[アルゴリズム] バケットソート（Python編）
現存のWEBプログラム言語で、一番直感的にコーディングできるのは、Javascriptだと実感しています。
慣れもありますが、変数の型の扱いの緩さや、それをコントロールする術が、直感的に行えるのですが、
今回扱ったPythonコードでは、多次元配列や多次元辞書においてのkeyの扱いが、厳密に行わないと
いけないことから、言語の注意ポイントを改めて認識できた。
大きなプログラムを構築する時は、厳密に管理出来たほうが便利なのだが、スピード速くコーディングするような
スポーツプログラムの場合は、少しもどかしく感じてしまう。
感覚は人それぞれだが、こうした事を慣れていくことが、コーダーのスキルアップなのだという事ですね。
ソース
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#coding: UTF-8 def bucketSort(numbers): # バケツ bucket = {} max = 0 # バケツに入れる数字の数を足し込む for i in range(0 , len(numbers)): if (numbers[i] in bucket) == False: bucket[numbers[i]] = [] bucket[numbers[i]].append(numbers[i]) if max < numbers[i] : max = numbers[i] # 並び替え用配列（リスト） arr = [] # 数字の入っている数分配列（リスト）データを作成 for i in range(0 , max+1): if (bucket.has_key(i)) == False: continue for j in range(0 , len(bucket[i])): arr.append(bucket[i][j]) return arr numbers = [3,1,3,2,4,6,1,2,4,6] numbers = bucketSort(numbers) print numbers |
実行
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$ python bucketSort.py [1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 6, 6] |
解説
配列（リスト）と辞書（ディクショナリ）の存在確認
pythonはkeyの存在しない配列や辞書にアクセスしようとしたら、errorで止まります。
なので、key存在確認は確実に行いましょう。
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# 元データ arr = ["a" , "b" , "c"] obj = {"a":"aa" , "b":"bb" , "c":"cc"} # 配列と辞書でkeyが存在することを確認 "a" in arr # True "d" in arr # False "a" in obj # True "d" in obj # False # 辞書で使える存在確認 obj.has_key("a") # True obj.has_key("d") # Flase |
注意点としては、TrueとFalseは、大文字をちゃんと区別して記入しないと「true / false」のように書くとErrorになります。
もう一つ注意点があり、if文内でこの記述をするときは、ちゃんと(…)で囲わないと、Errorになります。
配列と辞書の定義
今回bucketを配列ではなくて辞書で定義しています。
理由としては、Pythonでの配列は、存在しないkeyが存在すると、そのkey値を”0″で埋めてしまうため、今回の処理がうまく動作しなかったためです。
という事で、改めて定義は以下のように行いましょう。
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# 配列の定義 arr = [] # 辞書の定義 obj = {} |