Python：从理解中删除空列表

我正在实现dijkstras算法来计算最短路径。我的问题是，是否有一种更清晰的方法来实现以下理解（即不在末尾附加

if[b代表a，b在G[x]如果a不在x]！=[]

）

在下面的例子中，G是一个图，其中它的键是图节点，每个节点都有一个表示其连接边的元组列表。因此，每个元组包含以下信息：（连接节点，到连接节点的距离）。X是算法已查看的一组节点，字典将已找到的节点映射到距起始节点（本例中为节点1）最短的距离

更新：很抱歉，我给出了一个有效的例子，如果删除理解的最后一部分，这个例子就不起作用了

G = {1: [(2, 20), (3, 50)], 2: [(3, 10), (1, 32)], 3: [(2, 30), (4, 10)], 4: [(1, 60)]}
X = {1,2,3}
A = {1: 0, 2: 20, 3:30}

mindist = min([A[x] + min([b for a,b in G[x] if a not in X]) for x in X if [b for a,b in G[x] if a not in X]!=[]])

问题是如何将Mindsist作为一种理解来编写，它可以处理

min（[[]，[some number]，]）

最后一部分,，

if[b代表a，b代表G[x]如果a不在x]！=[]]

只是删除空列表，这样min不会失败，但是有更好的方法来写吗

---

理解，所以没有空列表。

这不是一个完整的解决方案，但因为你只是在摆脱空列表，你可以缩短条件。空列表的计算结果为False。包含任何内容的列表将被评估为true。只需提供列表作为条件。这适用于所有空的内置数据类型。

这不是一个完整的解决方案，但由于您只是在摆脱空列表，因此可以缩短条件。空列表的计算结果为False。包含任何内容的列表将被评估为true。只需提供列表作为条件。这适用于所有空的内置数据类型。

首先，空列表在布尔值中被认为是错误的，因此您不需要对

[]

进行不平等性测试<代码>如果[b代表a，b在G中[x]如果a不在x中]就足够了

您真正想要做的是生成一次内部列表，然后一次性测试并计算最小值。使用额外的内部“循环”执行此操作：

mindist = min(A[x] + min(inner) 
              for x in X 
              for inner in ([b for a,b in G[x] if a not in X],) if inner)

for internal over（…，）

循环迭代一次生成列表的单元素元组，这样您就可以在计算要传递给外部

min（）

调用的

a[x]+min（internal）

结果之前测试它是否为空（

if internal

）

请注意，您不需要对该外部循环进行列表理解；相反，这是一个生成器表达式，可以保存您构建的列表对象，然后再次丢弃该对象

演示：

---

首先，空列表在布尔值中被认为是错误的，因此您不需要根据

[]

测试不平等性<代码>如果[b代表a，b在G中[x]如果a不在x中]就足够了

您真正想要做的是生成一次内部列表，然后一次性测试并计算最小值。使用额外的内部“循环”执行此操作：

mindist = min(A[x] + min(inner) 
              for x in X 
              for inner in ([b for a,b in G[x] if a not in X],) if inner)

for internal over（…，）

循环迭代一次生成列表的单元素元组，这样您就可以在计算要传递给外部

min（）

调用的

a[x]+min（internal）

结果之前测试它是否为空（

if internal

）

请注意，您不需要对该外部循环进行列表理解；相反，这是一个生成器表达式，可以保存您构建的列表对象，然后再次丢弃该对象

演示：

---

好的，我必须解开那个疯狂的列表理解来弄清楚你在说什么-我认为这是大致相同的代码：

dists = []
for x in X:
    newdists = [b for a,b in G[x] if a not in X]
    if len(newdists) > 0
        dists.append(A[x] + min(newdists))
mindist = min(dists)

这里有一种方法可以消除有问题的测试：

import sys

def newMin(values):
    if len(values) == 0:
        return float('inf')
    else:
        return min(values)

mindist = min(A[x] + newMin([b for a,b in G[x] if a not in X]) for x in X)

print mindist

输出：

40

---

好的，我必须解开那个疯狂的列表理解来弄清楚你在说什么-我认为这是大致相同的代码：

dists = []
for x in X:
    newdists = [b for a,b in G[x] if a not in X]
    if len(newdists) > 0
        dists.append(A[x] + min(newdists))
mindist = min(dists)

这里有一种方法可以消除有问题的测试：

import sys

def newMin(values):
    if len(values) == 0:
        return float('inf')
    else:
        return min(values)

mindist = min(A[x] + newMin([b for a,b in G[x] if a not in X]) for x in X)

print mindist

输出：

40

这里有一个想法：

minval = [float('+inf')]
min(A[x] + min([b for a, b in G[x] if a not in X] + minval) for x in X)
=> 40

诀窍？确保最里面的

min（）

始终有一个值可以使用，即使它是一个伪值：一个正无穷大，因为任何东西都比它小。这样，在计算最小值时，最外层的

min（）

将忽略

inf

值（对应于空列表）。

这里有一个想法：

minval = [float('+inf')]
min(A[x] + min([b for a, b in G[x] if a not in X] + minval) for x in X)
=> 40

---

诀窍？确保最里面的

min（）

始终有一个值可以使用，即使它是一个伪值：一个正无穷大，因为任何东西都比它小。这样，在计算最小值时，最外层的

min（）

将忽略

inf

值（对应于空列表）。

空列表的计算结果为False。空列表的计算结果为False。如果某些计算路径的长度大于sys.maxint，所以可能不是最好的解决方案。

min（A[x]+min（[b代表A，b代表G[x]如果A不在x]或[float（'inf'）]）代表x在x）

：）好主意-我将用它代替sys.maxint。如果某些计算路径的长度大于sys.maxint，这可能会导致算法失败，因此可能不是最好的解决方案。

min（A[x]+min（[b代表a，b代表G[x]如果a不在x]或[float（'inf'）]）代表x在x中）

：）好主意-我将合并它来代替sys.maxint.interest，所以删除[]只需要

if inner

？我想我不明白生成器是如何工作的。@noah：在布尔上下文中，空列表是错误的。

！=[]

在任何地方都是多余的，不仅仅是在生成器表达式中。有趣的是，删除[]只需要

if-inner

？我想我不明白生成器是如何工作的。@noah：在布尔上下文中，空列表是错误的。

！=[]

在任何地方都是多余的，而不仅仅是在生成器表达式中。使用此答案是为了简单：）使用此答案是为了简单：）