• Python3 数据结构


    列表

    Python中列表是可变的,这是它区别于字符串和元组的最重要的特点,一句话概括即:列表可以修改,而字符串和元组不能。

    以下是 Python 中列表的方法:

    方法描述
    list.append(x)把一个元素添加到列表的结尾,相当于 a[len(a):] = [x]。
    list.extend(L)通过添加指定列表的所有元素来扩充列表,相当于 a[len(a):] = L。
    list.insert(i, x)在指定位置插入一个元素。第一个参数是准备插入到其前面的那个元素的索引,例如 a.insert(0, x) 会插入到整个列表之前,而 a.insert(len(a), x) 相当于 a.append(x) 。
    list.remove(x)删除列表中值为 x 的第一个元素。如果没有这样的元素,就会返回一个错误。
    list.pop([i])从列表的指定位置移除元素,并将其返回。如果没有指定索引,a.pop()返回最后一个元素。元素随即从列表中被移除。(方法中 i 两边的方括号表示这个参数是可选的,而不是要求你输入一对方括号,你会经常在 Python 库参考手册中遇到这样的标记。)
    list.clear()移除列表中的所有项,等于del a[:]。
    list.index(x)返回列表中第一个值为 x 的元素的索引。如果没有匹配的元素就会返回一个错误。
    list.count(x)返回 x 在列表中出现的次数。
    list.sort()对列表中的元素进行排序。
    list.reverse()倒排列表中的元素。
    list.copy()返回列表的浅复制,等于a[:]。

    下面示例演示了列表的大部分方法:

    实例

    \>>> a \= \[66.25, 333, 333, 1, 1234.5\]  
    \>>> print(a.count(333), a.count(66.25), a.count('x'))  
    2 1 0  
    \>>> a.insert(2, -1)  
    \>>> a.append(333)  
    \>>> a  
    \[66.25, 333, -1, 333, 1, 1234.5, 333\]  
    \>>> a.index(333)  
    1  
    \>>> a.remove(333)  
    \>>> a  
    \[66.25, -1, 333, 1, 1234.5, 333\]  
    \>>> a.reverse()  
    \>>> a  
    \[333, 1234.5, 1, 333, -1, 66.25\]  
    \>>> a.sort()  
    \>>> a  
    \[\-1, 1, 66.25, 333, 333, 1234.5\]  
    

    注意:类似 insert, remove 或 sort 等修改列表的方法没有返回值。


    将列表当做栈使用

    在 Python 中,可以使用列表(list)来实现栈的功能。栈是一种后进先出(LIFO, Last-In-First-Out)数据结构,意味着最后添加的元素最先被移除。列表提供了一些方法,使其非常适合用于栈操作,特别是 append()pop() 方法。

    用 append() 方法可以把一个元素添加到栈顶,用不指定索引的 pop() 方法可以把一个元素从栈顶释放出来。

    栈操作

    • 压入(Push): 将一个元素添加到栈的顶端。
    • 弹出(Pop): 移除并返回栈顶元素。
    • 查看栈顶元素(Peek/Top): 返回栈顶元素而不移除它。
    • 检查是否为空(IsEmpty): 检查栈是否为空。
    • 获取栈的大小(Size): 获取栈中元素的数量。

    以下是如何在 Python 中使用列表实现这些操作的详细说明:

    1、创建一个空栈

    2、压入(Push)操作

    使用 append() 方法将元素添加到栈的顶端:

    实例

    stack.append(1)  
    stack.append(2)  
    stack.append(3)  
    print(stack)  \# 输出: \[1, 2, 3\]  
    

    3、弹出(Pop)操作

    使用 pop() 方法移除并返回栈顶元素:

    实例

    top\_element \= stack.pop()  
    print(top\_element)  \# 输出: 3  
    print(stack)        \# 输出: \[1, 2\]  
    

    4、查看栈顶元素(Peek/Top)

    直接访问列表的最后一个元素(不移除):

    实例

    top\_element \= stack\[\-1\]  
    print(top\_element)  \# 输出: 2  
    

    5、检查是否为空(IsEmpty)

    检查列表是否为空:

    实例

    is\_empty \= len(stack) \== 0  
    print(is\_empty)  \# 输出: False  
    

    6、获取栈的大小(Size)

    使用 len() 函数获取栈中元素的数量:

    实例

    size \= len(stack)  
    print(size)  \# 输出: 2  
    

    实例

    以下是一个完整的实例,展示了如何使用上述操作来实现一个简单的栈:

    class Stack:  
        def \_\_init\_\_(self):  
            self.stack \= \[\]
    
    def push(self, item):  
        self.stack.append(item)
    
    def pop(self):  
        if not self.is\_empty():  
            return self.stack.pop()  
        else:  
            raise IndexError("pop from empty stack")
    
    def peek(self):  
        if not self.is\_empty():  
            return self.stack\[\-1\]  
        else:  
            raise IndexError("peek from empty stack")
    
    def is\_empty(self):  
        return len(self.stack) \== 0
    
    def size(self):  
        return len(self.stack)
    

    # 使用示例

    stack \= Stack()  
    stack.push(1)  
    stack.push(2)  
    stack.push(3)
    
    print("栈顶元素:", stack.peek())  \# 输出: 栈顶元素: 3  
    print("栈大小:", stack.size())    \# 输出: 栈大小: 3
    
    print("弹出元素:", stack.pop())  \# 输出: 弹出元素: 3  
    print("栈是否为空:", stack.is\_empty())  \# 输出: 栈是否为空: False  
    print("栈大小:", stack.size())    \# 输出: 栈大小: 2
    

    以上代码中,我们定义了一个 Stack 类,封装了列表作为底层数据结构,并实现了栈的基本操作。

    输出结果如下:

    栈顶元素: 3
    栈大小: 3
    弹出元素: 3
    栈是否为空: False
    栈大小: 2
    

    将列表当作队列使用

    在 Python 中,列表(list)可以用作队列(queue),但由于列表的特点,直接使用列表来实现队列并不是最优的选择。

    队列是一种先进先出(FIFO, First-In-First-Out)的数据结构,意味着最早添加的元素最先被移除。

    使用列表时,如果频繁地在列表的开头插入或删除元素,性能会受到影响,因为这些操作的时间复杂度是 O(n)。为了解决这个问题,Python 提供了 collections.deque,它是双端队列,可以在两端高效地添加和删除元素。

    使用 collections.deque 实现队列

    collections.deque 是 Python 标准库的一部分,非常适合用于实现队列。

    以下是使用 deque 实现队列的示例:

    实例

    from collections import deque
    
    \# 创建一个空队列  
    queue \= deque()
    
    \# 向队尾添加元素  
    queue.append('a')  
    queue.append('b')  
    queue.append('c')
    
    print("队列状态:", queue)  \# 输出: 队列状态: deque(\['a', 'b', 'c'\])
    
    \# 从队首移除元素  
    first\_element \= queue.popleft()  
    print("移除的元素:", first\_element)  \# 输出: 移除的元素: a  
    print("队列状态:", queue)            \# 输出: 队列状态: deque(\['b', 'c'\])
    
    \# 查看队首元素(不移除)  
    front\_element \= queue\[0\]  
    print("队首元素:", front\_element)    \# 输出: 队首元素: b
    
    \# 检查队列是否为空  
    is\_empty \= len(queue) \== 0  
    print("队列是否为空:", is\_empty)     \# 输出: 队列是否为空: False
    
    \# 获取队列大小  
    size \= len(queue)  
    print("队列大小:", size)            \# 输出: 队列大小: 2
    

    使用列表实现队列

    虽然 deque更高效,但如果坚持使用列表来实现队列,也可以这么做。以下是如何使用列表实现队列的示例:

    1. 创建队列

    2. 向队尾添加元素

    使用 append() 方法将元素添加到队尾:

    实例

    queue.append('a')  
    queue.append('b')  
    queue.append('c')  
    print("队列状态:", queue)  \# 输出: 队列状态: \['a', 'b', 'c'\]  
    

    3. 从队首移除元素

    使用 pop(0) 方法从队首移除元素:

    实例

    first\_element \= queue.pop(0)  
    print("移除的元素:", first\_element)  \# 输出: 移除的元素: a  
    print("队列状态:", queue)            \# 输出: 队列状态: \['b', 'c'\]  
    

    4. 查看队首元素(不移除)

    直接访问列表的第一个元素:

    实例

    front\_element \= queue\[0\]  
    print("队首元素:", front\_element)    \# 输出: 队首元素: b  
    

    5. 检查队列是否为空

    检查列表是否为空:

    实例

    is\_empty \= len(queue) \== 0  
    print("队列是否为空:", is\_empty)     \# 输出: 队列是否为空: False  
    

    6. 获取队列大小

    使用 len() 函数获取队列的大小:

    实例

    size \= len(queue)  
    print("队列大小:", size)            \# 输出: 队列大小: 2  
    

    实例(使用列表实现队列)

    实例

    class Queue:  
        def \_\_init\_\_(self):  
            self.queue \= \[\]
    
        def enqueue(self, item):  
            self.queue.append(item)
    
        def dequeue(self):  
            if not self.is\_empty():  
                return self.queue.pop(0)  
            else:  
                raise IndexError("dequeue from empty queue")
    
        def peek(self):  
            if not self.is\_empty():  
                return self.queue\[0\]  
            else:  
                raise IndexError("peek from empty queue")
    
        def is\_empty(self):  
            return len(self.queue) \== 0
    
        def size(self):  
            return len(self.queue)
    
    \# 使用示例  
    queue \= Queue()  
    queue.enqueue('a')  
    queue.enqueue('b')  
    queue.enqueue('c')
    
    print("队首元素:", queue.peek())    \# 输出: 队首元素: a  
    print("队列大小:", queue.size())    \# 输出: 队列大小: 3
    
    print("移除的元素:", queue.dequeue())  \# 输出: 移除的元素: a  
    print("队列是否为空:", queue.is\_empty())  \# 输出: 队列是否为空: False  
    print("队列大小:", queue.size())    \# 输出: 队列大小: 2
    

    虽然可以使用列表来实现队列,但使用 collections.deque 会更高效和简洁。它提供了 O(1) 时间复杂度的添加和删除操作,非常适合队列这种数据结构。


    列表推导式

    列表推导式提供了从序列创建列表的简单途径。通常应用程序将一些操作应用于某个序列的每个元素,用其获得的结果作为生成新列表的元素,或者根据确定的判定条件创建子序列。

    每个列表推导式都在 for 之后跟一个表达式,然后有零到多个 for 或 if 子句。返回结果是一个根据表达从其后的 for 和 if 上下文环境中生成出来的列表。如果希望表达式推导出一个元组,就必须使用括号。

    这里我们将列表中每个数值乘三,获得一个新的列表:

    >>> vec = [2, 4, 6]
    >>> [3*x for x in vec]
    [6, 12, 18]

    现在我们玩一点小花样:

    >>> [[x, x**2] for x in vec]
    [[2, 4], [4, 16], [6, 36]]

    这里我们对序列里每一个元素逐个调用某方法:

    实例

    \>>> freshfruit \= \['  banana', '  loganberry ', 'passion fruit  '\]  
    \>>> \[weapon.strip() for weapon in freshfruit\]  
    \['banana', 'loganberry', 'passion fruit'\]  
    

    我们可以用 if 子句作为过滤器:

    \>>> \[3\*x for x in vec if x \> 3\]  
    \[12, 18\]  
    \>>> \[3\*x for x in vec if x < 2\]  
    \[\]  
    

    以下是一些关于循环和其它技巧的演示:

    \>>> vec1 \= \[2, 4, 6\]  
    \>>> vec2 \= \[4, 3, -9\]  
    \>>> \[x\*y for x in vec1 for y in vec2\]  
    \[8, 6, -18, 16, 12, -36, 24, 18, -54\]  
    \>>> \[x+y for x in vec1 for y in vec2\]  
    \[6, 5, -7, 8, 7, -5, 10, 9, -3\]  
    \>>> \[vec1\[i\]\*vec2\[i\] for i in range(len(vec1))\]  
    \[8, 12, -54\]  
    

    列表推导式可以使用复杂表达式或嵌套函数:

    \>>> \[str(round(355/113, i)) for i in range(1, 6)\]  
    \['3.1', '3.14', '3.142', '3.1416', '3.14159'\]  
    

    嵌套列表解析

    Python的列表还可以嵌套。

    以下实例展示了3X4的矩阵列表:

    \>>> matrix \= \[  
    ...     \[1, 2, 3, 4\],  
    ...     \[5, 6, 7, 8\],  
    ...     \[9, 10, 11, 12\],  
    ... \]  
    

    以下实例将3X4的矩阵列表转换为4X3列表:

    \>>> \[\[row\[i\] for row in matrix\] for i in range(4)\]  
    \[\[1, 5, 9\], \[2, 6, 10\], \[3, 7, 11\], \[4, 8, 12\]\]  
    

    以上实例也可以使用以下方法来实现:

    \>>> transposed \= \[\]  
    \>>> for i in range(4):  
    ...     transposed.append(\[row\[i\] for row in matrix\])  
    ...  
    \>>> transposed  
    \[\[1, 5, 9\], \[2, 6, 10\], \[3, 7, 11\], \[4, 8, 12\]\]  
    

    另外一种实现方法:

    \>>> transposed \= \[\]  
    \>>> for i in range(4):  
    ...     \# the following 3 lines implement the nested listcomp  
    ...     transposed\_row \= \[\]  
    ...     for row in matrix:  
    ...         transposed\_row.append(row\[i\])  
    ...     transposed.append(transposed\_row)  
    ...  
    \>>> transposed  
    \[\[1, 5, 9\], \[2, 6, 10\], \[3, 7, 11\], \[4, 8, 12\]\]  
    

    del 语句

    使用 del 语句可以从一个列表中根据索引来删除一个元素,而不是值来删除元素。这与使用 pop() 返回一个值不同。可以用 del 语句从列表中删除一个切割,或清空整个列表(我们以前介绍的方法是给该切割赋一个空列表)。例如:

    \>>> a \= \[\-1, 1, 66.25, 333, 333, 1234.5\]  
    \>>> del a\[0\]  
    \>>> a  
    \[1, 66.25, 333, 333, 1234.5\]  
    \>>> del a\[2:4\]  
    \>>> a  
    \[1, 66.25, 1234.5\]  
    \>>> del a\[:\]  
    \>>> a  
    \[\]  
    

    也可以用 del 删除实体变量:

    >>> del a
    

    元组和序列

    元组由若干逗号分隔的值组成,例如:

    \>>> t \= 12345, 54321, 'hello!'  
    \>>> t\[0\]  
    12345  
    \>>> t  
    (12345, 54321, 'hello!')  
    \>>> \# Tuples may be nested:  
    ... u \= t, (1, 2, 3, 4, 5)  
    \>>> u  
    ((12345, 54321, 'hello!'), (1, 2, 3, 4, 5))  
    

    如你所见,元组在输出时总是有括号的,以便于正确表达嵌套结构。在输入时可能有或没有括号, 不过括号通常是必须的(如果元组是更大的表达式的一部分)。


    集合

    集合是一个无序不重复元素的集。基本功能包括关系测试和消除重复元素。

    可以用大括号({})创建集合。注意:如果要创建一个空集合,你必须用 set() 而不是 {} ;后者创建一个空的字典,下一节我们会介绍这个数据结构。

    以下是一个简单的演示:

    \>>> basket \= {'apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana'}  
    \>>> print(basket)                      \# 删除重复的  
    {'orange', 'banana', 'pear', 'apple'}  
    \>>> 'orange' in basket                 \# 检测成员  
    True  
    \>>> 'crabgrass' in basket  
    False
    
    \>>> \# 以下演示了两个集合的操作  
    ...  
    \>>> a \= set('abracadabra')  
    \>>> b \= set('alacazam')  
    \>>> a                                  \# a 中唯一的字母  
    {'a', 'r', 'b', 'c', 'd'}  
    \>>> a - b                              \# 在 a 中的字母,但不在 b 中  
    {'r', 'd', 'b'}  
    \>>> a | b                              \# 在 a 或 b 中的字母  
    {'a', 'c', 'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}  
    \>>> a & b                              \# 在 a 和 b 中都有的字母  
    {'a', 'c'}  
    \>>> a ^ b                              \# 在 a 或 b 中的字母,但不同时在 a 和 b 中  
    {'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}
    
    集合也支持推导式:
    
    \>>> a \= {x for x in 'abracadabra' if x not in 'abc'}  
    \>>> a  
    {'r', 'd'}  
    

    字典

    另一个非常有用的 Python 内建数据类型是字典。

    序列是以连续的整数为索引,与此不同的是,字典以关键字为索引,关键字可以是任意不可变类型,通常用字符串或数值。

    理解字典的最佳方式是把它看做无序的键=>值对集合。在同一个字典之内,关键字必须是互不相同。

    一对大括号创建一个空的字典:{}。

    这是一个字典运用的简单例子:

    \>>> tel \= {'jack': 4098, 'sape': 4139}  
    \>>> tel\['guido'\] \= 4127  
    \>>> tel  
    {'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098}  
    \>>> tel\['jack'\]  
    4098  
    \>>> del tel\['sape'\]  
    \>>> tel\['irv'\] \= 4127  
    \>>> tel  
    {'guido': 4127, 'irv': 4127, 'jack': 4098}  
    \>>> list(tel.keys())  
    \['irv', 'guido', 'jack'\]  
    \>>> sorted(tel.keys())  
    \['guido', 'irv', 'jack'\]  
    \>>> 'guido' in tel  
    True  
    \>>> 'jack' not in tel  
    False  
    

    构造函数 dict() 直接从键值对元组列表中构建字典。如果有固定的模式,列表推导式指定特定的键值对:

    \>>> dict(\[('sape', 4139), ('guido', 4127), ('jack', 4098)\])  
    {'sape': 4139, 'jack': 4098, 'guido': 4127}  
    

    此外,字典推导可以用来创建任意键和值的表达式词典:

    \>>> {x: x\*\*2 for x in (2, 4, 6)}  
    {2: 4, 4: 16, 6: 36}  
    

    如果关键字只是简单的字符串,使用关键字参数指定键值对有时候更方便:

    \>>> dict(sape\=4139, guido\=4127, jack\=4098)  
    {'sape': 4139, 'jack': 4098, 'guido': 4127}  
    

    遍历技巧

    在字典中遍历时,关键字和对应的值可以使用 items() 方法同时解读出来:

    \>>> knights \= {'gallahad': 'the pure', 'robin': 'the brave'}  
    \>>> for k, v in knights.items():  
    ...     print(k, v)  
    ...  
    gallahad the pure  
    robin the brave  
    

    在序列中遍历时,索引位置和对应值可以使用 enumerate() 函数同时得到:

    \>>> for i, v in enumerate(\['tic', 'tac', 'toe'\]):  
    ...     print(i, v)  
    ...  
    0 tic  
    1 tac  
    2 toe  
    

    同时遍历两个或更多的序列,可以使用 zip() 组合:

    \>>> questions \= \['name', 'quest', 'favorite color'\]  
    \>>> answers \= \['lancelot', 'the holy grail', 'blue'\]  
    \>>> for q, a in zip(questions, answers):  
    ...     print('What is your {0}?  It is {1}.'.format(q, a))  
    ...  
    What is your name?  It is lancelot.  
    What is your quest?  It is the holy grail.  
    What is your favorite color?  It is blue.  
    

    要反向遍历一个序列,首先指定这个序列,然后调用 reversed() 函数:

    \>>> for i in reversed(range(1, 10, 2)):  
    ...     print(i)  
    ...  
    9  
    7  
    5  
    3  
    1  
    

    要按顺序遍历一个序列,使用 sorted() 函数返回一个已排序的序列,并不修改原值:

    \>>> basket \= \['apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana'\]  
    \>>> for f in sorted(set(basket)):  
    ...     print(f)  
    ...  
    apple  
    banana  
    orange  
    pear  
    
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