python中字典的优化和打印值

我有一个NxM矩阵，在矩阵的随机索引中以0和1编码（1表示要绘制的像素，0表示空白）。我想把字典中的所有元素分组，并将它们作为一个命令打印出来，而不是为了优化而单独迭代，然后将其放回原始矩阵中以创建其最终形状（俄罗斯方块游戏）

矩阵如下所示：

[[0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0]
 [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0]
 [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0]
 [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0]
 [0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
 [0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1]
 [0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1]
 [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1]
 [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1]
 [1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1]
 [1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1]
 [0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]
 [0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]
 [1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]
 [1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]]

我的代码如下：

def solution(imat, painter):
   nrows, ncols = imat.shape # gets the shape of the matrix (20 rows and 20 columns)
   start = 0
   end = 0
   rows = dict.fromkeys(range(nrows), []) #creates the dictionary
   for r in range(nrows): # loops through the number of rows
      for c in range(ncols): # loops through the number of columns
          if imat[r,c] == 1: # checks if at a specific index there exists a 1
             rows[r].append((r,c)) # if so it appends it to the dictionary
              painter.paint('square', r, c, 1) # prints the 1s, but as individuals instead of a block.

我可以将所有的1附加到字典中，但无法将所有的1作为一个对象并放回原始矩阵（即

imat.shape

）

最终的输出应该是这样的，命令越少越好

有关更多信息，请参见：

---

非常感谢所有的帮助和建议

我为一个简单的压缩算法做了一个示例。其思想是计算一行中有多少个

0

s和

1

s。在最坏的情况下，您根本不会得到压缩，但您的数据似乎是相当分组的，所以一般来说，您应该会看到相当多的压缩

我还添加了一个关于如何打印这些数据的示例，因为它最终似乎是您想要的。将

print_block

方法更改为使用任何用于绘制屏幕的东西——我在这里向您展示如何使用它“分块”打印压缩数据

m = [[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
    [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
    [0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
    [0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
    [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0],
    [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0],
    [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0],
    [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0],
    [0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
    [0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
    [0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1],
    [0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1],
    [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1],
    [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1],
    [1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1],
    [1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1],
    [0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
    [0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
    [1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
    [1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]]

def compress(mat):
    """ Compress each row by counting how many 0's and 1's are in a row.

        Example:
            1 1 0 0 1 1 1 0
            0 0 0 0 1 0 1 1
        Result
            0 2 2 3 1
            4 1 1 2
    """ 
    nm = []
    for r in mat:
        nr = []
        gather = 0
        acc = 0
        for c in r:
            if c == gather: 
                acc += 1
            else:
                nr.append(acc)
                gather = int(not gather)
                acc = 1
        nr.append(acc)
        nm.append(nr)
    return nm

print_calls = 0
def print_block(value, nbr):
    global print_calls 
    print_calls += 1
    for i in range(nbr):
        print(value, end=" ")

def print_compressed(mat):
    for r_block in mat:
        for i, nbr in enumerate(r_block):
            print_block(i % 2, nbr) # change this line to draw your actual board
        print()

cm = compress(m)
print_compressed(cm)
print('print_calls =', print_calls)

这是给我的

0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 
0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 
0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 
0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 
0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 
0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 
0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 
0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 
1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 
1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 
0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 
0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 
1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 
1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 
print_calls = 70

---

打印调用的减少从20*20=400->70。也就是说，减少了82.5%。

我做了一个简单压缩算法的示例。其思想是计算一行中有多少个

0

s和

1

s。在最坏的情况下，您根本不会得到压缩，但您的数据似乎是相当分组的，所以一般来说，您应该会看到相当多的压缩

我还添加了一个关于如何打印这些数据的示例，因为它最终似乎是您想要的。将

print_block

方法更改为使用任何用于绘制屏幕的东西——我在这里向您展示如何使用它“分块”打印压缩数据

m = [[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
    [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
    [0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
    [0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
    [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0],
    [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0],
    [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0],
    [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0],
    [0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
    [0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
    [0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1],
    [0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1],
    [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1],
    [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1],
    [1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1],
    [1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1],
    [0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
    [0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
    [1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
    [1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]]

def compress(mat):
    """ Compress each row by counting how many 0's and 1's are in a row.

        Example:
            1 1 0 0 1 1 1 0
            0 0 0 0 1 0 1 1
        Result
            0 2 2 3 1
            4 1 1 2
    """ 
    nm = []
    for r in mat:
        nr = []
        gather = 0
        acc = 0
        for c in r:
            if c == gather: 
                acc += 1
            else:
                nr.append(acc)
                gather = int(not gather)
                acc = 1
        nr.append(acc)
        nm.append(nr)
    return nm

print_calls = 0
def print_block(value, nbr):
    global print_calls 
    print_calls += 1
    for i in range(nbr):
        print(value, end=" ")

def print_compressed(mat):
    for r_block in mat:
        for i, nbr in enumerate(r_block):
            print_block(i % 2, nbr) # change this line to draw your actual board
        print()

cm = compress(m)
print_compressed(cm)
print('print_calls =', print_calls)

这是给我的

0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 
0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 
0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 
0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 
0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 
0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 
0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 
0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 
1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 
1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 
0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 
0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 
1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 
1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 
print_calls = 70

---

打印调用的减少从20*20=400->70。也就是说，减少了82.5%。

“我想将字典中的所有内容分组，并将它们作为一个命令打印出来，而不是为了优化目的而单独迭代。”不太清楚这是一种优化。要构建字典，你需要查看所有元素，如果我没记错的话，那就是N^2，在字典中添加一个项目是NlogNI，我也不太理解这一点。为什么字典更好？如果您担心内存占用，那么数据似乎很容易压缩。目标是基本上用尽可能少的指令打印矩阵-而不是通过每次迭代（每次一个命令）搜索来打印它，我希望将其打印成块-我不太确定如何做。“我希望将字典中的所有命令分组，并将它们作为一个命令打印出来，而不是为了优化而单独迭代“不太确定这是一种优化。要构建字典，你需要查看所有元素，如果我没记错的话，那就是N^2，在字典中添加一个项目是NlogNI，我也不太理解这一点。为什么字典更好？如果你担心内存占用的话，数据似乎很容易压缩。目标是基本上用尽可能少的指令打印矩阵-而不是通过每次迭代都搜索一个命令来打印，我想成批打印-我不太确定如何做。非常感谢，这真的很有帮助。非常感谢。有没有办法通过排除所有0，只压缩新矩阵中的1？我无法想象这会对你有任何帮助。如果要删除0的draw调用，请不要为这些值调用

print\u block

函数。非常感谢您的帮助，它确实很有帮助。非常感谢。有没有办法通过排除所有0，只压缩新矩阵中的1？我无法想象这会对你有任何帮助。如果要删除0的draw调用，只需不调用那些值的

print\u块

函数即可。