Python——有序字典 (OrderedDict)

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深入理解 Python 中的数据结构： OrderedDict 在 Python 中，字典（dict）是一种用于存储键值对的数据结构。字典的特点是其键是唯一的，并且访问速度极快。然而，标准字典有一个不足之处，即在 Python 3.6之前，字典不保证保持插入顺序。为了解决这一问题， Python 的模块引入了类，它不仅拥有字典的所有功能，还能够维护键值对的插入顺序。本文将详细介绍的特性、用法以及和标准字典的对比。
读取数据创建n个键值对，将其排序后放入有序字典并输出。
有序字典 (OrderedDict)
有序字典和普通的dict基本上是相似的，只有一点不同，那就是有序字典中键值对的顺序会保留插入时的顺序。
创建有序字典
有序字典的创建方法和普通的dict类似，不过由于多了保留顺序的功能，因此在使用可迭代对象创建有序字典时，可以对它先排个序，让创建出来的字典元素也是有序的：
data = [('a',1),('b',3),('c',2)]
#按数据中key值的大小排序
od = collections.OrderedDict(sorted(data,key=lambda s:s[0]))
print(od)
#按数据中value值的大小排序
od = collections.OrderedDict(sorted(data,key=lambda s:s[1]))
print(od)
得到的结果：
OrderedDict([('a', 1), ('b', 3), ('c', 2)])
OrderedDict([('a', 1), ('c', 2), ('b', 3)])
这里使用的sorted函数，它返回对一个可迭代对象排序后的结果，如果可迭代对象的元素不能直接进行比较（比如元素是一个list或tuple等），则需要指定key函数。
这里使用lambda表达式lambda s:s[0]和lambda s:s[1]，分别指定key为data中每个元素（tuple类型）的第一个元素和第二个元素。
有序字典提供了一个move_to_end函数，这个函数可以将指定的键值对移动到最前面或者最后面，即最左边或最右边：
dt = collections.OrderedDict()
dt['a'] = 0
dt['b'] = 1
dt['c'] = 2
dt.move_to_end('b',last = False) #将`b`键值对移动到最前方
print(dt)
dt.move_to_end('b',last = True) #将`b`键值对移动到最后方
print(dt)
得到的结果：
OrderedDict([('b', 1), ('a', 0), ('c', 2)])
OrderedDict([('a', 0), ('c', 2), ('b', 1)])
函数功能：
创建字典
读取n(n>0)行输入，以每一行的数据为key
行号（从0开始）为value，建立n对键值对
将他们按照key排序后，放入一个有序字典
输出这个有序字典。
测试输入：
预期输出：
OrderedDict([('a', 0), ('b', 2), ('c', 1)])
测试输入：
预期输出：
OrderedDict([('A', 0), ('B', 1), ('C', 3), ('D', 2)])
如注释理解有误，请大佬们多多评论指教！！

      很多人认为python中的字典是无序的，因为它是按照hash来存储的。
但是python中有个模块collections(英文，收集、集合)，里面自带了一个子类OrderedDict，实现了对字典对象中元素的排序。
请看下面的示例：
import collections
print "Regular dictionary"
d['a']='A'
d['b']='B'
d['c']='C'
for k,v in d.items():
    print k,v
print "\nOrde
            Python实现有序字典的详细介绍
              有序字典是一种在Python中常用的数据结构，它与普通字典（无序字典）相比，能够保持键值对的插入顺序。有序字典在许多应用场景中非常有用，例如需要保持数据的插入顺序，并且还需要具备字典的查找和删除操作。我们可以通过遍历有序字典的键值对来访问和打印字典的内容。为了修改有序字典中的值，我们可以使用。的方式向有序字典中插入键值对。注意，插入的顺序与键值对的顺序是一致的。如果想删除有序字典中的某个键值对，可以使用。类，我们可以方便地实现有序字典的功能。然后，我们创建了一个空的有序字典。，可以用于创建有序字典。
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            Python 中的有序字典
              OrderedDict是一个字典子类，它会记住键首次插入的顺序。dict()和 OrderedDict()之间的唯一区别是：OrderedDict保留键的插入顺序。常规字典不会跟踪插入顺序，并且迭代它会以任意顺序给出值。相比之下，OrderedDict 会记住插入项目的顺序。输出这是一个字典：一个 1乙2丙3d 4这是一个有序字典：一个 1乙2丙3d 4输出：这是一个字典：一个 1乙2丙3d 4这是一个有序字典：一个 1乙2丙3。
                我的博客，不一样的自我表达 
            python OrderedDict函数详细介绍
              做 leetcode146. LRU缓存机制使用到OrderedDict函数，但是往上搜的资料都是只有初始化那篇，因此更新本文。
python中字典Dict是利用hash存储，因为各元素之间没有顺序。OrderedDict听名字就知道他是 按照有序插入顺序存储 的有序字典。除此之外还可根据key， val进行排序。
2、初始化
 2.1 先初始化定义一个OrderedDict，然后按照键值对插入，此时dict可以记录插入字典的顺序
import collections
d = ...
                longshaonihaoa的博客
            理解 Python 的有序字典 OrderedDict
              在 Python 中，字典（dict）是一种非常常用的数据结构，用于以键值对的形式存储数据。但在Python 3.6 之前，普通字典并不保证键的插入顺序。因此，Python 提供了一个专门的有序版本 —— OrderedDict。下面将深入介绍 OrderedDict 的工作原理、使用方法、与普通字典的区别，以及在实际项目中的应用场景。其中实战内容将实现一个简易 LRU 缓存。
                经天纬地，格物致理
            python实现字典遍历稳定有序使用collection包OrderedDict
              python实现字典遍历稳定有序使用collection包OrderedDict
**注意虽然python3.6之后，dict本身也会保留插入的顺序，但是并不是严格保证的；
Python3.6中的字典（dict）是有序的，但是该功能被视为您不应该依赖的实现细节;
如果想获得有序字典的严格保证还是得使用OrderDict
在Python 3.5（含）以前，字典是不能保证顺序的，键值对A先插入字典，键值对B后插入字典，但是当你打印字典的Keys列表时，你会发现B可能在A的前面。
但是从Python 3.
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foo = OrderedDict(foo)  
        # foo == OrderedDict([('c', 2), ('b', 1)])
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        # fo...
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              有序字典 (OrderedDict)
有序字典和普通的dict基本上是相似的，只有一点不同，那就是有序字典中键值对的顺序会保留插入时的顺序。
1.创建有序字典
有序字典的创建方法和普通的dict类似，不过由于多了保留顺序的功能，因此在使用可迭代对象创建有序字典时，可以对它先排个序，让创建出来的字典元素也是有序的：
data = [('a',1),('b',3),('c',2)]
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              python中的字典对象以“键：值”的方式存取数据。使用如下：>>> dict = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}
>>> for k , v in dict.items():
...     print k, v
b 2可以看出，在python中字典是无序的。有些情况下，需要有序的字典，怎
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              Python 的基础数据类型中的字典类型分为：无序字典 与 有序字典 两种类型
1.无序字典（普通字典）dict()：
可以看见，遍历一个普通字典，返回的数据和定义字典时的字段顺序是不一致的
2.有序字典 OrderedDict()
有序字典可以按字典中元素的插入顺序来输出。
有序字典的作用只是记住元素插入顺序并按顺序输出。如果有序字典中的元素一开始就定义好了，后面没有插入元素这一动作，那么遍历有序字典，其输出结果仍然是无序的，因为缺少了有序插入这一条
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            python有序字典OrderedDict
              python2和python3.6之前的python版本，默认的字典类型都是无序的，若需要用有序的字典，可以用collection包中的OrderedDict来实现
from collections import OrderedDict
print("Regular dictionary")
d['a']='A'
d['b']='B'
d['c']='C'
print(d)
print("Order dictionary")
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d1['a'] = 'A'
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            python collections.OrderedDict有序字典的使用
              detectron2中大量的使用OrderedDict-有序字典，有序字典可以按字典中元素的插入顺序来输出。
python的基础数据类型中的字典类型分为：无序字典与有序字典两种类型。
1、无序字典（普通字典）
遍历一个普通字典，返回的数据和定义字典时的字段顺序是不一致的。
my_dict = dict()
my_dict["name"] = "lowman"
my_dict["age"] = 26
my_dict["girl"] = "Tailand"
my_dict["money"] = 80
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说说 Python 的有序字典类（OrderedDict）
              字典可以将信息关联起来， 但却不记录添加键—值对的顺序。  我们可以使用模块 collections  中的 OrderedDict 类。它拥有字典特性， 而且还记录了键—值对的添加顺序。
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 2.1 先初始化定义一个OrderedDict，然后按照键值对插入，此时dict可以记录插入字典的顺序
import collections
d = ...
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# 无序字典转为有序字典
foo = OrderedDict(foo)  
        # foo == OrderedDict([('c', 2), ('b', 1)])
foo['a'] = 0  
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有序字典和普通的dict基本上是相似的，只有一点不同，那就是有序字典中键值对的顺序会保留插入时的顺序。
1.创建有序字典
有序字典的创建方法和普通的dict类似，不过由于多了保留顺序的功能，因此在使用可迭代对象创建有序字典时，可以对它先排个序，让创建出来的字典元素也是有序的：
data = [('a',1),('b',3),('c',2)]
od = coll...
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{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}
>>> for k , v in dict.items():
...     print k, v
b 2可以看出，在python中字典是无序的。有些情况下，需要有序的字典，怎
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				exFAT（Extended File Allocation Table File System，扩展FAT，即扩展文件分配表）是Microsoft在Windows Embeded 5.0以上（包括Windows CE 5.0、6.0、Windows Mobile5、6、6.1）中引入的一种适合于闪存的文件系统，为了解决FAT32等不支持4G及其更大的文件而推出。对于闪存，NTFS文件系统不适合使用，exFAT更为适用。相对FAT文件系统，exFAT有如下好处：·增强了台式电脑与移动设备的互操作能力  exFAT.gif·单文件大小最大可达16EB（18 446 744 073 709 551 616字节，就是（理论值,16×1024×1024TB），1TB=1024G）·簇大小可高达32MB·采用了剩余空间分配表，剩余空间分配性能改进·同一目录下最大文件数可达65 536个·支持访问控制·支持TFAT采用该文件系统的闪存盘不支持Windows Vista ReadyBoost。Windows Vista SP1与Windows 8支持该文件系统。请注意：exFAT只是一个折中的方案，特别适合于闪存的文件系统。现在超过4GB的U盘格式化时默认是NTFS分区，但是这种格式是很伤U盘的，因为NTFS分区是采用“日志式”的文件系统，需要记录详细的读写操作，肯定会比较伤闪盘芯片，因为要不断读写。下面请看exFAT、NTFS、FAT分区的比较分区格式FAT32NTFSexFAT操作系统Win 95 OSR2之后Win2000之后Win CE 6/Vista SP1/Windows 8最小扇区512bytes512bytes512bytes最大扇区64KB64KB32768KB最大单一文件2bytes-4GB受最大分割容量16EB（理论值）最大格式化容量2TB(但NT内核系统限制为32GB）2TB~256TB（受MBR影响）16EB（理论值）（目前支持到256TB）档案数量4194304无至少可以大于10001.支持非常大的文件和存储设备2.对性能的改进支持3.对未来的创新的可扩展性功能的支持4.添加 Flash 媒体兼容性
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