竞赛中常用的Python 标准库

对竞赛中常用得标准库进行解析和给出代码模板

题型

1.思维题/杂题：数学公式，分析题意，找规律

2.BFS/DFS：广搜（递归实现），深搜（deque实现）

3.简单数论：模，素数（只需要判断到 int（sqrt（n））+1），埃式筛，gcd，lcm，快速幂（位运算移位操作），大数分解（分解为质数的乘积）

4.简单图论：最短路（一对多（Dijstra，临接表，矩阵实现），多对多（Floyd，矩阵实现）），最小生成树（并查集实现Kruskal算法，Prim算法），Floyd，DIjstra，Bellman-Ford，SPFA

5.简单字符串处理：最好转为列表操作

6.DP：线性DP，最长公共子序列，0/1背包问题，最长连续字符串，最大递增子串，数位DP，树形DP，区间DP，状态压缩DP（借用位运算）

7.基本算法：二分，贪心，组合，排列，前缀和，差分，倍增

8.基本数据结构：队列，集合，字典，字符串，列表，栈，树

9.高级数据结构：并查集，带权并查集，树状数组，线段树

10.字符串：KMP算法，哈希算法，回文字符串

11.常用模块：math，datetime，sys中的设置最大递归深（sys.setrecursionlimit(3000000)），collections.deque（队列），itertools.combinations（list,n）（组合），itertools.permutations（list,n）（排列）  heapq（小顶堆）bisect（二分）

1.functools

1.1  cmp_to_key

将旧风格的比较函数转换为key函数。

-1 不变 1 交换位置

import functools
x=[1,3,2,4,5]
def cmp_rise(a,b):
    '''
    升序排序：
    当前面的参数a小于后面的参数b返回-1，-1代表保持不变，
    当前面的的参数a大于等于后面的参数b返回1，1代表交换顺序。
    因此保证了前面的数子小于后面的数字，是升序排序。
    '''
    if a <b:
        return -1
    else:
        return 1
def cmp_decline(a,b):
    '''
    降序排序：
    当前面的参数a小于后面的参数b返回1，1代表交换顺序，
    当前面的的参数a大于等于后面的参数b返回-1，-1代表保持不变。
    因此保证了前面的数子大于后面的数字，是降序排序。
    '''
    if a <b:
        return 1
    else:
        return -1
x_sorted_by_rise=sorted(x,key=functools.cmp_to_key(cmp_rise))
x_sorted_by_decline=sorted(x,key=functools.cmp_to_key(cmp_decline))
print(x) # 输出结果：[1, 3, 2, 4, 5]
print(x_sorted_by_rise) # 输出结果：[1, 2, 3, 4, 5]
print(x_sorted_by_decline) # 输出结果：[5, 4, 3, 2, 1]

1.2  lru_cache（记忆化存储，加快递归速度）

允许我们将一个函数的返回值快速地缓存或取消缓存。
该装饰器用于缓存函数的调用结果，对于需要多次调用的函数，而且每次调用参数都相同，则可以用该装饰器缓存调用结果，从而加快程序运行。
该装饰器会将不同的调用结果缓存在内存中，因此需要注意内存占用问题。

from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=30)  # maxsize参数告诉lru_cache缓存最近多少个返回值
def fib(n):
    if n < 2:
        return n
    return fib(n-1) + fib(n-2)
print([fib(n) for n in range(10)])
fib.cache_clear()   # 清空缓存

2.collections

2.1 deque

双端队列，用于实现单调队列和BFS搜索

from collections import deque

q = deque(['a', 'b', 'c'], maxlen=10)
# 从右边添加一个元素
q.append('d')
print(q) # deque(['a', 'b', 'c', 'd'], maxlen=10)

# 从左边删除一个元素
print(q.popleft()) # a
print(q) # deque(['b', 'c', 'd'], maxlen=10)

# 扩展队列
q.extend(['i', 'j'])
print(q) # deque(['b', 'c', 'd', 'i', 'j'], maxlen=10)

# 查找下标
print(q.index('c')) # 1

# 移除第一个'd'
q.remove('d')
print(q) # deque(['b', 'c', 'i', 'j'], maxlen=10)

# 逆序
q.reverse()
print(q) # deque(['j', 'i', 'c', 'b'], maxlen=10)

# 最大长度
print(q.maxlen) # 10

2.1.1 单调对列实现

蓝桥杯 MAX最值差

import os
import sys

# 请在此输入您的代码
from collections import deque
def findMaxdiff(n,k,a):
  q1,q2=deque(),deque()   # 建两个单调队列
  res=-sys.maxsize
  for i in range (n):  # 遍历每一个元素
    while q1 and a[q1[-1]]>=a[i]:  #q1有元素且最后一个元素都大于a[i]
      q1.pop()
    q1.append(i)
    while q1 and i-q1[0]>=k:
      q1.popleft()
    Fi=a[q1[0]]

    while q2 and a[q2[-1]]<=a[i]:  #q1有元素且最后一个元素都大于a[i]
      q2.pop()
    q2.append(i)
    while q2 and i-q2[0]>=k:
      q2.popleft()
    Gi=a[q2[0]]
    
    #计算最大差值 
    res=max(res,Gi-Fi)
  return  res


n,k=map(int,input().split())
A=list(map(int,input().split()))
print(findMaxdiff(n,k,A))

2.1.2 BFS广搜

蓝桥杯真题 跳蚂蚱

import collections
import sys
meet=False   #判断是否相遇

def extend(q,m1,m2):
  global meet
  s=q.popleft()
  ss=list(s)
  index=ss.index('0') #找0的索引
  for j in [1,-1,2,-2]:
    ss[(index+j+9)%9],ss[index]= ss[index],ss[(index+j+9)%9]
    a=''.join(ss)
    if a in m2:  # 找到相同的了，即相遇了
      print(m1[s]+1+m2[a])
      meet=True
      return
    if a not in m1:
      q.append(a)
      m1[a]=m1[s]+1  # 向字典中添加
    ss[(index+j+9)%9],ss[index]= ss[index],ss[(index+j+9)%9]
 # meet=False

q1=collections.deque()
q2=collections.deque()
q1.append("012345678")
q2.append("087654321")
# 字典去重，同时记录步数
mp1={'012345678':0} ; mp2={'087654321':0}
while q1 and q2 :  # 两个都不为空
  if len(q1)<=len(q2): extend(q1,mp1,mp2)
  else:  extend(q2,mp2,mp1)
  if meet==True: break

3.sys

3.1 sys.maxsize

表示操作系统承载的最大int值

3.2 sys.exit()

中断程序运行

3.3 sys.stdin.readline()

快读，注意会读入回车符，感觉用处不大， 没提升多大效率

import sys

a = sys.stdin.readline()
b = input()
print(len(a), len(b))

a = sys.stdin.readline().strip('\n')
b = input()
print(len(a), len(b))

输出结果
123123 123123 adsfasdfd fefeggegeag fasdfa
123123 123123 adsfasdfd fefeggegeag fasdfa
43 42
123123 123123 adsfasdfd fefeggegeag fasdfa
123123 123123 adsfasdfd fefeggegeag fasdfa
42 42

3.4  sys.setrecursionlimit()

设置最大递归深度，默认的很小，有时候dfs会报错出现段错误。

sys.setrecursionlimit(10**6)

4.heapq

4.1 heapq.heapify(x)

将list x 转换成堆，原地，线性时间内。

import heapq

H = [21,1,45,78,3,5]
# Use heapify to rearrange the elements
heapq.heapify(H)
print(H)


[1, 3, 5, 78, 21, 45]

4.2 heapq.heappush(heap, item)

将 item 的值加入 heap 中，保持堆的不变性。

# Add element
heapq.heappush(H,8)
print(H)


[1, 3, 5, 78, 21, 45]

           ↓

[1, 3, 5, 78, 21, 45, 8]

4.3 heapq.heappop(heap)

弹出并返回 heap 的最小的元素，保持堆的不变性。如果堆为空，抛出 IndexError 。使用 heap[0] ，可以只访问最小的元素而不弹出它。

# Remove element from the heap
heapq.heappop(H)
print(H)


[1, 3, 5, 78, 21, 45, 8]

          ↓

[3, 21, 5, 78, 45]

4.4 堆优化的Dijstra 

1.蓝桥杯国赛真题 出差

import os
import sys
import itertools
import heapq

# Bellman-Ford O(mn)
'''
n,m=map(int,input().split())
stay=[0]+list(map(int,input().split()))
stay[n]=0  # 终点不需要隔离
e=[]
for i in range(m):
  a,b,c=map(int,input().split())
  e.append([a,b,c])
  e.append([b,a,c])

dp=[sys.maxsize for i in range(n+1)] 
dp[1]=0  #到起点的距离为0
for i in range(1,n+1): # n个点
  for j in e:  # m条边
    v1,v2,cost=j
    #if v2==n:  # n号城市不需要隔离时间
    dp[v2]=min(dp[v2],dp[v1]+cost+stay[v2])

print(dp[n])

'''

# Dijstra  临接表写法 O(n*n)
'''
n,m=map(int,input().split())
stay=[0]+list(map(int,input().split()))
stay[n]=0  # 终点不需要隔离
edge=[[]for i in range(n+1)]
for i in range(m):
  a,b,c=map(int,input().split())
  edge[a].append([b,c+stay[b]])
  edge[b].append([a,c+stay[a]])

hp=[]
vis=[0 for i in range(n+1)]
dp=[sys.maxsize for i in range(n+1)]
dp[1]=0  # 自身到自身距离为0
heapq.heappush(hp,(0,1)) 
while hp:
  u=heapq.heappop(hp)[1]
  if vis[u]:
    continue
  vis[u]=1
  for i in range(len(edge[u])): # 遍历u的边
    v,w=edge[u][i][0],edge[u][i][1]
    if vis[v]:
      continue
    if dp[v]>dp[u]+w:
      dp[v]=dp[u]+w
      heapq.heappush(hp,(dp[v],v))    

print(dp[n])
'''


# Dijstra临接矩阵写法  O(n*n)
'''
n,m=map(int,input().split())
stay=[0]+list(map(int,input().split()))
stay[n]=0  # 终点不需要隔离
edge=[[sys.maxsize for i in range(n+1)]for i in range(n+1)]
for i in range(m):
  a,b,c=map(int,input().split())
  edge[a][b]=c+stay[b]
  edge[b][a]=c+stay[a]

vis=[0 for i in range(n+1)]
dp=[sys.maxsize for i in range(n+1)]
dp[1]=0  # 自身到自身距离为0

for i in range(n-1):   #只需要处理n-1个点
  t=-1
  for j in range(1,n+1):   # 找到没处理过得并且距离最小的
    if vis[j]==0 and(t==-1 or dp[j]<dp[t] ):
      t=j
  for j in range(1,n+1):
    dp[j]=min(dp[j],dp[t]+edge[t][j])
  vis[t]=1

print(dp[n])
'''

# SPFA
n,m=map(int,input().split())
stay=[0]+list(map(int,input().split()))
stay[n]=0  # 终点不需要隔离
edge=[[]for i in range(n+1)]   #临接表存边
for i in range(m):
  a,b,c=map(int,input().split())
  edge[a].append([b,c+stay[b]])
  edge[b].append([a,c+stay[a]])
  
dp=[sys.maxsize for i in range(n+1)]
dp[1]=0  # 自身到自身距离为0


def spfa():
  hp=[]
  heapq.heappush(hp,1)   #用堆实现相当于优先队列，加快一点效率罢了
  in_hp=[0 for i in range(n+1)]  # 标记数组换为了判断是否在队列中 
  in_hp[1]=1  # 1在队列
  while hp:
    u=heapq.heappop(hp)
    in_hp[u]=0  # 标记为不在队列
    if dp[u]==sys.maxsize:   # 没有处理过的点，直接跳过，只处理邻居点
      continue
    for i in range(len(edge[u])): # 遍历u的边
      v,w=edge[u][i][0],edge[u][i][1]
      if dp[v]>dp[u]+w:
        dp[v]=dp[u]+w
        if in_hp[v]==0: # 他的邻居不再队列，就把他入队，方便下下次更新邻居的邻居结点
          heapq.heappush(hp,v)    
          in_hp[v]=1
spfa()
print(dp[n])

4.5 通过堆实现的Kruskal算法

1.国赛真题 通电

import os
import sys
import math
import heapq # heapq 比 优先队列要快很多

input = sys.stdin.readline

n = int(input().strip())

root = [i for i in range(n+1)]

arr = [list(map(int, input().strip().split())) for i in range(n)] # n个点坐标 高度

# 计算距离
def dist(x1,y1,h1, x2,y2,h2):
  
  return math.sqrt((x1-x2)*(x1-x2) + (y1-y2)*(y1-y2)) + (h1-h2)*(h1-h2)

q = []
# 建立 n个点的的连通图
for i in range(n):
  for j in range(i+1,n):
    heapq.heappush(q, [dist(arr[i][0],arr[i][1],arr[i][2], arr[j][0],arr[j][1],arr[j][2]), i, j]) # 从 i到j牵线，并按距离排序

# 判断是否会形成环
def find(u):

  if u != root[u]:
    root[u] = find(root[u])

  return root[u]

# Kruskal 算法实现步骤

def Kruskal():

  ans = 0.00
  cnt = 0

  while q and cnt < n-1: # 图只需找n-1条边
    c,a,b = heapq.heappop(q)

    a_root = find(a)
    b_root = find(b)

    if a_root != b_root:
      root[a_root] = b_root
      ans += c
      cnt += 1

  print('%.2lf' % ans)

Kruskal()


"""
import os
import sys

# 请在此输入您的代码
import math
n=int(input())
def money(a,b):
    ke=math.sqrt(pow(a[0]-b[0],2)+pow(a[1]-b[1],2))+pow(a[2]-b[2],2)
    return ke
def prim():
    global res
    dist[0]=0
    book[0]=1
    for i in range(1,n):
        dist[i]=min(dist[i],G[0][i])
    for i in range(1,n):
        cnt=float("inf")
        t=-1
        for j in range(1,n):
            if book[j]==0 and dist[j]<cnt:
                cnt=dist[j]
                t=j
        if t==-1 :
            res=float("inf")
            return
        book[t]=1
        res+=dist[t]
        for j in range(1,n):
            dist[j]=min(dist[j],G[t][j])
             
ls=[]
book=[0]*n
dist=[float("inf")]*n
res=0
for i in range(n):
    ls.append(list(map(int,input().split())))
G=[[float("inf")]*n for _ in range(n)]
for i in range(n):
    G[i][i]=float("inf")
for i in range(n):
    for j in range(i+1,n):
        G[i][j]=money(ls[i],ls[j])
        G[j][i]=money(ls[i],ls[j])
prim()
print("{:.2f}".format(res))

"""

5.itertools

主要使用combinations和combinations。

5.1 combinations

itertools.combinations(iterable, r)：生成可迭代对象的所有长度为r的组合。

5.2 permutations

itertools.permutations(iterable, r=None)：生成可迭代对象的所有长度为r的排列，默认r为可迭代对象的长度。

5.3 例题

1.算式问题 

import os
import sys
import itertools
# 请在此输入您的代码
L=[str(i) for i in range(1,10)]

ans=0
for i in itertools.permutations(L):
    s=''.join(i)
    if int(s[:3])+int(s[3:6])==int(s[6:]):
        ans+=1

print(ans)

6.bisect

内置的二分查找函数，用于有序序列的插入和查找

 6.1 bisect_left()

bisect.bisect_left(a, x, lo=0, hi=len(a))

若 x ∈ a，返回最左侧 x 的索引；否则返回与 x 右邻居索引，使得 x 若插入后能位于其 左侧。 

6.2 bisect_right() 、bisect()

bisect.bisect(a, x, lo = 0, hi =len(a))
bisect.bisect_right(a, x, [lo=0, hi=len(a)])

若 x ∈ a，返回最左侧 x 的索引；否则返回与 x 右邻居索引，使得 x 若插入后能位于其 左侧。 

6.3 insort_left()

bisect.insort_left(a, x, lo=0, hi=len(a))

bisect.bisect_left() 在序列 a 中 查找 元素 x 的插入点 (左侧)
bisect.insort_left() 就是在找到插入点的基础上，将元素 x 插入序列 a，从而改变序列 a 同时保持元素顺序。

6.4 insort_right()、insort()

bisect.insort(a, x, lo=0, hi=len(a))
bisect.insort_right(a, x, lo=0, hi=len(a))

6.5 示例

import bisect
 
nums = [0,1,2,3,4,4,6]
idx = bisect.bisect_left(nums,-1) # 0
idx = bisect.bisect_left(nums,8) # 7
idx = bisect.bisect_left(nums,3) # 3
idx = bisect.bisect_left(nums,3.5) # 4
idx = bisect.bisect_left(nums,4) # 4
idx = bisect.bisect_left(nums,3,1,4) # 3

a = [1,4,6,8,12,15,20]
position = bisect.bisect(a,13)
print(position) # 5
 
# 用可变序列内置的 insert 方法插入
a.insert(position, 13)
print(a)  # 5 [1, 4, 6, 8, 12, 13, 15, 20]

 查找的数不在列表中

import bisect
list1 = [1,3,5,7,9,11,11,11,11,11,13]
a = bisect.bisect(list1,6)
b = bisect.bisect_left(list1,6)
c = bisect.bisect_right(list1,6)
print(a,b,c)
# 输出为 3，3，3

 查找的数在列表中只有一个

import bisect
list1 = [1,3,5,7,9,11,11,11,11,11,13]
a = bisect.bisect(list1,9)
b = bisect.bisect_left(list1,9)
c = bisect.bisect_right(list1,9)
print(a,b,c)
# 输出 5，4，5

查找的数在列表中有多个

import bisect
list1 = [1,3,5,7,9,11,11,11,11,11,13]
a = bisect.bisect(list1,11)
b = bisect.bisect_left(list1,11)
c = bisect.bisect_right(list1,11)
print(a,b,c)
# 输出是 10，5，10

6.6 例题1 最长上升子序列

1.蓝桥骑士

import os
import sys
'''
# 最长上升子序列

n = int(input())
a = list(map(int,input().split()))
f = [1]*n
for i in range(1,n):
       for j in range(i):
              if a[i] > a[j]:
                     f[i] = max(f[i],f[j]+1)
print(max(f))
'''
# 超时
'''
import bisect
n = int(input())
a = list(map(int,input().split()))
b = [a[0]]
for i in range(1,n):
       t = bisect.bisect_left(b,a[i])
       # 若b中不存在a[i]，t是适合插入的位置
       # 若b中存在a[i]，t是a[i]第一个出现的位置
       if t == len(b): # 插入的位置是否是末尾
              b.append(a[i])
       else:
              b[t] = a[i]
print(len(b))

'''
import bisect
#蓝桥骑士 dp lis(Longest Increasing Subsequence)
n = int(input())
alist = list(map(int,input().split()))
dp = []
for i in alist:
    if not dp or i > dp[-1]:
        dp.append(i)
    else:
        index = bisect.bisect_left(dp,i)
        dp[index]=i
print(len(dp))

 2.蓝桥勇士

import sys  #设置递归深度
import collections  #队列
import itertools  # 排列组合
import heapq  #小顶堆
import math
sys.setrecursionlimit(300000)

n=int(input())
save=[0]+list(map(int,input().split()))
dp=[1]*(n+1)  # 注意初始化从1开始
for i in range(2,n+1):
   for j in range(1,i):
      if save[i]>save[j]:
         dp[i]=max(dp[i],dp[j]+1)
print(max(dp))   #最长公共子序列，dp[n]不一定是最大的

# 1 4 5 2 1
# 1 2 3 2 1

6.7 例题2 最长上升子序列变形

import bisect  # 内置二分查找
zifu = input()
A = [chr(65 + i) for i in range(26)]
s = ""
name = []
i = 0
zifu = zifu + "A"  # 以后一个大写字符进行提取分隔
while i < len(zifu) - 1:  # 提取数据格式为     name=[Wo,Ai,Lan,Qiao,Bei]
    s += zifu[i]
    if zifu[i + 1] in A:
        name.append(s)
        s = ""
    i += 1
d = [name[0]]
p=[1]  #存储下标
for i in name[1:]:  # 遍历每一个字符
    if i > d[-1]:  # 大于，可以直接在后面接着
        d.append(i)  # 后面添加
        p.append(len(d))  # 记录索引
    else:  # 查找第一个
        k = bisect.bisect(d, i)  # 使用bisect查找d中第一个大于等于i的元素,让其称为递增序列，有多个就是最右边的那个
        if k > 0 and d[k - 1] == i:  # 如果右索引的前一个数等于这个i的话，就将它替换掉，相等的不算递增？？？？
            k -= 1
        d[k] = i
        p.append(k+1)  # 记录替换的索引

p0=p[::-1]  #逆序遍历输出
s=len(d) # 最长有多少个递增子序列
ans=""
for i in range(len(p0)):  #逆序遍历
    if s==0:
        break
    if p0[i]==s:
        ans=name[len(p)-i-1]+ans  #加上name
        s=s-1
print(ans)

Python知识教程

1.Python简介

• Python 是一种解释型语言： 这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。

• Python 是交互式语言： 这意味着，您可以在一个 Python 提示符 >>> 后直接执行代码。

• Python 是面向对象语言: 这意味着Python支持面向对象的风格或代码封装在对象的编程技术。

• Python 是初学者的语言：Python 对初级程序员而言，是一种伟大的语言，它支持广泛的应用程序开发，从简单的文字处理到 WWW 浏览器再到游戏。

2.Python中标准数据类型

常见数据类型

• Number（数字）
• String（字符串）
• bool（布尔类型）
• List（列表）
• Tuple（元组）
• Set（集合）
• Dictionary（字典）

Python3 的六个标准数据类型中：

• 不可变数据（3 个）：Number（数字）、String（字符串）、Tuple（元组）；
• 可变数据（3 个）：List（列表）、Dictionary（字典）、Set（集合）。

3.Python3迭代器与生成器

迭代器

迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。

迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。

迭代器有两个基本的方法：iter() 和 next()。

迭代器的创建

把一个类作为一个迭代器使用需要在类中实现两个方法 __iter__() 与 __next__() 。

class MyNumbers:
  def __iter__(self):
    self.a = 1
    return self
 
  def __next__(self):
    x = self.a
    self.a += 1
    return x
 
myclass = MyNumbers()
myiter = iter(myclass)
 
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))

输出结果

1
2
3
4
5

生成器

在 Python 中，使用了 yield 的函数被称为生成器（generator）。

yield 是一个关键字，用于定义生成器函数，生成器函数是一种特殊的函数，可以在迭代过程中逐步产生值，而不是一次性返回所有结果。

跟普通函数不同的是，生成器是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作，更简单点理解生成器就是一个迭代器。

当在生成器函数中使用 yield 语句时，函数的执行将会暂停，并将 yield 后面的表达式作为当前迭代的值返回。

然后，每次调用生成器的 next() 方法或使用 for 循环进行迭代时，函数会从上次暂停的地方继续执行，直到再次遇到 yield 语句。这样，生成器函数可以逐步产生值，而不需要一次性计算并返回所有结果。

代码实例

def countdown(n):
    while n > 0:
        yield n
        n -= 1
 
# 创建生成器对象
generator = countdown(5)
 
# 通过迭代生成器获取值
print(next(generator))  # 输出: 5
print(next(generator))  # 输出: 4
print(next(generator))  # 输出: 3
 
# 使用 for 循环迭代生成器
for value in generator:
    print(value)  # 输出: 2 1

 4.Python面向对象

面向对象简介文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-470279.html

• 类(Class): 用来描述具有相同的属性和方法的对象的集合。它定义了该集合中每个对象所共有的属性和方法。对象是类的实例。
• 方法：类中定义的函数。
• 类变量：类变量在整个实例化的对象中是公用的。类变量定义在类中且在函数体之外。类变量通常不作为实例变量使用。
• 数据成员：类变量或者实例变量用于处理类及其实例对象的相关的数据。
• 方法重写：如果从父类继承的方法不能满足子类的需求，可以对其进行改写，这个过程叫方法的覆盖（override），也称为方法的重写。
• 局部变量：定义在方法中的变量，只作用于当前实例的类。
• 实例变量：在类的声明中，属性是用变量来表示的，这种变量就称为实例变量，实例变量就是一个用 self 修饰的变量。
• 继承：即一个派生类（derived class）继承基类（base class）的字段和方法。继承也允许把一个派生类的对象作为一个基类对象对待。例如，有这样一个设计：一个Dog类型的对象派生自Animal类，这是模拟"是一个（is-a）"关系（例图，Dog是一个Animal）。
• 实例化：创建一个类的实例，类的具体对象。
• 对象：通过类定义的数据结构实例。对象包括两个数据成员（类变量和实例变量）和方法。

到了这里，关于竞赛中常用的Python 标准库的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！