Unterschiede
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| gf_informatik:daten:processing:dictionaries [2023-05-23 20:08] – hof | gf_informatik:daten:processing:dictionaries [2025-06-16 08:57] (aktuell) – hof | ||
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| Zeile 6: | Zeile 6: | ||
| Wie wir wissen, können wir in einem (sortierten) Wörterbuch (Diktionär) effizient suchen: | Wie wir wissen, können wir in einem (sortierten) Wörterbuch (Diktionär) effizient suchen: | ||
| - | * Der Suchbereich wird fortlaufend halbiert (s.a. Binäre Suche in [[gf_informatik: | + | * Der Suchbereich wird fortlaufend halbiert (s.a. Binäre Suche in [[gf_informatik: |
| * Bei $n$ Einträgen benötigt die Suche nach einem Element nur $log_2(n)$ Zugriffe, also | * Bei $n$ Einträgen benötigt die Suche nach einem Element nur $log_2(n)$ Zugriffe, also | ||
| * $10$ Zugriffe für $1024$ Elemente, | * $10$ Zugriffe für $1024$ Elemente, | ||
| * $20$ Zugriffe für $1024\cdot1024 \approx 1Mio$, | * $20$ Zugriffe für $1024\cdot1024 \approx 1Mio$, | ||
| * $30$ Zugriffe für $1024\cdot1024\cdot1024 \approx 1Mia$ | * $30$ Zugriffe für $1024\cdot1024\cdot1024 \approx 1Mia$ | ||
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| ### Syntax | ### Syntax | ||
| Zeile 17: | Zeile 18: | ||
| * Ein Dictionary stellt eine Sammlung von `Schlüssel : Wert` Paaren dar (oder `key : value`). | * Ein Dictionary stellt eine Sammlung von `Schlüssel : Wert` Paaren dar (oder `key : value`). | ||
| * Erlaubt direkten Zugriff auf jedes Element mit dem gewünschten *Schlüssel*. | * Erlaubt direkten Zugriff auf jedes Element mit dem gewünschten *Schlüssel*. | ||
| - | * In Wahrheit benützt sie nicht binäre Suche, sondern eine noch schnellere Zugriffsart: | + | |
| + | | ||
| Ein leeres Dictionary wird mit geschweiften Klammern erzeugt: | Ein leeres Dictionary wird mit geschweiften Klammern erzeugt: | ||
| Zeile 63: | Zeile 65: | ||
| print(town) | print(town) | ||
| </ | </ | ||
| - | | + | |
| Romanshorn | Romanshorn | ||
| Egnach | Egnach | ||
| Zeile 73: | Zeile 75: | ||
| print(plz, town) | print(plz, town) | ||
| </ | </ | ||
| - | | + | |
| 8591 Romanshorn | 8591 Romanshorn | ||
| 9322 Egnach | 9322 Egnach | ||
| Zeile 82: | Zeile 84: | ||
| Schreibe Code wie die obigen Beispiele, um eine Sammlung von Postleitzahlen anzulegen. | Schreibe Code wie die obigen Beispiele, um eine Sammlung von Postleitzahlen anzulegen. | ||
| - | Wie müsste man vorgehen, wenn wir sowohl ein Mapping | + | Wie müsste man vorgehen, wenn wir sowohl ein Dictionary |
| ++++Antwort: | ++++Antwort: | ||
| Wir benötigen dafür zwei separate Dictionaries. | Wir benötigen dafür zwei separate Dictionaries. | ||
| ++++ | ++++ | ||
| + | |||
| ### Aufgabe 2: CSV in ein Dictionary einlesen | ### Aufgabe 2: CSV in ein Dictionary einlesen | ||
| - | Lies die Datei [[https:// | + | Lies die Datei [[https:// |
| Die Daten sehen so aus: | Die Daten sehen so aus: | ||
| Zeile 101: | Zeile 104: | ||
| </ | </ | ||
| - | Hinweis: | + | Hinweise: |
| * Die PLZ steht zuerst, also an `values[0]` | * Die PLZ steht zuerst, also an `values[0]` | ||
| * Der Ort ist an zweiter Stelle, also `values[1]` | * Der Ort ist an zweiter Stelle, also `values[1]` | ||
| - | * Wir wollen ein umgekehrtes Dictionary von Ortsnamen zu PLZ. | + | * Wir wollen ein **umgekehrtes** Dictionary von Ortsnamen zu PLZ. |
| - | * Ein Ortsnamen kann mehrere Postleitzahlen haben - wir möchten immer die erste behalten (also `1000` für Lausanne, nicht `1005`). | + | * Ein Ortsnamen kann mehrere Postleitzahlen haben - wir möchten immer die kleinste |
| + | <nodisp 1> | ||
| ++++Code| | ++++Code| | ||
| <code python> | <code python> | ||
| Zeile 124: | Zeile 128: | ||
| </ | </ | ||
| ++++ | ++++ | ||
| + | </ | ||
| + | |||
| ### Aufgabe 3: Zwei Datasets kombinieren | ### Aufgabe 3: Zwei Datasets kombinieren | ||
| Zeile 134: | Zeile 140: | ||
| ++++ | ++++ | ||
| - | < | + | < |
| ++++Lösung: | ++++Lösung: | ||
| <code python> | <code python> | ||
| Zeile 144: | Zeile 150: | ||
| ++++ | ++++ | ||
| </ | </ | ||
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| + | ### Mehr zu Dictionaries | ||
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| + | Du willst mehr über Dictionaries wissen und selber eines programmieren? | ||
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