массивами.
Допустим у нас есть многомерный массив. Его непосредственными значениями являются другие массивы, в которых может содержаться искомое значение элемента.
Все, что требуется сделать – это перебрать элементы первоначального массива в цикле foreach(). Каждый элемент этого массива будет разобран на ключ ($key) и значение ($value).
Значением будет являться каждый из массивов, находящийся внутри основного многомерного массива. Вот с этими значениями мы и будем работать, ища в каждом внутреннем массиве искомое значение элемента.
При нахождении мы выведем на экран сообщение о том, что такой элемент существует, а если нет, то выведем другое сообщение, что такого элемента нет.
Давайте посмотрим все это на примере кода:
<?php
$Mass2 = array('name'=>'anna','id'=>234);
$Mass2 = array('name'=>'anton','id'=>24);
$Mass2 = array('name'=>'ivan','id'=>007);
foreach($Mass2 as $key => $value)
{
$name .= in_array('ivan',$value);
}
if($name) echo 'OK! Element here!';
else echo 'No have element!';
?>
Как Вы видите, вначале мы объявляем сам многомерный массив.
Далее в цикле foreach() проходимся по каждому из его элементов (внутренних массивов). В переменную $value на каждой итерации попадает каждый внутренний массив массива $Mass2.
А далее при помощи функции in_array() мы проверяем существование нужного нам значения элемента и заносим результат в переменную $name.
При этом здесь обязательно нужно писать не просто знак равенства, а «.=».
Делается это для того, чтобы переменная $name не перезаписывалась на каждой итерации, а дополнялась. Ведь если на первой итерации элемент будет найден и в переменную $name запишется значение «true», а на второй итерации (то есть во втором внутреннем массиве) искомого значения элемента нет, то значение переменной $name просто перезапишется, и в итоге мы просто не получим корректный результат.
Далее по результатам значения переменной $name мы выводим на экран соответствующее сообщение.
Как Вы поняли, итогом работы этого кода будет сообщение «OK! Element here!».
Попробуйте поменять искомый элемент на несуществующий и Вы увидите сообщение «No have element!».
Конечно же, при нахождении или не нахождении определенного элемента мы можем не просто выводить сообщения, а делать какие-либо другие действия. Все зависит от того, что Вам нужно сделать. Например, при наличии искомого значения в массиве, Вы можете отдавать пользователю какую-то конкретную информацию и т.д.
Вот и все на сегодня! Надеюсь, урок был понятен и полезен! Попробуйте сами написать подобный код, чтобы разобраться во всем окончательно.
А я жду Ваших комментариев.
Делитесь уроком со своими друзьями при помощи кнопок соц. сетей, расположенных ниже. А также подписывайтесь на обновления блога. Мы уже собрали достаточно неплохой архив полезных материалов, и они будут только пополняться!
Желаю Вам успешного программирования!
С Вами была Анна Котельникова!
До новых встреч!
Русский язык в ключах и значениях
Не рекомендуется использовать ничего, что связано с национальными кодировками, в синтаксических конструкциях. Русский язык, как и все прочие языки, символы которых выходят за пределы a-z, не будет создавать проблем, находясь в области данных, но не в синтаксисе кода. Иногда даже простая задача на PHP «вывести массив на принтер или на экран» приведет к «кракозябрам», а чаще просто остановит скрипт.
PHP — лояльный язык и терпимо относится к национальным кодировкам, но существует масса ситуаций, когда выполненный объем работ приходится делать повторно только потому, что в нужном месте и в нужное время выскочит ключевое значение, распознать которое не представится возможным.
Описание методики
Допустим, вы намерены ввести строчку символов и хотите, чтобы элементы списка вводились без переноса на новую строку. Также вам хочется, чтобы все эти элементы были разделены друг от друга посредством пробелов. В данном случае на помощь приходит функция, называемая input.
Сразу, как только вы применили вышеуказанную функцию, вы можете прибегнуть к методу строки, которая называется split. Для чего он предназначен? Он способен возвращать список строк. Делает он это так, чтобы исходная строка оказалась как бы разрезана. Фактически выделяются отдельные её части, при этом используются пробелы. Приведем пример:
A = input().split()
Вы запустили такую программу? Попробуйте ввести сразу после этого комбинацию 123. В итоге вы получите список, который будет сопоставлен со значением .
Если у вас есть желание сформировать список, который состоял только из чисел, можно преобразовывать данные элементы по одному числу. Как это выглядит на практике:
for i in range(len(A)):
A = int(A)
То же самое можно сделать в одну строчку, если воспользоваться особыми функциями. Подразумеваются такие опции, которые называется map и list. Узнаем, как это может выглядеть:
for i in range(len(A)):
A = int(A)
Можно делать всё то же самое с использованием вышеперечисленных элементов, но только в 1 строку:
A = list(map(int, input().split()))
Если приходится взаимодействовать со списком действительных чисел, то в этом перечне можно произвести замену. Она будет касаться компонента int, который впоследствии будет заменён на разновидность float.
Методика, о которой сказано ранее, имеет 1 необязательный параметр. Он непосредственно влияет на то, какую именно строку следует использовать при разделении составляющих перечня, то есть списка. Рассмотрим в качестве примера разновидность split(‘.’). Что такой объект способен сделать? В данном случае он возвращает список, который был разрезан с помощью программы, к символам первоначальной строки ‘.’.
Применение противоположных методов позволяет получить перечень, пользуясь единострочной командой. В такой ситуации на помощь придет метод строки, которая именуется Join. Список строк выступает в данном случае единственным параметром для такой методики. Что мы получаем в итоге, как результат?
Формируется строка, которая образована посредством соединения компонентов списка. Они выступают в роли параметра. Соединяются они в единую строку. В то же время между составляющими списка можно увидеть разделитель, который соответствует строке, куда применим рассматриваемые компоненты. Рассмотрим в качестве примера программу:
A =
print(‘ ‘.join(A))
print(».join(A))
print(‘***’.join(A))
Здесь можно будет вывести особые строки, которые примут вид ‘red green blue’, redgreenblue и red***green***blue.
Но бывает и так, что в списке присутствуют числа и он состоит из них. Тогда вам потребуется функция map. Она потребуется на дополнительной основе. Соответственно, разделяя их пробелами, составляющие списка можно представить в таком варианте:
print(‘ ‘.join(map(str, A)))
Индексирование массивов
Когда ваши данные представлены с помощью массива NumPy, вы можете получить к ним доступ с помощью индексации.
Давайте рассмотрим несколько примеров доступа к данным с помощью индексации.
Одномерное индексирование
Как правило, индексирование работает так же, как вы ожидаете от своего опыта работы с другими языками программирования, такими как Java, C # и C ++.
Например, вы можете получить доступ к элементам с помощью оператора скобок [], указав индекс смещения нуля для значения, которое нужно получить.
При выполнении примера печатаются первое и последнее значения в массиве.
Задание целых чисел, слишком больших для границы массива, приведет к ошибке.
При выполнении примера выводится следующая ошибка:
Одно из ключевых отличий состоит в том, что вы можете использовать отрицательные индексы для извлечения значений, смещенных от конца массива.
Например, индекс -1 относится к последнему элементу в массиве. Индекс -2 возвращает второй последний элемент вплоть до -5 для первого элемента в текущем примере.
При выполнении примера печатаются последний и первый элементы в массиве.
Двумерное индексирование
Индексация двумерных данных аналогична индексации одномерных данных, за исключением того, что для разделения индекса для каждого измерения используется запятая.
Это отличается от языков на основе C, где для каждого измерения используется отдельный оператор скобок.
Например, мы можем получить доступ к первой строке и первому столбцу следующим образом:
При выполнении примера печатается первый элемент в наборе данных.
Если нас интересуют все элементы в первой строке, мы можем оставить индекс второго измерения пустым, например:
Это печатает первый ряд данных.
Многомерные массивы
Многие системы управления сайтами (СМС) используют массивы «с размахом». С одной стороны, это хорошая практика, с другой стороны, это затрудняет применение. Даже если автору понятна доктрина «PHP-массив в массиве», то не следует ей злоупотреблять: не только разработчику придется привыкать к сложной нотации. Часто спустя время сам создатель будет долго вспоминать, что писал поначалу:
return array(
‘view_manager’ => array(41, ‘template_path_stack’ => array( __DIR__ . ‘/../view’, ),
‘router’ => array(‘routes’ => array(‘sayhello’ => array(
‘type’ => ‘Zend\Mvc\Router\Http\Literal’,
‘options’ => array(‘route’ => ‘/sayhello’, ‘defaults’ => array(
‘controller’ => ‘Helloworld\Controller\Index’, ‘action’ => ‘index’,))))),
‘controllers’ => array(‘invokables’ => array(
‘Helloworld\Controller\Index’ => ‘Helloworld\Controller\IndexController’))
);
Это образец практики «PHP-массив в массиве» от ZF 2. Не слишком вдохновляет поначалу, но это работает и, возможно, делает данный фреймворк успешным (пример из модуля ZendSkeletonApplication/module/Helloworld/config/module.config.php).
Массив — важная конструкция данных в ходе проектирования и разработки. Его многомерный вариант когда-то был популярен, но с течением времени осталась потребность в массивах максимум двух-трех размерностей. Так проще и понятнее, а с точки зрения профессиональности когда что-то начинает множится, значит, что-то в постановке задачи или в коде обстоит не так.
Поиск Фибоначчи
Поиск Фибоначчи — это еще один алгоритм «разделяй и властвуй», который имеет сходство как с бинарным поиском, так и с jump search. Он получил свое название потому, что использует числа Фибоначчи для вычисления размера блока или диапазона поиска на каждом шаге.
Числа Фибоначчи — это последовательность чисел 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21 …, где каждый элемент является суммой двух предыдущих чисел.
Алгоритм работает с тремя числами Фибоначчи одновременно. Давайте назовем эти три числа , и . Где и — это два числа, предшествующих в последовательности:
Мы инициализируем значения 0, 1, 1 или первые три числа в последовательности Фибоначчи. Это поможет нам избежать в случае, когда наш массив содержит очень маленькое количество элементов.
Затем мы выбираем наименьшее число последовательности Фибоначчи, которое больше или равно числу элементов в нашем массиве , в качестве значения . А два числа Фибоначчи непосредственно перед ним — в качестве значений и . Пока в массиве есть элементы и значение больше единицы, мы:
- Сравниваем со значением блока в диапазоне до и возвращаем индекс элемента, если он совпадает.
- Если значение больше, чем элемент, который мы в данный момент просматриваем, мы перемещаем значения , и на два шага вниз в последовательности Фибоначчи и меняем индекс на индекс элемента.
- Если значение меньше, чем элемент, который мы в данный момент просматриваем, мы перемещаем значения и на один шаг вниз в последовательности Фибоначчи.
Давайте посмотрим на реализацию этого алгоритма на Python:
def FibonacciSearch(lys, val):
fibM_minus_2 = 0
fibM_minus_1 = 1
fibM = fibM_minus_1 + fibM_minus_2
while (fibM < len(lys)):
fibM_minus_2 = fibM_minus_1
fibM_minus_1 = fibM
fibM = fibM_minus_1 + fibM_minus_2
index = -1;
while (fibM > 1):
i = min(index + fibM_minus_2, (len(lys)-1))
if (lys < val):
fibM = fibM_minus_1
fibM_minus_1 = fibM_minus_2
fibM_minus_2 = fibM - fibM_minus_1
index = i
elif (lys > val):
fibM = fibM_minus_2
fibM_minus_1 = fibM_minus_1 - fibM_minus_2
fibM_minus_2 = fibM - fibM_minus_1
else :
return i
if(fibM_minus_1 and index < (len(lys)-1) and lys == val):
return index+1;
return -1
Используем функцию FibonacciSearch для вычисления:
>>> print(FibonacciSearch(, 6))
Давайте посмотрим на пошаговый процесс поиска:
- Присваиваем переменной наименьшее число Фибоначчи, которое больше или равно длине списка. В данном случае наименьшее число Фибоначчи, отвечающее нашим требованиям, равно 13.
- Значения присваиваются следующим образом:
fibM = 13
fibM_minus_1 = 8
fibM_minus_2 = 5
index = -1
Далее мы проверяем элемент lys, где 4 — это минимум из двух значений — index + fibM_minus_2 (-1+5) и длина массива минус 1 (11-1). Поскольку значение lys равно 5, что меньше искомого значения, мы перемещаем числа Фибоначчи на один шаг вниз в последовательности, получая следующие значения:
fibM = 8
fibM_minus_1 = 5
fibM_minus_2 = 3
index = 4
Далее мы проверяем элемент lys, где 7 — это минимум из двух значений: index + fibM_minus_2 (4 + 3) и длина массива минус 1 (11-1). Поскольку значение lys равно 8, что больше искомого значения, мы перемещаем числа Фибоначчи на два шага вниз в последовательности, получая следующие значения:
fibM = 3
fibM_minus_1 = 2
fibM_minus_2 = 1
index = 4
Затем мы проверяем элемент lys, где 5 — это минимум из двух значений: index + fibM_minus_2 (4+1) и длина массива минус 1 (11-1) . Значение lys равно 6, и это наше искомое значение!
Получаем ожидаемый результат:
5
Временная сложность поиска Фибоначчи равна O(log n). Она такая же, как и у бинарного поиска. Это означает, что алгоритм в большинстве случаев работает быстрее, чем линейный поиск и jump search.
Поиск Фибоначчи можно использовать, когда у нас очень большое количество искомых элементов и мы хотим уменьшить неэффективность, связанную с использованием алгоритма, основанного на операторе деления.
Дополнительным преимуществом использования поиска Фибоначчи является то, что он может вместить входные массивы, которые слишком велики для хранения в кэше процессора или ОЗУ, потому что он ищет элементы с увеличивающимся шагом, а не с фиксированным.
