Как добавить словарь в список python

Артём Санников

Данная книга является руководством для начинающих специалистов в области анализа и обработки данных. В книге рассматривается язык SQL и его процедурное расширение PL/SQL от компании Oracle.

Главная › Языки программирования › Python › Словари › Список в словаре Python

Список в словаре Python

Иногда нужно поместить список [ ] в словарь < >, вместо того, чтобы помещать словарь в список. Это не сложная задача, и выполняется в считанные секунды.

Для примера создадим словарь fruits со списком фруктов, и добавим в него две пары ‘banane’ : ‘Банан’ и ‘orange’ : ‘Апельсин’ . Но это пока обычный словарь, чтобы добавить список в словарь мы добавляем ещё одну пару, но вместо значения для ключа указываем список ‘apple’ : [Список]

# Создание словаря fruits = < 'banane':'Банан', 'orange':'Апельсин', 'apple':['Зелёное яблоко', 'Красное яблоко'] ># Вывод словаря на экран print(fruits) # Финальный результат в консоли

Записи по теме

Словарь в словаре Python
Список словарей в Python
Перебор всех значений в словаре Python
Упорядоченный перебор словаря в Python
Перебор всех ключей в словаре Python
Перебор всех пар «ключ-значение» в словаре Python
Удаление пар «ключ-значение» в словаре Python
Изменение значений в словаре Python

Python список в словарь: полное руководство

В Python вы можете преобразовать список в словарь, используя dictionary comprehension (генераторы словарей), dict.fromkeys() или метод zip() . Все эти три метода создают новый словарь. Они не изменяют существующий список.

Списки и словари в Python – это две структуры, используемые для хранения данных. Но что, если нам нужно преобразовать список в словарь? Вам это может понадобиться, если вы захотите присвоить уникальную метку каждому сохраненному вами значению. А это возможно только в словаре.

В Python есть несколько способов преобразовать список в словарь и несколько встроенных функций, которые можно использовать с этой целью. В этой статье мы рассмотрим все эти преобразования на примерах.

Списки и словари в Python

Списки и словари являются примерами коллекций Python. С их помощью мы можем хранить несколько (или даже много) похожих значений вместе, в одной структуре данных.

Список позволяет хранить данные в определенном порядке. Вот пример списка в Python:

takeout_prices = [2.50, 2.75, 4.50, 5.00]

Наш список takeout_prices содержит четыре значения.

А словари, в отличие от списков, не упорядочены.

Вот пример словаря в Python:

takeout_prices =

Словари полезны, если вы хотите связать каждое значение с какой-нибудь меткой — ключом. А если вы храните похожие значения, например, цены или имена, которым не можете назначить уникальные ключи, лучше использовать списки.

Преобразование списка в словарь

Преобразовать список в словарь можно при помощи метода dict.fromkeys() , генераторов словарей или метода zip() . Метод zip() полезен, если вы хотите объединить два списка в словарь.

Давайте вкратце разберем эти методы:

dict.fromkeys() : используется для создания словаря из списка. При желании можно установить значение по умолчанию для всех ключей. При этом вы не можете установить индивидуальные значения для каждого элемента в словаре.
Генератор словарей: создает новый словарь из существующего списка. Вы можете указать разные значения для каждого ключа в словаре. Генератор словаря по своей структуре похож на генератор списков.
zip() : преобразует два (или больше) списка в список кортежей. Для преобразования этого списка кортежей в словарь можно использовать метод dict() .

Давайте применим каждый из этих трех методов, чтобы на примерах разобрать преобразование списка в словарь.

Кстати если вы ищете работу, то посмотрите свежие вакансии по Python

Превращаем список в словарь при помощи dict.fromkeys()

Допустим, у нас есть список фруктов, которые мы хотим превратить в словарь. Значение, присвоенное каждому фрукту, должно быть In stock (т.е. в наличии):

fruits = ["Apple", "Pear", "Peach", "Banana"]

Создадим этот словарь с помощью dict.fromkeys() . Этот метод принимает список ключей, которые вы хотите превратить в словарь. При желании можно указать значение, которое должно быть присвоено всем ключам.

Значение можно указать только одно. То есть нельзя прописать, что один ключ должен иметь одно значение, а другой ключ — другое.

Давайте превратим наш список фруктов в словарь:

fruits = ["Apple", "Pear", "Peach", "Banana"] fruit_dictionary = dict.fromkeys(fruits, "In stock") print(fruit_dictionary)

Наш код возвращает объекты из этого списка в виде словаря:

Сначала мы объявляем переменную под именем fruits . В ней хранятся имена ключей, которые мы хотим использовать в нашем словаре.

Затем мы используем метод dict.fromkeys() для создания словаря с ключами, которые мы сохранили в списке fruits . Этот метод присваивает каждому ключу значение In stock .

Наконец, мы выводим получившийся словарь в консоль.

Если бы мы не указали в нашем коде значение In stock , значением по умолчанию для ключей в нашем словаре было бы None .

Преобразуем список в словарь при помощи генератора словаря

Для преобразования списка Python в словарь также можно использовать генератор словаря.

Генератор словаря похож на генератор списка в том, что оба они создают новое значение соответствующего типа данных.

Что касается синтаксиса, в генераторе словаря используются фигурные скобки <> , а в генераторе списка — квадратные [] .

Давайте преобразуем наш список фруктов в словарь, используя генератор словаря:

fruits = ["Apple", "Pear", "Peach", "Banana"] fruit_dictionary = print(fruit_dictionary)

Для начала мы объявили список фруктов ( fruits ), где хранятся их названия, которые мы хотим перенести в словарь.

Затем мы использовали генератор словаря, чтобы пройтись по каждому элементу в списке fruits . Для каждого фрукта в нашем списке мы добавили элемент в новый словарь. При этом каждому фрукту мы присвоили значение In stock.

Наконец, мы вывели наш новый словарь в консоль. Можем запустить наш код, и он выведет то же самое, что и в первом примере.

Конвертируем два списка в словарь при помощи zip()

В нашем последнем примере мы преобразовываем в словарь один список и присваиваем одинаковое значение по умолчанию для каждого ключа в словаре. Но можно преобразовать в словарь и два списка. Давайте попробуем это сделать.

Для этого мы можем использовать такую функцию Python, как zip(). Она позволяет объединить два списка. Элементы одного списка мы можем использовать в качестве ключей для словаря, а элементы второго — в качестве значений.

Итак, предположим, что у нас есть два списка: один содержит названия фруктов, а другой – их цены. Мы хотим создать единый словарь, в котором будет храниться название фрукта и его цена.

Для выполнения этой задачи мы можем использовать следующий код:

fruits = ["Apple", "Pear", "Peach", "Banana"] prices = [0.35, 0.40, 0.40, 0.28] fruit_dictionary = dict(zip(fruits, prices)) print(fruit_dictionary)

Запустим наш код и получим следующее:

Что же мы сделали? Во-первых, мы определили два списка: список фруктов fruits и список цен prices .

Затем мы использовали функцию zip() , чтобы объединить наши списки. Эта функция возвращает список кортежей. Поскольку нам нужен словарь, для преобразования наших кортежей мы использовали dict() .

В конце мы вывели содержимое нашего нового словаря в консоль.

Заключение

Итак, мы разобрали на примерах, как в Python получить словарь из списка или двух списков.

Чтобы преобразовать список в словарь, где у всех ключей будут одинаковые значения, можно использовать метод dict.fromkeys() .

Для создания словаря из двух списков стоит воспользоваться функцией zip() .

Генератор словаря позволяет создать новый словарь на основе значений списка.

Надеемся, теперь у вас всё разложилось по полочкам в данном вопросе!

Изменение данных в словаре — Python: Cловари и множества

Словарь в Python — изменяемый или мутабельный. Но для добавления новой пары «ключ-значение» не нужны отдельные методы, вроде спискового метода .append — достаточно обычного присваивания:

d = <> # пустой словарь d["a"] = 100 print(d) # => d["b"] = 200 d["a"] = 0 print(d) # =>

Здесь вы можете увидеть, что присваивание значения новому ключу выглядит точно так же, как и присваивание существующему. Именно эту тему мы изучим подробнее в этом уроке

Метод pop

Удаление элементов из словаря можно сделать с помощью метода pop — в этом словарь уже больше похож на список. Только вместо индекса используется ключ:

d = 'a': 1, 'b': 2> d.pop('a') # 1 d # d.pop('BANG') # KeyError: 'BANG'

Этот пример показывает, что будет, если попытаться извлечь значение по несуществующему ключу — мы получим исключение.

Однако метод pop можно вызывать с указанием значения по умолчанию. В этом случае при отсутствии ключа в словаре будет возвращено это самое значение, а исключение возбуждено не будет:

d = 'a': 1, 'b': 2> d.pop('BANG', None) d.pop('BANG', 42) # 42

Аналогом спискового pop без аргументов для словаря служит метод popitem . Этот метод извлекает ключ и значение в виде кортежа, а если словарь уже пуст, то возбуждает исключение:

d = 'a': 1> d.popitem() # ('a', 1) d.popitem() # KeyError: 'popitem(): dictionary is empty'

В пайтоне, начиная с версии 3.7, гарантирован порядок LIFO — Last In First Out. Это значит, что пары будут извлекаться в порядке обратном добавлению, то есть последняя добавленная пара, будет извлечена первой. При этом мы можем быть уверены в том, что:

Все пары будут извлечены
Каждая пара будет извлечена строго один раз

Дополнение одного словаря другим

У списка есть метод extend , который расширяет один список другим. У словаря есть похожий по смыслу метод update . Но при вызове update ассоциированный объект словаря не просто получает пары «ключ-значение» из нового словаря. Происходит именно обновление данных — поэтому метод и называется update . Работает это так:

Новые ключи дописываются в словарь
Если какие-то ключи уже существовали до этого, то связанные с ними значения, будут заменены новыми

Так это выглядит в коде:

cart = 'apples': 2, 'oranges': 1> addon = 'oranges': 5, 'lemons': 3> cart.update(addon) cart #

В коде выше мы добавили лимоны и обновили количество апельсинов.

Копирование словаря

В случае списков мы можем сложить два списка и получить один из двух вариантов:

Новый список из двух списков
Копию одного списка, которую можно дополнить данными из второго

Но словари нельзя складывать, да и срезы словари тоже не поддерживают. Зато у словаря есть метод copy . Он работает как копирование списка с помощью среза [:] — при вызове он возвращает поверхностную копию из словаря. Так же ее называют «неглубокой копией» или shallow copy.

Поверхностная копия воспроизводит только структуру словаря: не копирует значения, а только создает на них новые ссылки. Тем не менее поверхностная копия — это новый словарь, который может изменять свой состав, не влияя на оригинал:

d = 'a': 1, 'b': [42]> c = d.copy() c.update('a': 10, '1k': 1024>) c # c['b'].append(None) c # d #

Словарь c получил собственную структуру, при этом его обновление не затронуло оригинальный словарь d . Однако изменение объекта списка по ссылке затронуло и оригинал, потому что при копировании словаря ссылка на список тоже скопировалась.

Очистка словаря

Списки можно очистить с помощью присваивания срезу l[:] = [] . В случае словаря вместо присваивания срезу используется метод clear .

Метод clear() удаляет все элементы из текущего словаря:

d = 'a': 1>

Открыть доступ

Курсы программирования для новичков и опытных разработчиков. Начните обучение бесплатно

130 курсов, 2000+ часов теории
1000 практических заданий в браузере
360 000 студентов

Наши выпускники работают в компаниях:

Списки, словари и множества в Python

У разработчиков типа данных list Python было много вариантов каким сделать его во время реализации. Каждый выбор повлиял на то, как быстро список мог выполнять операции. Одно из решений было сделать список оптимальным для частых операций.

Индексирование и присваивание

Две частые операции — индексирование и присваивание на позицию индекса. В списках Python значения присваиваются и извлекаются из определенных известных мест памяти. Независимо от того, насколько велик список, индексный поиск и присвоение занимают постоянное количество времени и, таким образом их трудоемкость O(1).

Pop, Shift, Delete

Извлечение элемента(pop) из списка Python по умолчанию выполняется с конца, но, передавая индекс, вы можете получить элемент из определенной позиции. Когда pop вызывается с конца, операция имеет сложность O(1) , а вызов pop из любого места — O(n). Откуда такая разница?

Когда элемент берется из середины списка Python, все остальные элементы в списке сдвигаются на одну позицию ближе к началу. Это суровая плата за возможность брать индекс за O(1), что является более частой операцией.

По тем же причинам вставка в индекс — O(N); каждый последующий элемент должен быть сдвинут на одну позицию ближе к концу, чтобы разместить новый элемент. Неудивительно, что удаление ведет себя таким же образом.

Итерирование

Итерирование выполняется за O(N), потому что для итерации по N элементам требуется N шагов. Это также объясняет, почему оператор in, max, min в Python является O(N): чтобы определить, находится ли элемент в списке, мы должны перебирать каждый элемент.

Срезы

Чтобы получить доступ к фрагменту [a: b] списка, мы должны перебрать каждый элемент между индексами a и b. Таким образом, доступ к срезу — O(k), где k — размер среза. Удаление среза O(N) по той же причине, что удаление одного элемента — O(N): N последующих элементов должны быть смещены в сторону начала списка.

Умножение на int

Чтобы понять умножение списка на целое k, вспомним, что конкатенация выполняется за O(M), где M — длина добавленного списка. Из этого следует, что умножение списка равно O(N k), так как умножение k-размера списка N раз потребует времени k (N-1).

Разворот списка

Разворот списка — это O(N), так как мы должны переместить каждый элемент.

2. Множества

Множество (set)

Множество в языке Python — это структура данных, эквивалентная множествам в математике. Элементы могут быть различных типов. Порядок элементов не определён.

Действия, которые можно выполнять с множеством:

добавлять и удалять элементы,
проверять принадлежность элемента множеству,
перебирать его элементы,
выполнять операции над множествами (объединение, пересечение, разность).

Операция “проверить принадлежность элемента” выполняется в множестве намного быстрее, чем в списке.

Элементами множества может быть любой неизменяемый тип данных: числа, строки, кортежи.

Изменяемые типы данных не могут быть элементами множества, в частности, нельзя сделать элементом множества список (вместо этого используйте неизменяемый кортеж) или другое множество. Требование неизменяемости элементов множества накладывается особенностями представления множества в памяти компьютера.

Задание множеств

Множество задается перечислением в фигурных скобках. Например:

Исключением явлеется пустое множество:

A = set() # A -- множество D = <> # D -- не пустое множество, а пустой словарь!

Если функции set передать в качестве параметра список, строку или кортеж, то она вернет множество, составленное из элементов списка, строки, кортежа. Например:

>>> A = set('qwerty') >>> print(A) .

Каждый элемент может входить в множество только один раз.

>>> A = >>> B = >>> print(A == B) # A и B — равные множества. True >>> set(‘Hello’)

Работа с элементами множеств

Операция	Значение	Трудоемкость
x in A	принадлежит ли элемент x множеству A (возвращают значение типа bool )	O(1)
x not in A	то же, что not x in A	O(1)
A.add(x)	добавить элемент x в множество A	O(1)
A.discard(x)	удалить элемент x из множества A	O(1)
A.remove(x)	удалить элемент x из множества A	O(1)
A.pop()	удаляет из множества один случайный элемент и возвращает его	O(1)

Как мы видим, по времени стандартные оперцаии с одним элементом множества выполняются за O(1).

Поведение discard и remove различается тогда, когда удаляемый элемент отсутствует в множестве: discard не делает ничего, а метод remove генерирует исключение KeyError . Метод pop также генерирует исключение KeyError , если множество пусто.

При помощи цикла for можно перебрать все элементы множества:

Primes = for num im Primes: print(num)

Из множества можно сделать список при помощи функции list :

>>> A = >>> B = list(A) [1, 2, 3, 4, 5]

Упражнение №2

Вывести на экран все элементы множества A, которых нет в множестве B.

A = set('bqlpzlkwehrlulsdhfliuywemrlkjhsdlfjhlzxcovt') B = set('zmxcvnboaiyerjhbziuxdytvasenbriutsdvinjhgik') for x in A: .

Операции с множествами, обычные для математики

Операция	Значение	Трудоемкость
A \| B A.union(B)	Возвращает множество, являющееся объединением множеств A и B .	O(len(A)+len(B))
A \| = B A.update(B)	Записывает в A объединение множеств A и B .	O(len(A)+len(B))
A & B A.intersection(B)	Возвращает множество, являющееся пересечением множеств A и B .	O(min(len(A), len(B))
A &= B A.intersection_update(B)	Записывает в A пересечение множеств A и B .	O(min(len(A), len(B))
A — B A.difference(B)	Возвращает разность множеств A и B (элементы, входящие в A, но не входящие в B).	O(len(A)+len(B))
A -= B A.difference_update(B)	Записывает в A разность множеств A и B .	O(len(A)+len(B))
A ^ B A.symmetric_difference(B)	Возвращает симметрическую разность множеств A и B (элементы, входящие в A или в B, но не в оба из них одновременно).	O(len(A)+len(B))
A ^= B A.symmetric_difference_update(B)	Записывает в A симметрическую разность множеств A и B .	O(len(A)+len(B))
A A.issubset(B)	Возвращает True, если A является подмножеством B.	O(len(A))
A >= B A.issuperset(B)	Возвращает True, если B является подмножеством A.	O(len(B))
A < B	Эквивалентно A	O(len(A))
A > B	Эквивалентно A >= B and A != B	O(len(B))

В случае, если нужно провести процедуру, затрагивающую все элементы множества, то его трудоемкость будет O(N).

3. Словари

Словарь (ассоциативный массив, dict)

В массиве или в списке индекс — это целое число. Традиционной является следующая ситуация:

>>> Days = ['Sunday', 'Monday', 'Tuesday', 'Wednessday', 'Thursday', 'Friday', 'Saturday'] >>> Days[0] 'Sunday' >>> Days[1] 'Monday'

А как реализовать обратное соответствие?

>>> Days['Sunday'] 0 >>> Days['Monday'] 1

При помощи списка или массива это сделать невозможно, нужно использовать ассоциативный массив или словарь.

В словаре индекс может быть любого неизменяемого типа! Индексы, как и сами хранимые значения, задаются явно:

Days = < 'Sunday': 0, 'Monday': 1, 'Tuesday': 2, 'Wednessday': 3, 'Thursday': 4, 'Friday': 5, 'Saturday': 6 >>>> Days['Sunday'] 0 >>> Days['Monday'] 1 >>> Days['Yesterday'] Traceback (most recent call last): File "", line 1, in KeyError: 'Yesterday'

При попытке обратиться к несуществующему элементу ассоциативного массива мы получаем исключение KeyError .

Особенностью ассоциативного массива является его динамичность: в него можно добавлять новые элементы с произвольными ключами и удалять уже существующие элементы.

>>> Days['Yesterday'] = -1 >>> print(Days['Yesterday']) -1

При этом размер используемой памяти пропорционален размеру ассоциативного массива. Доступ к элементам ассоциативного массива выполняется хоть и медленнее, чем к обычным массивам, но в целом довольно быстро.

Значения ключей уникальны , двух одинаковых ключей в словаре быть не может. А вот значения могут быть одинаковыми.

>>> Days['Tomorrow'] = -1 >>> Days['Yesterday'] == Days['Tomorrow'] True

Ключом может быть произвольный неизменяемый тип данных: целые и действительные числа, строки, кортежи. Ключом в словаре не может быть множество, но может быть элемент типа frozenset: специальный тип данных, являющийся аналогом типа set, который нельзя изменять после создания. Значением элемента словаря может быть любой тип данных, в том числе и изменяемый.

Создание словаря

Пустой словарь можно создать при помощи функции dict() или пустой пары фигурных скобок <> (вот почему фигурные скобки нельзя использовать для создания пустого множества).

Для создания словаря с некоторым набором начальных значений можно использовать следующие конструкции:

Capitals = Capitals = dict(Russia = 'Moscow', Ukraine = 'Kiev', USA = 'Washington') Capitals = dict([("Russia", "Moscow"), ("Ukraine", "Kiev"), ("USA", "Washington")]) Capitals = dict(zip(["Russia", "Ukraine", "USA"], ["Moscow", "Kiev", "Washington"]))

Также можно использовать генерацию словаря через Dict comprehensions:

Cities = [«Moscow», «Kiev», «Washington»] States = [«Russia», «Ukraine», «USA»] CapitalsOfState =

Это особенно полезно, когда нужно «вывернуть» словарь наизнанку:

StateByCapital =

Операции с элементами словарей

Операция	Значение	Трудоемкость
value = A[key]	Получение элемента по ключу. Если элемента с заданным ключом в словаре нет, то возникает исключение KeyError.	O(1)
value = A.get(key)	Получение элемента по ключу. Если элемента в словаре нет, то get возвращает None.	O(1)
value = A.get(key, default_value)	То же, но вместо None метод get возвращает default_value.	O(1)
key in A	Проверить принадлежность ключа словарю.	O(1)
key not in A	То же, что not key in A.	O(1)
A[key] = value	Добавление нового элемента в словарь.	O(1)
del A[key]	Удаление пары ключ-значение с ключом key. Возбуждает исключение KeyError, если такого ключа нет.	O(1)
if key in A: del A[key]	Удаление пары ключ-значение с предварительной проверкой наличия ключа.	O(1)
try: del A[key] except KeyError: pass	Удаление пары ключ-значение с перехватыванием и обработкой исключения.	O(1)
value = A.pop(key)	Удаление пары ключ-значение с ключом key и возврат значения удаляемого элемента.Если такого ключа нет, то возбуждается KeyError.	O(1)
value = A.pop(key, default_value)	То же, но вместо генерации исключения возвращается default_value.	O(1)
A.pop(key, None)	Это позволяет проще всего организовать безопасное удаление элемента из словаря.	O(1)
len(A)	Возвращает количество пар ключ-значение, хранящихся в словаре.	O(1)

Перебор элементов словаря по ключу

for key in A: print(key, A[key])

Представления элементов словаря

Представления во многом похожи на списки, но они остаются связанными со своим исходным словарём и изменяются, если менять значения элементов словаря.

Метод keys возвращает представление ключей всех элементов.
Метод values возвращает представление всех значений.
Метод items возвращает представление всех пар (кортежей) из ключей и значений.

>>> A = dict(a='a', b='b', c='c') >>> k = A.keys() >>> v = A.values() >>> k, v (dict_keys(['c', 'b', 'a']), dict_values(['c', 'b', 'a'])) >>> A['d'] = 'a' >>> k, v (dict_keys(['d', 'c', 'b', 'a']), dict_values(['a', 'c', 'b', 'a']))

Учтите что итерироваться по представлениям изменяя словарь нельзя

>>> for key in A.keys(): . del A[key] . Traceback (most recent call last): File "", line 1, in RuntimeError: dictionary changed size during iteration

Можно, если в начале скопировать представление в список

>>> for key in list(A.keys()): . del A[key] . >>> A <>

Пример использования словаря

# Создадим пустой словать Capitals Capitals = dict() # Заполним его несколькими значениями Capitals['Russia'] = 'Moscow' Capitals['Ukraine'] = 'Kiev' Capitals['USA'] = 'Washington' # Считаем название страны print('В какой стране вы живете?') country = input() # Проверим, есть ли такая страна в словаре Capitals if country in Capitals: # Если есть - выведем ее столицу print('Столица вашей страны', Capitals[country]) else: # Запросим название столицы и добавим его в словарь print('Как называется столица вашей страны?') city = input() Capitals[country] = city

Трудоемкость стандартных операций

Второй основной тип данных Python — это словарь. Как вы помните, словарь отличается от списка возможностью доступа к элементам по ключу, а не позиции. На данный момент наиболее важной характеристикой является то, что получение и присваивание элемента в словаре являются операциями за O(1).

Мы не будем пытаться пока дать интуитивное объяснение этому, но будьте уверены, что позже мы обсудим реализации словарей. Пока просто помните, что словари были созданы специально для того, чтобы как можно быстрее получить и установить значения по ключу.

Другая важная операция словаря — проверка наличия ключа в словаре. Операция contains также работает за O(1) (в случае со списками это занимало O(N)), потому что проверка для данного ключа подразумевает простое получение элемента по ключу, которое делается за O(1).

Когда нужно использовать словари

Словари нужно использовать в следующих случаях:

Подсчет числа каких-то объектов. В этом случае нужно завести словарь, в котором ключами являются объекты, а значениями — их количество.
Хранение каких-либо данных, связанных с объектом. Ключи — объекты, значения — связанные с ними данные. Например, если нужно по названию месяца определить его порядковый номер, то это можно сделать при помощи словаря Num[‘January’] = 1; Num[‘February’] = 2; .
Установка соответствия между объектами (например, “родитель—потомок”). Ключ — объект, значение — соответствующий ему объект.
Если нужен обычный массив, но при этом масимальное значение индекса элемента очень велико, но при этом будут использоваться не все возможные индексы (так называемый “разреженный массив”), то можно использовать ассоциативный массив для экономии памяти.

4. Задача №3768. Контрольная по ударениям

Вариант 1. Используем множество

Вариант 2. Используем словарь