Python从入门到实战之数据结构篇
数据结构中有很多树的结构，其中包括二叉树、二叉搜索树、2-3树、红黑树等等。本文中对数据结构进行了总结，不求严格精准，但求简单易懂
前言
我是栗子——专为小白准备《Python从入门到实战》内容。
这不是上一期刚讲完循环判断，还给大家出了很多新手的题目，边学边练习才有效果嘛。
时隔几天，大家都吼完了叭~实在没写完的慢慢复习，我更新文章也挺慢的！哈哈哈哈
今天想一想：要学数据结构啦~
一、Python有那几种数据结构？
Python 有四种数据结构，分别是：列表、字典、元组，集合。每种数据结构都有自己的特点，并且都有着独到的用处。为了避免过早地陷入细枝末节。
我们先从整体上来认识一下这四种数据结构：从最容易识别的特征上来说，列表中的元素使用方括号扩起来，字典和集合是花括号，而元组则是圆括号。其中字典中的元素是均带有 ‘：' 的 key 与 value 的对应关系组。
1)列表（list)
1.1 什么是列表？
最显著的特征是：
列表中的每一个元素都是可变的；
列表中的元素是有序的，也就是说每一个元素都有一个位置；
列表可以容纳 Python 中的任何对象。
列表中的元素是可变的，这意味着我们可以在列表中添加、删除和修改元素。
输入：
1 2 | Weekday = ['Monday','Tuesday','Wednesday','Thursday','Friday']print(Weekday[0]) |
第三个特征是列表可以装入 Python 中所有的对象，往下看：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 | all_in_list = [ 1, #整数 1.0, #浮点数 'a word', #字符串 print(1), #函数 True, #布尔值 [1,2], #列表中套列表 (1,2), #元组 {'key':'value'} #字典] |
1.2列表的增删改查
对于数据的操作，最常见的是增删改查这四类。从列表的插入方法开始，输入：
1 2 3 | fruit = ['pineapple','pear']fruit.insert(1,'grape')print(fruit) |
在使用 insert 方法的时候，必须指定在列表中要插入新的元素的位置，插入元素的实际位置是在指定位置元素之前的位置，如果指定插入的位置在列表中不存在，实际上也就是超出指定列表长度，那么这个元素一定会被放在列表的最后位置。
其他方法达到“插入”的效果：
1 2 | fruit[0:0] = ['Orange']print(fruit) |
删除列表中元素的方法是使用 remove()：
1 2 3 | fruit = ['pinapple','pear','grape']fruit.remove('grape')print(fruit) |
替换修改其中的元素：
1 | fruit[0] = 'Grapefruit' |
删除还有一种方法，那就是使用 del 关键字来声明：
1 2 | del fruit[0:2]print(fruit) |
2）字典（Dictionary)
2.1 什么是字典？
字典这种数据结构的特征也正如现实世界中的字典一样，使用名称－内容进行数据的构建，在 Python 中分别对应着键（key）－值（value），习惯上称之为键值对。
字典的特征总结如下：
字典中数据必须是以键值对的形式出现的；
逻辑上讲，键是不能重复的，而值可以重复；
字典中的键（key）是不可变的，也就是无法修改的；而值（value）是可变的，可修改的，可以是任何对象。
举个小栗子：
1 2 3 4 5 6 7 | 这是字典的书写方式： NASDAQ_code = { 'BIDU':'Baidu', 'SINA':'Sina', 'YOKU':'Youku'} |
一个字典中键与值并不能脱离对方而存在，如果你写成 {'BIDU':} 会引发语法错误。
记住这两个特征： key 和 value 是一一对应的，key 是不可变的。
同时字典中的键值不会有重复，即便你这么做，相同的键值也只能出现一次：
1 2 | a = {'key':123,'key':123}print(a) |
2.2 字典的增删改查
首先我们按照映射关系创建一个字典：
1 | NASDAQ_code = {'BIDU':'Baidu','SINA':'Sina'} |
与列表不同的是，字典并没有一个可以往里面添加单一元素的“方法”，但是我们可以通过这种方式进行添加：
1 2 | NASDAQ_code['YOKU'] = 'Youku'print(NASDAQ_code） |
列表中有用来添加多个元素的方法 extend() ，在字典中也有对应的添加多个元素的方法 update()：
1 | NASDAQ_code.update({'FB':'Facebook','TSLA':'Tesla'}) |
删除字典中的元素则使用 del 方法：
1 | del NASDAQ_code['FB'] |
需要注意的是，虽说字典是使用的花括号，在索引内容的时候仍旧使用的是和列表一样的方括号进行索引，只不过在括号中放入的一定是——字典中的键，也就是说需要通过键来索引值：
1 | NASDAQ_code['TSLA'] |
同时，字典是不能够切片的，也就是说下面这样的写法应用在字典上是错误的：
1 | chart[1:4] # WRONG! |
3）元组（Tuple)
元组其实可以理解成一个稳固版的列表，因为元组是不可修改的，因此在列表中的存在的方法均不可以使用在元组上，但是元组是可以被查看索引的，方式就和列表一样：
1 2 | letters = ('a','b','c','d','e','f','g')letter[0] |
4)集合（Set)
4.1什么是集合？
每一个集合中的元素是无序的、不重复的任意对象，我们可以通过集合去判断数据的从属关系，有时还可以通过集合把数据结构中重复的元素减掉。
集合不能被切片也不能被索引，除了做集合运算之外，集合元素可以被添加还有删除：
1 2 3 | a_set = {1,2,3,4} a_set.add(5)a_set.discard(5) |
5）番外——数据结构的一些技巧
5.1多重循环
举个栗子：比如，在整理表格或者文件的时候会按照字母或者日期进行排序，在 Python 中也存在类似的功能。
1 2 | num_list = [6,2,7,4,1,3,5]print(sorted(num_list)) |
sorted 函数按照长短、大小、英文字母的顺序给每个列表中的元素进行排序。这个函数会经常在数据的展示中使用，其中有一个非常重要的地方，sorted 函数并不会改变列表本身，你可以把它理解成是先将列表进行复制，然后再进行顺序的整理。
在使用默认参数 reverse 后列表可以被按照逆序整理：
1 | sorted(num_list,reverse=True) |
在整理列表的过程中，如果同时需要两个列表应该怎么办？这时候就可以用到 zip 函数，比如：
1 2 | for a,b in zip(num,str): print(b,'is',a) |
5.2推导式
数据结构中的推导式，也许你还看到过它的另一种名称叫做列表的解析式。
现在我有10个元素要装进列表中，普通的写法是这样的：
1 2 3 | a = []for i in range(1,11): a.append(i) |
下面换成列表解析的方式来写：
1 | b = [i for i in range(1,11)] |
列表解析式不仅非常方便，并且在执行效率上要远远胜过前者，我们把两种不同的列表操作方式所耗费的时间进行对比，就不难发现其效率的巨大差异：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 | import time a = []t0 = time.clock()for i in range(1,20000): a.append(i)print(time.clock() - t0, seconds process time")t0 = time.clock()b = [i for i in range(1,20000)]print(time.clock() - t0, seconds process time") |
得到结果：
8.999999999998592e-06 seconds process time
0.0012320000000000005 seconds process time
列表推导式的用法也很好理解，可以简单地看成两部分。红色虚线后面的是我们熟悉的 for 循环的表达式，而虚线前面的可以认为是我们想要放在列表中的元素，在这个例子中放在列表中的元素即是后面循环的元素本身。
5.3循环列表时获取元素的索引
现在我们有一个字母表，如何能像图中一样，在索引的时候得到每个元素的具体位置的展示呢？
1 | letters = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g'] |
1 2 3 4 5 6 7 | a is 1b is 2c is 3d is 4e is 5f is 6g is 7 |
前面提到过，列表是有序的，这时候我们可以使用 Python 中独有的函数 enumerate 来进行：
1 2 3 | letters = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g']for num,letter in enumerate(letters): print(letter,'is',num + 1) |
结尾
你学废了嘛？等过几天你学废了，记得评论吱一声，到时候我再更新~哈哈哈
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到此这篇关于Python从入门到实战之数据结构篇的文章就介绍到这了
原文链接：https://blog.csdn.net/xy258009/article/details/121018143