码迷，mamicode.com
首页 > 编程语言 > 详细

python 数据结构

时间：2018-01-21 22:35:15      阅读：259      评论：0      收藏：0      [点我收藏+]

标签：eth   有序   需要   数据结构   注册   fas   abc   repr   基础入门   

1 深入条件控制

 小记：编程风格

  • 使用 4 空格缩进，而非 TAB:在小缩进（可以嵌套更深）和大缩进（更易读）之间，4空格是一个很好的折中。TAB 引发了一些混乱，
  • 使用空行分隔函数和类，以及函数中的大块代码，可能的话，注释独占一行
  • 把空格放到操作符两边，以及逗号后面，但是括号里侧不加空格：a = f(1, 2) + g(3, 4)
  • 统一函数和类命名:推荐类名用 驼峰命名， 函数和方法名用 小写_和_下划线。
  • Python 的默认情况下，UTF-8最好

while 和 if 语句中使用:比较和包含。
比较操作符 in 和 not in 审核值是否在一个区间之内。
比较操作可以传递。例如 a < b == c 审核是否 a 小于 b 并且 b 等于 c。
逻辑操作符 and 和 or 组合，not 具有最高的优先级， or 优先级最低，所以 A and not B or C 等于 (A and (notB)) or C。
逻辑操作符 and 和 or 参数从左向右解析，结果确定就停止。例如，如果 A 和 C 为真而 B 为假， A and B and C 不会解析 C。
可以把比较或其它逻辑表达式的返回值赋给一个变量，例如:

1
2
3
4
>>> string1, string2, string3 = ‘‘, ‘Trondheim‘, ‘Hammer Dance‘
>>> non_null = string1 or string2 or string3
>>> non_null
‘Trondheim‘

解释：and 和 or 参数从左向右解析，结果确定就停止。string1 or string2 为True，打印string2是值，后面忽略即string3。

 比较序列和其它类型：序列对象可以与相同类型的其它对象比较。

首先比较前两个元素，如果不同，就决定了比较的结果；如果相同，就比较后两个元素，依此类推，直到所有序列都完成比较。

1
2
3
4
5
6
>>> (1,3,67)<(1,4,2)
True
>>> (1,3,67)>(1,4,2)
False
>>> [1, 2, 3] < [1, 2, 4]
True

如果两个元素本身就是同样类型的序列，就递归字典序比较。如果两个序列的所有子项都相等，就认为序列相等。

1
2
>>> (1, 2, 3) == (1.0, 2.0, 3.0)
True

如果一个序列是另一个序列的初始子序列，较短的一个序列就小于另一个。字符串的字典序按照单字符的 ASCII 顺序。

1
2
3
4
>>> (1, 2) < (1, 2, -1)
True
>>> (1, 2, (‘aa‘, ‘ab‘)) < (1, 2, (‘abc‘, ‘a‘), 4)
True

2 基本的列表对象方法

 List列表基本操作概要：

list.append(x)：元素添加到链表的结尾，相当于 a[len(a):] = [x]。
list.extend(L)：给定列表所有元素添加，相当于 a[len(a):] = L。
list.insert(i, x)：指定位置插入。其中list.insert(0, x)=插入链表首，list.insert(len(a), x)=list.append(x)=插入链表尾
list.remove(x)：删除链表指定元素。
list.pop([i])：指定索引下删除元素，a.pop() 返回最后一个元素。
list.clear()：删除所有元素。相当于 del a[:]。
list.index(x)：返回链表首个值 x 的索引。
list.count(x)：统计元素 x出现的次数。
list.sort()：排序。
list.reverse()：倒排链表。
list.copy()：浅拷贝。等同于 a[:]。
操作运行代码：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
a = [66.25, 333, 333, 1, 1234.5]
print(a.count(333), a.count(66.25), a.count(‘x‘))
a.insert(2, -1)
a.append(333)
[66.25, 333, -1, 333, 1, 1234.5, 333]
a.index(333)
a.remove(333)
a.reverse()
[333, 1234.5, 1, 333, -1, 66.25]
a.sort()
a.pop()

 List链表的多重共用

链表当作堆栈用：链表特性先进后出跟堆栈性质一致，进：append，出：pop:

程序实例演示：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
>>> stack = [3, 4, 5]
>>> stack.append(6)
>>> stack.append(7)
>>> stack
[3, 4, 5, 6, 7]
>>> stack.pop()
7
>>> stack
[3, 4, 5, 6]
>>> stack.pop()
6
>>> stack
[3, 4，5]

链表当作队列使用：如上演示，知道链表具备先进后出的性质，即符合堆栈性质。大家记得否链表索引可以为负数，如此你是不是想到先进先出啦？对喽，这就是队列的性质我们完全可以当着队列用。列表这样用效率不高。在头部插入和弹出很慢，因为一个元素出队，要移动整个列表中的所有元素。要实现队列，使用 集合collections.deque，它为在首尾两端快速插入和删除而设计。例如:

程序运行实例：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
>>> from collections import deque
>>> queue = deque(["Eric", "John", "Michael"])
>>> queue.append("Terry") # Terry arrives
>>> queue.append("Graham") # Graham arrives
>>> queue.popleft() # The first to arrive now leaves
‘Eric‘
>>> queue.popleft() # The second to arrive now leaves
‘John‘
>>> queue # Remaining queue in order of arrival
deque([‘Michael‘, ‘Terry‘, ‘Graham‘])

列表推导：如下实例快速解析理解

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
>>> [(user,name) for user in [‘bnc‘,‘ad‘,‘admin‘] for name in [‘boy‘,‘xiaoming‘,‘bnc‘,‘admin‘] if user==name]
[(‘bnc‘, ‘bnc‘), (‘admin‘, ‘admin‘)]
等同
>>> combs = []
>>> for user in [‘bnc‘,‘ad‘,‘admin‘]:
... for name in [‘boy‘,‘xiaoming‘,‘bnc‘,‘admin‘]:
... if user == name:
... combs.append((user, name))
...
 
>>> combs
[(‘bnc‘, ‘bnc‘), (‘admin‘, ‘admin‘)]
 
>>> # call a method on each element
>>> freshfruit = [‘ banana‘, ‘ loganberry ‘, ‘passion fruit ‘]
>>> [weapon.strip() for weapon in freshfruit]
[‘banana‘, ‘loganberry‘, ‘passion fruit‘]

 

链表做文本处理矩阵计算：交换行列

#由三个长度为 4 的列表组成的 3x4 矩阵,交换行列

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
>>> matrix = [
... [1, 2, 3, 4],
... [5, 6, 7, 8],
... [9, 10, 11, 12],
... ]
>>> [[row[i] for row in matrix] for i in range(4)]
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]
等于
>>> 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]]

3 del语句

 del语句：不同于有返回值的 pop() 方法，其按索引来删除子项

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
>>> a = [-1, 1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
>>> del a[0]
>>> a
[1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
>>> del a[2:4] # 切片
>>> a
[1, 66.25, 1234.5]
>>> del a[:]
>>> a
[]

　　

4 元组、序列、集合和字典

 元组和列表的区别：

元组：不同种类元素，不可变；
列表：相同种类的元素，可变

1
2
3
4
5
6
7
8
9
>>> 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))

set集合

特点：set集合是无序不重复元素的集。
基本功能：关系测试和消除重复元素。还支持 union（联合），intersection（交），difference（差）和 sysmmetric difference（对称差集）等数学运算。
集合创建：大括号或 set() 函数。注意：空集合的创建必须使用 set() 而不是 {}。{}可以用于创建空字典。

集合实例演示:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
>>> basket = {‘apple‘, ‘orange‘, ‘apple‘, ‘pear‘, ‘orange‘, ‘banana‘}
>>> print(basket) # show that duplicates have been removed
{‘orange‘, ‘banana‘, ‘pear‘, ‘apple‘}
>>> ‘orange‘ in basket # fast membership testing
True
>>> ‘crabgrass‘ in basket
False
 
>>> # Demonstrate set operations on unique letters from two words
>>> a = set(‘abracadabra‘)
>>> b = set(‘alacazam‘)
>>> a # unique letters in a
{‘a‘, ‘r‘, ‘b‘, ‘c‘, ‘d‘}
>>> a - b # letters in a but not in b
{‘r‘, ‘d‘, ‘b‘}
>>> a | b # letters in either a or b
{‘a‘, ‘c‘, ‘r‘, ‘d‘, ‘b‘, ‘m‘, ‘z‘, ‘l‘}
>>> a & b # letters in both a and b
{‘a‘, ‘c‘}
>>> a ^ b # letters in a or b but not both
{‘r‘, ‘d‘, ‘b‘, ‘m‘, ‘z‘, ‘l‘}

类似 列表推导式，这里有一种集合推导式语法:

1
2
3
>>> a = {x for x in ‘abracadabra‘ if x not in ‘abc‘}
>>> a
{‘r‘, ‘d‘}

字典

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。字典本质是无序键值对 （key:value 对）集合，同一字典内键必须是互不相同的。
字典创建： {} 。
主要操作：据键存储和析取值。可用 del 来删除键：值对（key:value）。
排序： sorted(d.keys()) ）。
检查字典：用 in 关键字检查字典中是否存在某个关键字。
字典实例演示:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
>>> 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

dict() 构造函数可以直接从 key-value 对中创建字典:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
>>> dict([(‘sape‘, 4139), (‘guido‘, 4127), (‘jack‘, 4098)])
{‘sape‘: 4139, ‘jack‘: 4098, ‘guido‘: 4127}
>>> dict(sape=4139, guido=4127, jack=4098)
{‘sape‘: 4139, ‘jack‘: 4098, ‘guido‘: 4127}
 
>>> tel={x:x**2 for x in range(2,12,3)}
>>> list(tel.keys())
[8, 2, 11, 5]
>>> sorted(tel.keys())
[2, 5, 8, 11]

5 循环技巧

 字典循环，关键字和对应的值可以使用 items() 方法同时解读出来:

1
2
3
4
5
6
>>> knights = {‘gallahad‘: ‘the pure‘, ‘robin‘: ‘the brave‘}
>>> for k, v in knights.items():
... print(k, v)
...
gallahad the pure
robin the brave

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

1
2
3
4
5
>>> for i, v in enumerate([‘tic‘, ‘tac‘, ‘toe‘]):
print(i, v)
0 tic
1 tac
2 toe

同时循环两个或更多的序列，可以使用 zip() 整体打包:

1
2
3
4
5
6
7
>>> 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.

需要逆向循环序列的话，先正向定位序列，然后调用 reversed() 函数:

1
2
3
4
5
6
7
>>> for i in reversed(range(1, 10, 2)):
print(i)
9
7
5
3
1

要按排序后的顺序循环序列的话，使用 sorted() 函数，它不改动原序列，而是生成一个新的已排序的序列:

1
2
3
4
5
6
7
>>> basket = [‘apple‘, ‘orange‘, ‘apple‘, ‘pear‘, ‘orange‘, ‘banana‘]
>>> for f in sorted(set(basket)):
print(f)
apple
banana
orange
pear

若要在循环内部修改正在遍历的序列（例如复制某些元素），建议您首先制作副本。在序列上循环不会隐式地创建副本。切片表示法使这尤其方便:

1
2
3
4
5
6
7
>>> words = [‘cat‘, ‘window‘, ‘defenestrate‘]
# Loop over a slice copy of the entire list.
>>> for w in words[:]:
if len(w) > 6:
words.insert(0, w)
>>> words
[‘defenestrate‘, ‘cat‘, ‘window‘, ‘defenestrate‘]

6 参考文献和推荐资料

  1.  Python 官方网站 ：包含代码、文档和 Web 上与 Python 有关的页面链接该网站镜像于全世界的几处其它问题，类似欧洲、日本和澳大利亚。镜像可能会比主站快，这取决于你的地理位置
  2. 快速访问 Python 的文档
  3. Python 包索引 ：索引了可供下载的，用户创建的 Python 模块。如果你发布了代码，可以注册到这里，这样别人可以找到它
  4. The Scientific Python ： 项目包括数组快速计算和处理模块，和大量线性代数、傅里叶变换、非线性solvers、随机数分布，统计分析以及类似的包
  5. 官方python学习文档
  6. 简明Python教程
  7. 廖雪峰：python教程
  8. Python官网文档
  9. 【51cto学院，入门课程】Python零基础入门学习视频教程
  10. 【个人博客：案例】GitHub数据提取与分析
  11. 【csdn】python知识库
  12. 【社区】python中文学习大本营
  13. 【个人博客】老王python


 


python 数据结构
标签：eth   有序   需要   数据结构   注册   fas   abc   repr   基础入门   
原文地址：https://www.cnblogs.com/franson-2016/p/8325496.html

                

                

                    

                        

                            

                                

                                    踩

                                

                                    (0)

                            

                            

                                

                                    赞

                                

                                    (0)

                            

                        

                        

                            

                                    
                                
                            

                        

                    

                    

                        举报
                    

                    
                    

                        

                            评论 一句话评论（0）
                        

                        

                            
                            

                                
                            

                        

                        

                            

                            

                                

                                

                                

                                    
                                

                            

                            

                                登录后才能评论！
                                
                            

                            

                        

                    

                

                
            

        

        

            
            





            
            


    

        

            分享档案

        

            更多>
        

    

    

        
                
                    2021年07月29日
                    (22)

            
                
                    2021年07月28日
                    (40)

            
                
                    2021年07月27日
                    (32)

            
                
                    2021年07月26日
                    (79)

            
                
                    2021年07月23日
                    (29)

            
                
                    2021年07月22日
                    (30)

            
                
                    2021年07月21日
                    (42)

            
                
                    2021年07月20日
                    (16)

            
                
                    2021年07月19日
                    (90)

            
                
                    2021年07月16日
                    (35)

            
    




            


    

        
周排行

        

            mamicode.com排行更多图片

        

            更多

    

    

        
    




            
        

        

        

    

    
    

    

        

            友情链接
        

        

            兰亭集智  
			国之画  
			百度统计   
			 站长统计  
			阿里云  
			chrome插件  
			新版天听网
        

    





    

        

            关于我们 - 联系我们 - 留言反馈
        

        

            © 2014 mamicode.com
            版权所有   联系我们:gaon5@hotmail.com
        

        

            迷上了代码！