Tuples / кортежи в python

В словарь

Словарь – это еще одна структура используемая в Python. Он, как и список, является изменяемым, но при этом неупорядоченным. Это значит, что обратиться к определенному элементу посредством указания индекса – не получится. Чтобы лучше понять, можно провести аналогию с обычным англо-русским словарем. В нем для каждого слова есть перевод: house –дом, flat – квартира, window – окно. Если перенести такую структуру в программный код, то получится такая запись, оформляемая фигурными скобками:


Последовательность пар при выводе на экран не определяется никаким правилом, отображаются они в произвольном порядке.

Для того, чтобы в Python преобразовать кортеж в словарь, необходимо использовать приведение типов с помощью dict.

Как видно, для создания словаря понадобился кортеж кортежей. Причем вложенные кортежи состоят из двух элементов каждый. Иначе не получается провести преобразование к словарю.

Кортежное присваивание (распаковка кортежа в переменные)

Значения типа кортеж можно распаковать в переменные соответствующих типов, используя кортежное присваивание:

var t := (‘Иванов’,23);var name: string;var age: integer;(name,age) := t;

Последнее присваивание, где в левой части оператора присваивания используется заключенное в круглые скобки перечисление переменных, называется кортежным. Кортежное присваивание компилятор заменяет на несколько подряд идущих одиночных присваиваний:

С использованием кортежного присваивания меняется стиль программирования. Например, чтобы поменять местами значения двух переменных a и b, достаточно написать следующее кортежное присваивание:

В кортежном присваивании справа допускается количество элементов большее, чем количество переменных слева:

Кортежное присваивание можно совмещать с описанием переменных:

(var a, var b) := (1,2);

var (a,b) := (1,2);

Константные структуры

Все никак не могу остановиться говорить про иммутабельность. Дело в том, что буквально недавно закрыли вакансию Node.js TypeScript разработчика в один интересный криптовалютный стартап. И было примечательно то, что собеседующие техлиды очень щепетильно относились к тому, на сколько хорошо кандидат понимает принципы иммутабельности. Это было одним из важнейших критериев. Помимо всего этого от кандидата ожидали хорошей базовой подготовки в computer science, принципов и паттернов ООП, принципов SOLID и прочие вещи. Сегодняшняя статья закрывающая по теме констант и константных неизменяемых объектов.

Один из юзкейсов использования const для объектов — это создание иммутабельной структуры данных. И одна из таких структур — кортеж (tuples).

Сейчас во многих языках программирования существует такая конструкция. Где-то кортежи встроены в язык, а где-то реализуются средствами библиотек. Кортежи есть, например, в языках Erlang, F#, Groovy, Haskell, Lisp, C#, D, Python, Ruby, Go, Rust, Swift и многих других…

Списки

Списки Python схожи с массивами в других языках. В Python, пустой список может быть создан следующим образом:

Python

my_list = [] my_list = list()

1 2

my_list=

my_list=list()

Как вы видите, вы можете создать список при помощи квадратных скобок, или при помощи встроенного инструмента Python – list. Список состоит из таких элементов, как строки, цифры, объекты и смеси типов. Давайте взглянем на несколько примеров:

Python

my_list = my_list2 = my_list3 =

1 2 3

my_list=1,2,3

my_list2=»a»,»b»,»c»

my_list3=»a»,1,»Python»,5

Первый список содержит 3 числа, второй 3 строки, третий содержит смесь. Вы также можете создавать списки списков, вот так:

Python

my_nested_list = print(my_nested_list) # , ]

1 2

my_nested_list=my_list,my_list2

print(my_nested_list)# , ]

В какой-то момент вам может понадобиться скомбинировать два списка вместе. Первый способ сделать это – при помощи метода extend:

Python

combo_list = one_list = a = combo_list.extend(one_list)

print(a) #

1 2 3 4 5

combo_list=1

one_list=4,5

a=combo_list.extend(one_list)

print(a)#

Немного проще будет просто добавить два списка вместе.

Python

my_list = my_list2 =

combo_list = my_list + my_list2 print(combo_list) #

1 2 3 4 5

my_list=1,2,3

my_list2=»a»,»b»,»c»


combo_list=my_list+my_list2

print(combo_list)#

Да, это именно настолько просто. Вы также можете сортировать список. Давайте уделим немного времени и взглянем на то, как это делается:

Python

alpha_list = alpha_list.sort()

print(alpha_list) #

1 2 3 4

alpha_list=34,23,67,100,88,2

alpha_list.sort()

print(alpha_list)#

Получилось. Видите? Давайте взглянем на еще один пример, чтобы закрепить результат:

Python

alpha_list = sorted_list = alpha_list.sort()

print(sorted_list) # None

1 2 3 4

alpha_list=34,23,67,100,88,2

sorted_list=alpha_list.sort()

print(sorted_list)# None

В этом примере мы попытались назначить сортированный список переменной. Однако, когда вы вызываете метод sort() в списке, он сортирует список на месте. Так что если вы попробуете назначить результат другой переменной, тогда возникнет объект None, который аналогичен объекту Null в других языках. Таким образом, когда вам нужно отсортировать что-нибудь, просто помните, что вы сортируете на месте, и вы не можете назначить объект другой переменной. Вы можете разрезать список также, как вы делаете это со строкой:

Python

a = alpha_list print(a) #

1 2

a=alpha_list3

print(a)#

Данный код выдает список из трех первых элементов.

В программировании

Основная статья: Тип-произведение

В некоторых языках программирования, например, Python или ML, кортеж как тип данных встроен в язык. Пример использования кортежа в языке Python:

a = (1, 3.14, 'cat')
print(a]) # Напечатать первый элемент кортежа

В языках программирования со статической типизацией кортеж отличается от списка тем, что элементы кортежа могут принадлежать разным типам и набор таких типов заранее определён типом кортежа, а значит, и размер кортежа также определён. С другой стороны, коллекции (списки, массивы) имеют ограничение по типу хранимых элементов, но не имеют ограничения на длину. Так, например, в языке Rust функция может вернуть несколько значений с помощью упаковки в кортеж:

fn div_with_remainder(a: i32,b: i32)-> (i32,i32,String){
lettmp=(ab,a%b);
(tmp.,tmp.1,format!("{} + {}",tmp.,tmp.1))
}

let(res,rem,repr)=div_with_remainder(5,2);

В функциональных языках некаррированные принимают параметры в виде одного аргумента, являющегося кортежем.

В языке C++ поддержка кортежей реализована как шаблон класса std::tuple (начиная с C++11) и в библиотеке Boost Tuple Library.

Кортеж является стандартным типом в платформе .NET начиная с версии 4.0.

В базах данных

В реляционных базах данных кортеж — это элемент отношения. Для N-арного отношения кортеж представляет собой упорядоченный набор из N значений, по одному значению для каждого атрибута отношения.

Что такое кортеж

Кортеж – это неизменная структура заданных заранее значений. Он очень похож на список, но последний подвержен изменениям. Так, если нужно исправить какой-то элемент списка, можно сделать это, напрямую указав:

Если же записать подобный код, но попытаться применить его к кортежу, ничего не выйдет, а на экране появится надпись об ошибке

Считается, что это важно, поскольку таким образом данные невозможно будет изменить как случайно, так и намеренно. Также в python добавление элемента в кортеж невозможно

Правда можно привести его в список, добавить элемент. После этого полученный список преобразовать обратно.

Выгодное преимущество кортежа состоит также в том, что он имеет меньший размер, что проверяется применением команды sizeof. Она показывает, сколько занимает объект в байтах:

Из этого кода видно, что кортеж (в круглых скобках) занимает 36 байтов, а список (в квадратных скобках) – 44 байта.

Применение реляционной модели данных

Пример базы данных, содержащей сведения о подразделениях предприятия и работающих в них сотрудниках, применительно к реляционной модели будет иметь вид:

База данных о подразделениях и сотрудниках предприятия

Например, связь между отношениями ОТДЕЛ и СОТРУДНИК создается путем копирования первичного ключа «Номер_отдела» из первого отношения во второе. Таким образом:

  • для того, чтобы получить список работников данного подразделения, необходимо:
    1. из таблицы ОТДЕЛ установить значение атрибута «Номер_отдела», соответствующее данному «Наименованию_отдела»
    2. выбрать из таблицы СОТРУДНИК все записи, значение атрибута «Номер_отдела» которых равно полученному на предыдущем шаге
  • для того, чтобы узнать в каком отделе работает сотрудник, нужно выполнить обратную операцию:
    1. определяем «Номер_отдела» из таблицы СОТРУДНИК
    2. по полученному значению находим запись в таблице ОТДЕЛ

Атрибуты, представляющие собой копии ключей других отношений, называются внешними ключами.

Производительность

Есть люди, которые боятся join-ов как огня. Потому что «они тормозят». Знаю таких, где есть полный запрет join-ов по проекту. Т.е. люди скачивают две-три таблицы себе в код и джойнят вручную в каком-нибудь php.

Это, прямо скажем, странно.

Если джойнов немного, и правильно сделаны индексы, то всё будет работать быстро. Проблемы будут возникать скорее всего лишь тогда, когда у вас таблиц будет с десяток в одном запросе. Дело в том, что планировщику нужно определить, в какой последовательности осуществлять джойны, как выгоднее это сделать.

Сложность этой задачи O(n!), где n — количество объединяемых таблиц. Поэтому для большого количества таблиц, потратив некоторое время на поиски оптимальной последовательности, планировщик прекращает эти поиски и делает такой план, какой успел придумать. В этом случае иногда бывает выгодно вынести часть запроса в подзапрос CTE; например, если вы точно знаете, что, поджойнив две таблицы, мы получим очень мало записей, и остальные джойны будут стоить копейки.

Кстати, Еще маленький совет по производительности. Если нужно просто найти элементы в таблице, которых нет в другой таблице, то лучше использовать не ‘LEFT JOIN… WHERE… IS NULL’, а конструкцию EXISTS. Это и читабельнее, и быстрее.

В математике

Пусть даны множества A1,A2,…,An{\displaystyle A_{1},A_{2},\ldots ,A_{n}}, не обязательно различные.

Тогда корте́ж длины n, упорядоченный набор длины n, упорядоченный n-набор или n-ка — упорядоченная последовательность из n элементов x1,x2,…,xn,{\displaystyle x_{1},x_{2},\ldots ,x_{n},} где xi∈Ai{\displaystyle x_{i}\in A_{i}} для 1⩽i⩽n.{\displaystyle 1\leqslant i\leqslant n.} Кортеж обозначается перечислением координат в угловых или круглых скобках:

⟨x1,x2,…,xn⟩{\displaystyle \langle x_{1},x_{2},\ldots ,x_{n}\rangle }

или

(x1,x2,…,xn).{\displaystyle (x_{1},x_{2},\ldots ,x_{n}).}

Элемент xi{\displaystyle x_{i}} называется i-й координатой (проекцией, компонентой) кортежа ⟨x1,x2,…,xn⟩.{\displaystyle \langle x_{1},x_{2},\ldots ,x_{n}\rangle .}

Число n называют длиной или размерностью кортежа.

Два кортежа равны, если равны их длины и соответствующие элементы:

⟨a1,…,an⟩=⟨b1,…,bn⟩,{\displaystyle \langle a_{1},\ldots ,a_{n}\rangle =\langle b_{1},\ldots ,b_{n}\rangle ,} если ai=bi,i=1,n¯.{\displaystyle a_{i}=b_{i},i={\overline {1,n}}.}

Пример кортежа — арифметический вектор.

Декартово произведение n множеств — множество всех кортежей длины n, координаты которых взяты из этих множеств:

A1×…×An={⟨x1,…,xn⟩∣xi∈Ai,i=1,n¯}.{\displaystyle A_{1}\times \ldots \times A_{n}=\{\langle x_{1},\ldots ,x_{n}\rangle \mid x_{i}\in A_{i},i={\overline {1,n}}\}.}

Кортежи длины 2, 3, 4, 5, … также носят названия «упорядоченная пара», «упорядоченная тройка», «упорядоченная четвёрка», «упорядоченная пятёрка» и т. д.

Определения в теории множеств

В рамках теории множеств кортежи можно индуктивно поставить в соответствие множествам, например, следующим образом:

  • ⟨⟩⇌∅,{\displaystyle \langle \rangle \rightleftharpoons \emptyset ,}
  • ⟨x1⟩⇌x1,{\displaystyle \langle x_{1}\rangle \rightleftharpoons x_{1},}
  • ⟨x1,x2⟩⇌{{x1},{x1,x2}},{\displaystyle \langle x_{1},x_{2}\rangle \rightleftharpoons \{\{x_{1}\},\{x_{1},x_{2}\}\},}
  • ⟨x1,x2,x3⟩⇌⟨⟨x1,x2⟩,x3⟩,{\displaystyle \langle x_{1},x_{2},x_{3}\rangle \rightleftharpoons \langle \langle x_{1},x_{2}\rangle ,x_{3}\rangle ,}
  • ⟨x1,x2,x3,x4⟩⇌⟨⟨x1,x2,x3⟩,x4⟩,…{\displaystyle \langle x_{1},x_{2},x_{3},x_{4}\rangle \rightleftharpoons \langle \langle x_{1},x_{2},x_{3}\rangle ,x_{4}\rangle ,\ldots }
  • ⟨x1,…,xn⟩⇌⟨⟨x1,…,xn−1⟩,xn⟩.{\displaystyle \langle x_{1},\ldots ,x_{n}\rangle \rightleftharpoons \langle \langle x_{1},\ldots ,x_{n-1}\rangle ,x_{n}\rangle .}

Определение других объектов через кортежи

Многие математические объекты формально определяются как кортежи. Например, ориентированный граф определяется как пара ⟨V,E⟩,{\displaystyle \langle V,E\rangle ,} где V — это множество вершин, а E — подмножество пар в V×V,{\displaystyle V\times V,} соответствующих дугам графа. Точка в n-мерном пространстве действительных чисел определяется как кортеж длины n, составленный из элементов множества действительных чисел.

Ориентированный мультиграф со множеством вершин V, множеством дуг E и отношением инцидентности P⊆V×E×V{\displaystyle P\subseteq V\times E\times V} может быть определён как упорядоченная тройка ⟨V,E,P⟩,{\displaystyle \langle V,E,P\rangle ,} причём ⟨a,e,b⟩∈P{\displaystyle \langle a,e,b\rangle \in P} тогда и только тогда, когда дуга e выходит из вершины a и заходит в вершину b.

Методы кортежа

У кортежа имеется два таких метода:

a = ("abc", 2, 1,2, True, 2, 5)
a.count("abc")
a.count(2)

который возвращает число найденных элементов с указанным значением. Если элемент не найден:

a.count("a")

то возвращается число 0.

Следующий метод:

a.index(2)

возвращает индекс первого найденного элемента с указанным значением. Второй необязательный параметр

a.index(2,3)

позволяет задавать индекс начала поиска элемента. В данном случае поиск будет начинаться с третьего индекса. А последний третий аргумент:

a.index(2, 3, 5)

определяет индекс, до которого идет поиск (не включая его). Если же записать вот так:

a.index(2, 3, 4)

то возникнет ошибка, т.к. в поиск будет включен только 3-й индекс и там нет значения 2.

Кортежи

Кортежи (tuple) в Python – это те же списки за одним исключением. Кортежи неизменяемые структуры данных. Так же как списки они могут состоять из элементов разных типов, перечисленных через запятую. Кортежи заключаются в круглые, а не квадратные скобки.


Из кортежа можно извлекать элементы и брать срезы:

Однако изменять его элементы нельзя:

Также у типа tuple нет методов для добавления и удаления элементов.

Возникает резонный вопрос. Зачем в язык программирования был введен этот тип данных, по-сути представляющий собой неизменяемый список? Дело в том, что иногда надо защитить список от изменений. Преобразовать же кортеж в список, если это потребуется, как и выполнить обратную операцию легко с помощью встроенных в Python функций list() и tuple():

Данная программа неправильная. Хотя никаких выбросов исключений не произойдет, она содержит логическую ошибку. На выводе получаем:

То есть исходный список был также изменен. Параметр seq содержал ссылку не на свой локальный список, а на список-оригинал. Таким образом, в операторе return здесь нет смыла. Если функция замысливалась как изменяющая глобальный список, то программа должна выглядеть так:

Что делать, если все же требуется не изменять исходный список, а сформировать по нему новый. Задачу можно решить несколькими способами. Во первых, в функции можно создать локальный список, после чего возвращать его:

Исходный список в функции не меняется. Его элементы лишь перебираются.

Второй способ защитить список-оригинал – использовать кортеж. Этот способ более надежный, так как в больших программах трудно отследить, что ни одна функция не содержит команд изменения глобальных данных.

Состав реляционной модели данных

Кристофер Дейт определил три составные части реляционной модели данных:

  • структурная
  • манипуляционная
  • целостная

Структурная часть модели определяет, что единственной структурой данных является нормализованное n-арное отношение. Отношения удобно представлять в форме таблиц, где каждая строка есть кортеж, а каждый столбец – атрибут, определенный на некотором домене. Данный неформальный подход к понятию отношения дает более привычную для разработчиков и пользователей форму представления, где реляционная база данных представляет собой конечный набор таблиц.

Манипуляционная часть модели определяет два фундаментальных механизма манипулирования данными – реляционная алгебра и реляционное исчисление. Основной функцией манипуляционной части реляционной модели является обеспечение меры реляционности любого конкретного языка реляционных БД: язык называется реляционным, если он обладает не меньшей выразительностью и мощностью, чем реляционная алгебра или реляционное исчисление.

Целостная часть модели определяет требования целостности сущностей и целостности ссылок. Первое требование состоит в том, что любой кортеж любого отношения отличим от любого другого кортежа этого отношения, т.е. другими словами, любое отношение должно обладать первичным ключом. Требование целостности по ссылкам, или требование внешнего ключа состоит в том, что для каждого значения внешнего ключа, появляющегося в ссылающемся отношении, в отношении, на которое ведет ссылка, должен найтись кортеж с таким же значением первичного ключа, либо значение внешнего ключа должно быть неопределенным (т.е. ни на что не указывать).

Кортежи против списков

Как вы могли заметить, кортежи очень похожи на списки. По сути, они являются неизменяемыми списками. Это значит, что после создания кортежа хранимые в нем значения нельзя удалять или менять. Добавлять новые также нельзя:

Ошибка появляется, потому что нельзя добавлять новые элементы в кортеж, что работает в случае со списками.

Но зачем использовать этот тип данных, если он неизменяемый?

Кортежи не только предоставляют доступ только для чтения к элементам, но и работают быстрее списков. Рассмотрим в качестве примера следующий код:

Какую роль играет неизменяемость в случае с кортежами?

Согласно официальной документации Python неизменяемый — это «объект с фиксированным значением», но в отношении кортежей «значение» — это чересчур размытый термин. Лучше использовать . определяет расположения объекта в памяти.

Рассмотрим подробнее:

Добавить элемент в кортеж нельзя, поэтому появляется последняя ошибка AttributeError. Вот почему эта структура данных неизменна. Но всегда можно сделать вот так:

Это позволяет изменять оригинальный кортеж? Куда в таком случае делась их неизменяемость?

Суть в том, что списка в кортеже не меняется несмотря на добавленный в него элемент 5.

Теперь вы знаете следующее:

Некоторые кортежи (которые содержат только неизменяемые объекты: строки и так далее) — неизменяемые, а другие (содержащие изменяемые типы, например, списки) изменяемые. Но это очень обсуждаемая тема среди программистов на Python и необходимы кое-какие познания, чтобы полностью понять ее. В целом же кортежи неизменяемые.

  • Вы не можете добавлять в них новые элементы. У этого типа нет методов или
  • Удалять элементы тоже нельзя, также из-за неизменяемости. Методов и здесь нет
  • Искать элементы в кортеже можно, потому что этот процесс его не меняет
  • Разрешено использовать оператор для проверки наличия элемента в кортеже

Так что если вы планируете использовать постоянный набор значений для перебора, используйте кортеж вместо списка. Он будет работать быстрее. Плюс, это безопаснее, ведь такой тип данных защищен от записи.

Если вы хотите узнать больше о списках Python, обязательно ознакомьтесь с этим руководством!

Кортежи

Последнее обновление: 26.04.2017

Кортеж (tuple) представляет последовательность элементов, которая во многом похожа на список за тем исключением, что кортеж является неизменяемым (immutable) типом. Поэтому мы не можем добавлять или удалять элементы в кортеже, изменять его.

Для создания кортежа используются круглые скобки, в которые помещаются его значения, разделенные запятыми:

user = ("Tom", 23)
print(user)

Также для определения кортежа мы можем просто перечислить значения через запятую без применения скобок:

user = "Tom", 23
print(user)

Если вдруг кортеж состоит из одного элемента, то после единственного элемента кортежа необходимо поставить запятую:

user = ("Tom",)

Для создания кортежа из списка можно передать список в функцию tuple(), которая возвратит кортеж:

users_list = 
users_tuple = tuple(users_list)
print(users_tuple)      # ("Tom", "Bob", "Kate")

Обращение к элементам в кортеже происходит также, как и в списке по индексу. Индексация начинается также с нуля при получении элементов с начала списка и с -1 при получении элементов с конца списка:

users = ("Tom", "Bob", "Sam", "Kate")
print(users)     # Tom
print(users)     # Sam
print(users)     # Kate

# получим часть кортежа со 2 элемента по 4
print(users)       # ("Bob", "Sam", "Kate")

Но так как кортеж — неизменяемый тип (immutable), то мы не сможем изменить его элементы. То есть следующая запись работать не будет:

users = "Tim"

При необходимости мы можем разложить кортеж на отдельные переменные:

user = ("Tom", 22, False)
name, age, isMarried = user
print(name)             # Tom
print(age)              # 22
print(isMarried)        # False

Особенно удобно использовать кортежи, когда необходимо возвратить из функции сразу несколько значений. Когда функция возвращает несколько значений, фактически она возвращает в кортеж:

def get_user():
    name = "Tom"
    age = 22
    is_married = False
    return name, age, is_married


user = get_user()
print(user)              # Tom
print(user)              # 22
print(user)              # False

С помощью встроенной функции len() можно получить длину кортежа:

user = ("Tom", 22, False)
print(len(user))		# 3

Перебор кортежей

Для перебора кортежа можно использовать стандартные циклы for и while. С помощью цикла for:

user = ("Tom", 22, False)
for item in user:
    print(item)

С помощью цикла while:

user = ("Tom", 22, False)

i = 0
while i < len(user):
    print(user)
    i += 1

Как для списка с помощью выражения можно проверить наличие элемента в кортеже:

user = ("Tom", 22, False)
name = "Tom"
if name in user:
    print("Пользователя зовут Tom")
else:
    print("Пользователь имеет другое имя")

Сложные кортежи

Один кортеж может содержать другие кортежи в виде элементов. Например:

countries = (
    ("Germany", 80.2, (("Berlin",3.326), ("Hamburg", 1.718))),
    ("France", 66, (("Paris", 2.2),("Marsel", 1.6)))
)

for country in countries:
    countryName, countryPopulation, cities = country
    print("\nCountry: {}  population: {}".format(countryName, countryPopulation))
    for city in cities:
        cityName, cityPopulation = city
        print("City: {}  population: {}".format(cityName, cityPopulation))

Здесь кортеж countries, который представляет страны, состоит из кортежей, каждый из которых — отдельная страна.

Вложенные кортежи имеют три элемента: название страны, численность ее населения и города. Города представляют отдельный кортеж, где каждый отдельный город — это вложенный кортеж, содержащий название города и численность его населения.

НазадВперед

LEFT JOIN

Если вы считаете, что левая таблица всегда остается неизменной, а к ней присоединяется или значение из правой таблицы или null, то это в общем случае не так, а именно в случае когда есть повторы данных.

Опять же, создадим две таблицы:

Теперь сделаем LEFT JOIN:

Результат будет содержать 5 строк, а не по количеству строк в левой таблице, как думают очень многие.

| id  | id  |
| --- | --- |
| 1   | 1   |
| 1   | 1   |
| 1   | 1   |
| 1   | 1   |
| 3   |     |

Так что, LEFT JOIN — это тоже самое что и INNER JOIN (т.е. все комбинации соединений строк, отфильтрованных по какому-то условию), и плюс еще записи из левой таблицы, для которых в правой по этому фильтру ничего не совпало.

LEFT JOIN можно переформулировать так:

Сложноватое объяснение, но что поделать, зато оно правдивее, чем круги с пересечениями и т.д.

Литература

  • Судоплатов С. В., Овчинникова Е. В. Элементы дискретной математики: Учебник. — М.: ИНФРА-М, Новосибирск: Издательство НГТУ, 2002. — 280 с. — (Серия «Высшее образование»). ISBN 5-16-000957-4 (ИНФРА-М), ISBN 5-7782-0332-2 (НГТУ)
  • Белоусов А. И., Ткачев С. Б. Дискретная математика: Учебник для вузов / Под редакцией В. С. Зарубина, А. П. Крищенко. — 3-е издание, стереотипное. — М.: Издательство МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2004. — 744 с. — ISBN 5-7038-1769-2.
  • Кормен, Томас Х., Лейзерсон, Чарльз И., Ривест, Рональд Л., Штайн, Клиффорд. Алгоритмы: построение и анализ = Introduction to Algorithms. — 2-е издание. — М.: Издательский дом «Вильямс», 2005. — 1296 с. — ISBN 5-8459-0857-4.
  • Н. Я. Виленкин. Популярная комбинаторика. — М.: Наука, 1975.
  • Англо-русский словарь математических терминов / Под ред. П. С. Александрова. — 2-е, исправл. и дополн. изд.. — М.: Мир, 1994. — 416 с. — ISBN 5-03-002952-4.
  • Karel Hrbacek, Thomas Jech. Introduction to Set Theory. — Third edition, revised and expanded. — 1999. — ISBN 0-8247-7915-0.

INNER JOIN

Давайте сразу пример.

Итак, создадим две одинаковых таблицы с одной колонкой id, в каждой из этих таблиц пусть будет по две строки со значением 1 и еще что-нибудь.

Давайте, их, что ли, поджойним

Если бы это было «пересечение множеств», или хотя бы «пересечение таблиц», то мы бы увидели две строки с единицами.

На практике ответ будет такой:

| id  | id  |
| --- | --- |
| 1   | 1   |
| 1   | 1   |
| 1   | 1   |
| 1   | 1   |

Но как??

Для начала рассмотрим, что такое CROSS JOIN. Вдруг кто-то не в курсе.

CROSS JOIN — это просто все возможные комбинации соединения строк двух таблиц. Например, есть две таблицы, в одной из них 3 строки, в другой — 2:

 id 
----
  1
  2
  3
 id 
----
  4
  5

Тогда CROSS JOIN будет порождать 6 строк.

 id | id 
----+----
  1 |  4
  1 |  5
  2 |  4
  2 |  5
  3 |  4
  3 |  5

Так вот, вернемся к нашим баранам. Конструкция

— это, можно сказать, всего лишь синтаксический сахар к

Т.е. по сути — это все комбинации соединений строк с неким фильтром . В общем-то, можно это представлять по разному, кому как удобнее, но точно не как пересечение каких-то там кругов.

Небольшой disclaimer: хотя inner join логически эквивалентен cross join с фильтром, это не значит, что база будет делать именно так, в тупую: генерить все комбинации и фильтровать. На самом деле там более интересные алгоритмы.

Практическая работа

Чтобы избежать изменения исходного списка, не обязательно использовать кортеж. Можно создать его копию с помощью метода списка copy() или взять срез от начала до конца . Скопируйте список первым и вторым способом и убедитесь, что изменение копий никак не отражается на оригинале.

Заполните один кортеж десятью случайными целыми числами от 0 до 5 включительно. Также заполните второй кортеж числами от -5 до 0. Для заполнения кортежей числами напишите одну функцию. Объедините два кортежа с помощью оператора +, создав тем самым третий кортеж. С помощью метода кортежа count() определите в нем количество нулей. Выведите на экран третий кортеж и количество нулей в нем.

Примеры решения и дополнительные уроки в android-приложении и pdf-версии курса.

Гражданские кортежи

Гражданские кортежи, в отличие от служебных, используются исключительно в демонстративных целях для церемониальных поездок и в акциях протеста.

Примерами церемониальных поездок являются свадебные и похоронные кортежи, парады ретромобилей, кортежи религиозных фанатов и спортивных болельщиков.

Кортеж, организованный по случаю бракосочетания, называется свадебным.

Кортеж участников похоронной процессии, называется похоронным, траурным или скорбным. Формирование и обслуживание траурных кортежей на публичных похоронах осуществляется работниками ритуальных служб. В случае пешей похоронной процессии похоронный кортеж движется со скоростью пешеходов впереди колонны скорбящих. Основной машиной в похоронном кортеже является автокатафалк. С целью обеспечения безопасности в похоронной процессии могут участвовать полицейские автомобили или мотоциклы сопровождения, которые движутся в начале и конце колонны. При этом маршрут движения согласовывается с местной инспекцией безопасности дорожного движения. Эшелонирование транспортных средств в больших похоронных кортежах осуществляется с допущениями по следующей схеме:

  1. Автомобиль или мотоциклы дорожной полиции (с включёнными проблесковыми маячками).
  2. Автомобиль для членов почётного караула.
  3. Открытый или закрытый автомобиль с надгробными конструкциями и траурными венками.
  4. Автокатафалк, везущий гроб или носилки с телом покойного и его портрет.
  5. Автомобили для близких родственников покойного (в случае применения лафета) и представителей духовенства.
  6. Автобусы для участников погребения.
  7. Индивидуальный транспорт участников погребения.
  8. Автобус для оркестра.
  9. Транспорт присоединившихся участников.
  10. Автомобиль или мотоциклы дорожной полиции.

Наличие в кортеже машин дорожной полиции с включёнными проблесковыми маячками и траурного декора на машинах ритуальной службы освобождает водителей траурной колонны от соблюдения правил дорожного движения, касающихся преимущества проезда, на общих основаниях.

В качестве протеста против чего-либо большая организованная группа транспортных средств может ездить по запланированному маршруту на очень медленной скорости с целью преднамеренного замедления дорожного движения. Этот способ протеста предпочитают использовать социальные группы, массово владеющие транспортными средствами, такие как водители грузовиков, фермеры, таксисты. Например, кортежи недовольных использовались в 2005 году в Великобритании в протесте против повышения цен на топливо; с ноября 2013-го по февраль 2014-го в протесте против действующей власти Украины в рамках Евромайдана, которое получило название Автомайдан.

В сельской местности практикуется использование гражданских кортежей, составленных из гужевого транспорта.


С этим читают