En utilisant une fonction que nous définissons, nous pouvons incorporer map() pour appliquer la fonction efficacement sur chaque élément de la liste. Utilisation d'une fonction intégrée avec plusieurs itérables
De la même manière que les fonctions lambda ou nos propres fonctions définies, nous pouvons utiliser les fonctions intégrées de Python avec map(). Pour appliquer une fonction à itérations multiples, on passe un autre nom d'itération à la suite du premier. Fonction map en python. Par exemple, en utilisant la fonction pow() qui prend en compte deux nombres pour trouver la puissance du nombre de base par rapport à l'exposant fourni. Nous avons ici nos listes d'entiers que nous aimerions utiliser avec pow():
base_numbers = [ 2, 4, 6, 8, 10]
powers = [ 1, 2, 3, 4, 5]
Ensuite, nous passons dans pow() comme notre fonction dans map() et fournissons les deux listes comme nos itérables:
numbers_powers = list ( map ( pow, base_numbers, powers))
print ( numbers_powers)
map() appliquera la fonction pow() au même élément de chaque liste pour donner le pouvoir.
Fonction Map En Python
Comment vérifier que deux chaînes de caractères sont des anagrammes en Python? Plusieurs logiques peuvent être envisagées. Regardons cela. Qu'est-ce qu'une anagramme? Anagrammes et Python - Mathweb.fr - Plusieurs méthodes. ben oui, avant de parler d'anagrammes, il faut savoir ce que c'est non? Une anagramme (oui, c'est féminin) d'une chaîne de caractères est une chaîne de caractères formée des mêmes caractères mis dans un ordre différent. Ainsi, "ABC" et "BAC" sont deux anagrammes. Nous allons supposer par la suite que a et b sont deux chaînes de caractères de même longueur (pour les calculs de complexité). Anagrammes et Python: première méthode
La méthode la plus simple pour voir si deux chaînes de caractères sont anagrammes est la suivante:
def anagramme(a, b):
if sorted(a) == sorted(b):
return True
else:
return False
La complexité est en \(\mathcal{O}(n\ln n)\) en moyenne, où n est le nombre de caractères d'une chaîne. En effet, l'algorithme de tri utilisé par Python est timsort. Une deuxième approche: anagrammes et Python
Cette méthode est quasi-analogue à la précédente, si ce n'est qu'elle fait appel au module collections.
from collections import Counter
if Counter(a) == Counter(b):
Counter(a) est un objet, défini par la classe Counter, qui se comporte comme un dictionnaire. C'est d'ailleurs une sous-classe de dict. Mapper une fonction dans NumPy | Delft Stack. La complexité de cette solution est alors en \(\mathcal{O}(n)\). Une troisième approche: anagrammes et Python
S'inspirant de la méthode précédente, on peut construire directement un dictionnaire à partir de la chaîne de caractères:
dict_a, dict_b = dict(), dict()
for i in a:
dict_a[i] = 1 if i not in dict_a else dict_a[i]+1
for i in b:
dict_b[i] = 1 if i not in dict_b else dict_b[i]+1
if dict_a == dict_b:
On voit bien ici que la complexité est en \(\mathcal{O}(n)\). Conclusion
Si on cherche a avoir une complexité minimale, ainsi qu'une syntaxe minimale, il vaut mieux utiliser le module collections et la classe Counter. Cet article est en marge des ressources Python pour le lycée, disponibles sur cette page. Construire toutes les anagrammes
Concernant la génération de toutes les anagrammes d'un mot, c'est une autre affaire, bien plus complexe!
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