数据结构中的一些技巧

多重循环

    有很多函数的用法和数据结构的使用是息息相关的。前面我们学习了列表的基本用法，而在实际操作中往往会遇到更多的问题。比如，在整理表格或者文件的时候会按照字母或者日期进行排序，在Python中也存在类似的功能：

      看到结果了吧？sorted函数按照长短、大小、英文字母的顺序给每个列表中的元素进行排序。这个函数会经常在数据的展示中使用，其中有一个非常重要的地方，sorted函数并不会改变列表本身，你可以把它理解成是先将列表进行复制，然后在进行顺序的整理。

     在使用默认参数reverse后列表可以被按照逆序整理：

   在整理列表的过程中，如果同时需要两个列表应该怎么办？这时候可以用到zip函数，比如：

示例：

推导式

       现在我们来看数据结构中的推导式（List comprehension),也许你还看到过它的另一种名称叫做列表的解析式，在这里你只需要知道这两个说的其实是一个东西就可以了。

       现在我们有10个元素要装进列表中，普通的写法是这样的：

      下面换成列表解析的方式来写：

      列表解析不仅非常方便，并且在执行效率上要远远胜于前者，我们把两种不同的列表操作方式所耗的时间进行对比，就不难发现其效率的巨大差异：

      我们可以把列表推导简单地看成两个部分。红色虚线后面是for循环表达式，虚线前面可以认为是要放在列表中的元素，在这个例子中放在列表中的元素即是后面循环的元素本身。

         例如，

       与列表推导式相比， 字典推导式略有不同，主要是因为创建字典必须满足 键--值 的两个条件才能达成：

循环列表时获取元素的索引

      现在我们有一个字母表，如何能像图中一样，在索引的时候得到每个元素的具体位置的展示呢？

       前面提到过，列表是有序的，这时候我们可以使用Python中独有的函数emumerate来进行：