How to reverse a list in python

Быстрый алгоритм Евклида

Но у этого
алгоритма есть один существенный недостаток: если мы введем два вот таких
числа:

100000000 и 2

то этот алгоритм
начнет довольно долго работать и понятно почему, здесь мы получим большое
количество вычитаний 2. Эти вычитания будут происходить до тех пор, пока двойка
укладывается в оставшееся число. И мы здесь без всяких вычитаний сразу можем
сказать, что на последнем шаге будет вот такая операция:

4-2 = 2

После чего оба
числа станут равными и НОД будет равен двум. Так вот, чтобы без лишних операций
сразу определить на сколько будут отличаться два числа после серии вычитаний,
достаточно взять целый остаток от деления. Например:

100000000 % 2 =
0

Это значит, что
большее число можно полностью составить из суммы двоек. Следовательно, они оба
делятся на два нацело и их НОД равен 2. Хорошо, а если вместо 2 взять 3. В этом
случае имеем:

100000000 % 3 =
1

и далее уже
можно рассматривать два числа: 3 и 1. Причем, для них также можно выполнить
такую же операцию:

3 % 1 = 1
1 % 1 = 0

Все, получили
НОД, равный 1. И смотрите, здесь на каждой итерации большее число делится на
меньшее. Поэтому быстрый алгоритм Евклида можно записать так:

пока меньшее число больше 0
        большему числу присваиваем остаток от деления на меньшее число
выводим большее число

Реализуем этот алгоритм. И договоримся, что большее число будем хранить в a, меньшее – в b.

a = int(input("Введите 1-е натуральное число: "))
b = int(input("Введите 2-е натуральное число: "))
sa = a; sb = b
b = min(sa, sb)
a = max(sa, sb)
while b:
    a,b = b, a%b
 
print("НОД(%d, %d) = %d"%(sa,sb,a))

В этом алгоритме
используется свойство:

a%b = c,  c < b

то есть, остаток
всегда будет меньше числа b. Значит, из двух чисел c и b большим будет b, а меньшим – c. Именно поэтому
в программе записано такое множественное присваивание:

a,b = b, a%b

Мы здесь переменной a
присваиваем
значение b, а b
становится
равным остатку от деления. Это гарантируется, что a
>=
b.

Видео по теме

Python 3 #1: установка и запуск интерпретатора языка

Python 3 #2: переменные, оператор присваивания, типы данных

Python 3 #3: функции input и print ввода/вывода

Python 3 #4: арифметические операторы: сложение, вычитание, умножение, деление, степень

Python 3 #5: условный оператор if, составные условия с and, or, not

Python 3 #6: операторы циклов while и for, операторы break и continue

Python 3 #7: строки — сравнения, срезы строк, базовые функции str, len, ord, in

Python 3 #8: методы строк — upper, split, join, find, strip, isalpha, isdigit и другие

Python 3 #9: списки list и функции len, min, max, sum, sorted

Python 3 #10: списки — срезы и методы: append, insert, pop, sort, index, count, reverse, clear

Python 3 #11: списки — инструмент list comprehensions, сортировка методом выбора

Python 3 #12: словарь, методы словарей: len, clear, get, setdefault, pop

Python 3 #13: кортежи (tuple) и операции с ними: len, del, count, index

Python 3 #14: функции (def) — объявление и вызов

Python 3 #15: делаем «Сапер», проектирование программ «сверху-вниз»

Python 3 #16: рекурсивные и лямбда-функции, функции с произвольным числом аргументов

Python 3 #17: алгоритм Евклида, принцип тестирования программ

Python 3 #18: области видимости переменных — global, nonlocal

Python 3 #19: множества (set) и операции над ними: вычитание, пересечение, объединение, сравнение

Python 3 #20: итераторы, выражения-генераторы, функции-генераторы, оператор yield

Python 3 #21: функции map, filter, zip

Python 3 #22: сортировка sort() и sorted(), сортировка по ключам

Python 3 #23: обработка исключений: try, except, finally, else

Python 3 #24: файлы — чтение и запись: open, read, write, seek, readline, dump, load, pickle

Python 3 #25: форматирование строк: метод format и F-строки

Python 3 #26: создание и импорт модулей — import, from, as, dir, reload

Python 3 #27: пакеты (package) — создание, импорт, установка (менеджер pip)

Python 3 #28: декораторы функций и замыкания

Python 3 #29: установка и порядок работы в PyCharm

Сортировка с функцией

Аргумент key принимает функцию и позволяет выполнять более сложные операции сортировки.

Самый простой пример – сортировка элементов по длине:

directions =  

directions.sort(key=len)

print('Sorted list:', directions)

Мы используем функцию len(), чтобы вернуть количество символов в строке, которая используется в качестве компаратора:

Sorted list: 

Вы также можете создать пользовательскую функцию и использовать ее в качестве keyаргумента для сравнения. Вот пример, показывающий, как отсортировать список целых чисел по сумме их цифр:

def sum_digits(num): 
    digits =  
    return sum(digits) 
      
numbers =  

numbers.sort(reverse=True, key=sum_digits)

print('Sorted list:', numbers)

Sorted list: 

Другим примером может быть использование ключевого аргумента для сортировки сложного списка, такого как список кортежей:

numbers = 

numbers.sort(key=lambda k: k)

print('Sorted list:', numbers)

Мы используем анонимную (лямбда) функцию, которая возвращает первый элемент кортежа. Список отсортирован по значению, возвращенному функцией:

Sorted list: 

Тот же подход можно использовать для сортировки списка словарей:

elements = 

elements.sort(key=lambda k: k)

print('Sorted list:', elements)

Лямбда-функция возвращает значение nameключа, которое используется для сравнения:

Sorted list: 

Лучший и более быстрый способ сортировки сложной функции – использовать функции модуля «Оператор». Вот пример:

from operator import itemgetter

elements = 

elements.sort(key=itemgetter('symbol')) 

print('Sorted list:', elements)

Функция itemgetter считывает значение ключа symbol:

Sorted list: 

Example Explained

Create a function that takes a String as an argument.

Create a Function

def my_function(x):
  return xmytxt =
my_function(«I wonder how this text looks like backwards»)print(mytxt)

Slice the string starting at the end of the string and move backwards.

Slice the String

def my_function(x):
  return xmytxt =
my_function(«I wonder how this text looks like backwards»)print(mytxt)

Return the backward String

Return the String

def my_function(x):
  return
xmytxt =
my_function(«I wonder how this text looks like backwards»)print(mytxt )

Call the function, with a string as a parameter:

Call the Function

def my_function(x):
  return
xmytxt = my_function(«I
wonder how this text looks like backwards»)print(mytxt)

Print the result:

Print the Result

def my_function(x):
  return
x
mytxt = my_function(«I wonder how this text looks like backwards»)print(mytxt)

❮ Previous
Next ❯

Option #1: Reversing a List In-Place With the list.reverse() Method

Every list in Python has a you can call to reverse the contents of the list object in-place. Reversing the list in-place means won’t create a new list and copy the existing elements to it in reverse order. Instead, it directly modifies the original list object.

Here’s an example:

>>> mylist = 1, 2, 3, 4, 5
>>> mylist
1, 2, 3, 4, 5

>>> mylist.reverse()
None

>>> mylist
5, 4, 3, 2, 1

As you can see, calling returned , but modified the original list object. This implementation was chosen deliberately by the developers of the Python standard library:

In-place reversal has some benefits and some downsides. On the plus side, it’s a fast operation—shuffling the list elements around doesn’t require much extra memory, as we’re not creating a full copy of the list.

However, reversing a list in-place overwrites the original sort order. This could be a potential downside. (Of course, to restore the original order you coud simply reverse the same list again.)

Summary: Reversing Lists in Python

List reversal is a fairly common operation in programming. In this tutorial we covered three different approaches for reversing a list or array in Python. Let’s do a quick recap on each of those approaches before I’ll give you my final verdict on which option I recommend the most:

Option 1:

Python lists can be reversed in-place with the method. This is a great option to reverse the order of a list (or any mutable sequence) in Python. It modifies the original container in-place which means no additional memory is required. However the downside is, of course, that the original list is modified.

>>> lst = 1, 2, 3, 4, 5
>>> lst.reverse()
>>> lst
5, 4, 3, 2, 1

• Reverses the list in-place
• Fast, doesn’t take up extra memory
• Modifies the original list

Option 2: List Slicing Trick

You can use Python’s list slicing syntax to create a reversed copy of a list. This works well, however it is slightly arcane and therefore not very Pythonic, in my opinion.

>>> lst = 1, 2, 3, 4, 5
>>> lst[::-1
5, 4, 3, 2, 1

• Creates a reversed copy of the list
• Takes up memory but doesn’t modify the original

Option 3:

Python’s built-in function allows you to create a reverse iterator for an existing list or sequence object. This is a flexible and clean solution that relies on some advanced Python features—but it remains readable due to the clear naming of the function.

>>> lst = 1, 2, 3, 4, 5
>>> list(reversed(lst))
5, 4, 3, 2, 1

• Returns an iterator that returns elements in reverse order
• Doesn’t modify the original
• Might need to be converted into a list object again

If you’re wondering what the “best” way is to reverse a list in Python my answer will be: “It depends.” Personally, I like the first and third approach:

• The method is fast, clear and speaks for itself. Whenever you have a situation where you want to reverse a list in-place and don’t want a copy and it’s okay to modify the original, then I would go with this option.

• If that isn’t possible, I would lean towards the reversed iterator approach where you call on the list object and you either cycle through the elements one by one, or you call the function to create a reversed copy. I like this solution because it’s fast and clearly states its intent.

I don’t like the list slicing trick as much. It feels “arcane” and it can be difficult to see at a glance what’s going on. I try to avoid using it for this reason.

Note that there are other approaches like implementing list reversal from scratch or reversing a list using a recursive algorithm that are common interview questions, but not very good solutions for Python programming in the “real world.” That’s why I didn’t cover them in this tutorial.

If you’d like to dig deeper into the subject, be sure to watch my YouTube tutorial on list reversal in Python. It’s also embedded at the top of the article. Happy Pythoning!

Introduction

This project’s goal is to compute average run times of different methods of reversing a
dictionary’s keys and values in Python 2.7 & 3:

• method 1: makes use of dictionary comprehension, and
  the dictionary must contain unique values
• method 2: the dictionary doesn’t contain unique
  values and saves all the keys with the same values in a list
• method 3: makes use of , useful when
  the type and order of the original dictionary must be preserved (e.g.
  )

I ran some tests, and method 1 is the one that provides the best average run
time for reversing the keys and values of a dictionary. See section

for the average run times of the different methods based on the number of items.

Note: I tested the code with Python 2.7.15 and 3.6.5

Python NumPy

NumPy IntroNumPy Getting StartedNumPy Creating ArraysNumPy Array IndexingNumPy Array SlicingNumPy Data TypesNumPy Copy vs ViewNumPy Array ShapeNumPy Array ReshapeNumPy Array IteratingNumPy Array JoinNumPy Array SplitNumPy Array SearchNumPy Array SortNumPy Array FilterNumPy Random
Random Intro
Data Distribution
Random Permutation
Seaborn Module
Normal Distribution
Binomial Distribution
Poisson Distribution
Uniform Distribution
Logistic Distribution
Multinomial Distribution
Exponential Distribution
Chi Square Distribution
Rayleigh Distribution
Pareto Distribution
Zipf Distribution

NumPy ufunc
ufunc Intro
ufunc Create Function
ufunc Simple Arithmetic
ufunc Rounding Decimals
ufunc Logs
ufunc Summations
ufunc Products
ufunc Differences
ufunc Finding LCM
ufunc Finding GCD
ufunc Trigonometric
ufunc Hyperbolic
ufunc Set Operations

Reversing a NumPy Array in Python

The module allows us to use array data structures in Python which are really fast and only allow same data type arrays.

Here, we are going to reverse an array in Python built with the NumPy module.

1. Using flip() Method

The method in the NumPy module reverses the order of a NumPy array and returns the NumPy array object.

import numpy as np

#The original NumPy array
new_arr=np.array()
print("Original Array is :",new_arr)

#reversing using flip() Method
res_arr=np.flip(new_arr)
print("Resultant Reversed Array:",res_arr)

Output:

Original Array is : 
Resultant Reversed Array: 

2. Using flipud() Method

The method is yet another method in the NumPy module which flips an array up/down. It can also be used to reverse a NumPy array in Python. Let us see how we can use it in a small example.

import numpy as np

#The original NumPy array
new_arr=np.array()
print("Original Array is :",new_arr)

#reversing using flipud() Method
res_arr=np.flipud(new_arr)
print("Resultant Reversed Array:",res_arr)

Output:

Original Array is : 
Resultant Reversed Array: 

3. Using Simple Slicing

As we did earlier with lists, we can reverse an array in Python built with Numpy using slicing. We create a new NumPy array object which holds items in a reversed order.

import numpy as np

#The original NumPy array
new_arr=np.array()
print("Original Array is :",new_arr)

#reversing using array slicing
res_arr=new_arr
print("Resultant Reversed Array:",res_arr)

Output:

Original Array is : 
Resultant Reversed Array: 

Directories and files description

• : it is the main script that will build the right -based python
  command for computing the average run time of a dict-reversing method. It is run by providing it the right
  through the command-line. It will execute either if the wanted method is Python2-based or
  if the method is Python3-based. It can be called with or through the
  command-line.

• : gets
  executed by , and calls the right Python 2 dict-reversing method that is defined in
  .
• : gets
  executed by , and calls the right Python 3 dict-reversing method that is defined in
  .
• : a package where everything
  that is needed to compute the average run time of a method is defined such as the dict-reversing
  methods, and the
  arguments accepted by the methods
  through the command-line.