使用itertools groupby查找列表中所有偶数的组

Question

我试图了解itertools.groupby()函数的有用性，并创建了一个相当幼稚的用例。 我有一个数字列表，想按奇数或偶数对它们进行分组。 下面是我使用itertools.groupby()代码：

for decision, group in groupby(range(2, 11), key=lambda x: x % 2 == 0): 
    ...:     print(decision, list(group))

下面是我得到的输出：

True [2]
False [3]
True [4]
False [5]
True [6]
False [7]
True [8]
False [9]
True [10]

基本上，我期望的是将所有“ True”组合在一起而将所有“ False”组合在一起的情况。

使用groupby()甚至可能吗？

Answer 1

groupby()组合键输出相等的连续值 ，从而为每个此类组提供一个共享的迭代器。 它不会一口气处理整个输入，而是在迭代时为您提供组。

在您的示例中，键针对每个值而变化，因此，每个组均由一个值组成； 它以2开头，并且键输出为True ，然后是3 ，并且键产生False 。 因为True != False ，所以这是一个新组。 下一个值4再次将键更改为True ，因此是另一个组，依此True 。

您想要做的事情不能通过groupby() ； 到排序值到在整个迭代桶，只使用字典：

grouped = {}
for value in range(2, 11):
    key = value % 2 == 0
    grouped.setdefault(key, []).append(value)

您还可以使用sorted(range(2, 11), key=lambda x: x % 2 == 0)首先对输入进行sorted(range(2, 11), key=lambda x: x % 2 == 0) ，但这很浪费时间 。 排序是一种更复杂的算法，需要O（n log n）（ 准线性 ）时间，而使用字典对值进行分组则需要O（n）（ 线性 ）时间。 当您只有9个元素时，这可能并不重要，但是当您必须处理1000个元素时，排序将花费大约10倍的时间，对于100万个元素而言，将近20倍，等等。