Python では、辞書からキーを取得するにはどうすればよいでしょうか?

StackOverflow https://stackoverflow.com/questions/4224895

質問

辞書に内容を登録するためのハッシュ可能な識別子があります。

class identifier():
    def __init__(self, d):
        self.my_dict = d
        self.my_frozenset = frozenset(d.items())
    def __getitem__(self, item):
        return self.my_dict[item]
    def __hash__(self):
        return hash(self.my_frozenset)
    def __eq__(self, rhs):
        return self.my_frozenset == rhs.my_frozenset
    def __ne__(self, rhs):
       return not self == rhs

ハッシュ化と等価性を目的として識別子をカプセル化するノードタイプがあります。

class node:
    def __init__(self, id, value):
        # id is of type identifier
        self.id = id
        self.value = value
        # define other data here...
    def __hash__(self):
        return hash(self.id)
    def __eq__(self, rhs):
        if isinstance(rhs, node):
            return self.id == rhs.id
        ### for the case when rhs is an identifier; this allows dictionary
        ### node lookup of a key without wrapping it in a node
        return self.id == rhs
    def __ne__(self, rhs):
        return not self == rhs

いくつかのノードを辞書に追加します。

d = {}
n1 = node(identifier({'name':'Bob'}), value=1)
n2 = node(identifier({'name':'Alex'}), value=2)
n3 = node(identifier({'name':'Alex', 'nationality':'Japanese'}), value=3)
d[n1] = 'Node 1'
d[n2] = 'Node 2'
d[n3] = 'Node 3'

しばらくして、識別子だけが手に入りました。

my_id = identifier({'name':'Alex'})

この辞書にこの識別子とともに格納されているノードを効率的に検索する方法はありますか?

これは思っているより少し難しいことに注意してください。簡単に使えることはわかっています d[my_id] 関連するアイテムを取得するには 'Node 2', 、 しかし への参照を効率的に返したい n2.

すべての要素を調べればそれができることはわかっています d, 、しかし、私はそれを試してみましたが、あまりにも遅すぎます（辞書には何千もの項目が含まれており、これをかなりの回数行います）。

それは内心では分かっている dict を使用しています hash そして eq ノードを格納するためのその識別子の演算子 n2 およびそれに関連するアイテム、 'Node 2'. 。実際に使用すると、 my_id 見上げる 'Node 2' 実際に調べる必要があります n2 中間ステップとして、 これは間違いなく可能なはずです。

これをグラフにデータを保存するために使用しています。ノードには多くの追加データがあります (ここに value) ハッシュでは使用されません。使用しているグラフ パッケージ (networkX) は作成しませんでしたが、ノードを格納するディクショナリを見ることができます。ノードへの識別子の追加の辞書を保持することもできますが、これは面倒です（グラフクラスをラップして、ノードの追加、ノードの削除、リストからのノードの追加、リストからのノードの削除、エッジの追加をすべて書き直す必要があります） 、など。type 関数は辞書を最新の状態に保ちます)。

これはかなりのパズルです。助けていただければ幸いです。

役に立ちましたか？

解決

の代わりに 

d[n1] = 'Node 1'

使用：

d[n1] = ('Node 1', n1)

そうすれば、値をどのように見つけたかに関係なく、n1 にアクセスできます。

k1 に等しい k2 しかない場合、辞書を使って元のキー k1 を取得する方法はないと思います。

他のヒント

辞書を2冊持ってください。- キー/値をプライマリ ディクショナリに追加するときは常に、それらを逆ディクショナリにも追加しますが、キー/値は交換されます。

例えば：

# When adding a value:
d[n2] = value;
# Must also add to the reverse dictionary:
rev[value] = d

# This means that:
value = d[n2]
# Will be able to efficiently find out the key used with:
key = rev[value]

ここでは、NetworkX でカスタム ノード オブジェクトを使用する方法を示します。オブジェクトを「ノード属性」ディクショナリに格納する場合 これを逆引き辞書として使用して、 id を参照してオブジェクトを戻します。ちょっと厄介です しかし、それはうまくいきます。

import networkx as nx

class Node(object):

    def __init__(self,id,**attr):
        self.id=id
        self.properties={}
        self.properties.update(attr)

    def __hash__(self):
        return self.id

    def __eq__(self,other):
        return self.id==other.id

    def __repr__(self):
        return str(self.id)

    def __str__(self):
        return str(self.id)


G=nx.Graph()
# add two nodes
n1=Node(1,color='red') # the node id must be hashable
n2=Node(2,color='green')
G.add_node(n1,obj=n1)
G.add_node(n2,obj=n2)

# check what we have
print G.nodes() # 1,2
print n1,n1.properties['color'] # 1,red
print n1==n2   # False 
for n in G:
    print n.properties['color']
print Node(1) in G # True
# change color of node 1
n1.properties['color']='blue'
for n in G:
    print n.properties

# use "node attribute" data in NetworkX to retrieve object
n=G.node[Node(1)]['obj']
print type(n) # <class '__main__.Node'>
print n # 1
print n.id # 1
print n.properties # {'color': 'blue'}

もちろん、これを簡単にする関数を定義することもできます。

   def get_node(G,n):
        return G.node[Node(1)]['obj']

    n=get_node(G,1)
    print n.properties

問題は、キーが事実上ノードであるという保証はないということです。そうしたらどうしますか 

d[my_id]=d[my_id]

キーがノードではなく識別子であることを除けば、すべてが引き続き完全に機能します。このように 2 つのクラスを「同等」にすることは非常に危険です。本当に名前でノードを検索する必要がある場合は、Node クラスまたは外部で実行する必要がありますが、ハッシュ内のノードの存在に依存すべきではありません。

それを変更できない場合（コードを変更できないため）、非効率的な方法を実行することになっていると思います

my_id を使用して「ノード 2」を検索するには、実際には中間ステップとして n2 を検索する必要があります

これは 違います. 。辞書はハッシュテーブルです。項目のハッシュをエントリ (のバケット) にマッピングします。お願いするときは d[my_id], Python は最初に取得します hash(my_id) それを調べます d. 。それを持っているから混乱してしまうのです hash(n1) == hash(id1), 、これは非常に悪いことです。

識別子とノード間のマッピングを求めています。これらのいずれかが必要な場合は、自分で作成する必要があります。

識別子は作成時にすべてノードと一致しますか? それとも後で構築しますか?つまり、あなたですか 本当に 識別子を持つノードを見つけられるように要求します identifier({'name':'Alex'}), 、またはその識別子はすでに作成され、ノードに追加されていますか?後者の場合は、次のようにすることができます。

class Node:
    def __init__(self, id, value):
        id.parent = self
        ...
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