Python 中的 unordered_map<int, vector<float>> 等价物答案

【问题标题】：unordered_map<int, vector<float>> equivalent in PythonPython 中的 unordered_map<int, vector<float>> 等价物
【发布时间】：2016-12-19 20:37:38
【问题描述】：

我需要一个 Python 结构，它将整数索引映射到浮点数向量。我的数据是这样的：

[0] = {1.0, 1.0, 1.0, 1.0}
[1] = {0.5, 1.0}

如果我用 C++ 编写此代码，我将使用以下代码来定义/添加/访问，如下所示：

std::unordered_map<int, std::vector<float>> VertexWeights;
VertexWeights[0].push_back(0.0f);
vertexWeights[0].push_back(1.0f);
vertexWeights[13].push_back(0.5f);
std::cout <<vertexWeights[0][0];

在 Python 中 this 的等效结构是什么？

【问题讨论】：

标签： python c++ hashmap

【解决方案1】：

这种格式的dictionary -> { (int) key : (list) value }

d = {}  # Initialize empty dictionary.
d[0] = [1.0, 1.0, 1.0, 1.0] # Place key 0 in d, and map this array to it.
print d[0]
d[1] = [0.5, 1.0]
print d[1]
>>> [1.0, 1.0, 1.0, 1.0]
>>> [0.5, 1.0]
print d[0][0]  # std::cout <<vertexWeights[0][0];
>>> 1.0

【讨论】：

在 c++ 中，如果没有键可以说 d[15]，那么它会自动创建。但是在 Pyhton 中我得到了关键错误。有没有办法克服这个？
是的，C++ 和 python 在这方面的工作方式相同。更新了我的答案。 Python 的字典字面量本质上是一个无序映射。 @Cihan
@Cihan 试试collections.defaultdict(list).

【解决方案2】：

这样的字典和列表怎么样：

>>> d = {0: [1.0, 1.0, 1.0, 1.0], 1: [0.5, 1.0]}
>>> d[0]
[1.0, 1.0, 1.0, 1.0]
>>> d[1]
[0.5, 1.0]
>>>

键可以是整数，关联的值可以存储为列表。 Python 中的字典是一个哈希映射，复杂度被摊销了O(1)。

【讨论】：

【解决方案3】：

我会选择dict，其中整数作为键，list 作为项目，例如

m = dict()
m[0] = list()
m[0].append(1.0)
m[0].append(0.5)
m[13] = list()
m[13].append(13.0)

如果不是太多数据

【讨论】：

m[13] = list()应该在m[13].append(13.0)之前。