數據結構

列表

將列表當做堆棧使用

列表方法使得列表可以很方便的作為一個堆棧來使用，堆棧作為特定的數據結構，最先進入的元素最后一個被釋放（后進先出）。用 append() 方法可以把一個元素添加到堆棧頂。用不指定索引的 pop() 方法可以把一個元素從堆棧頂釋放出來。例如：

>>> 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.pop() 5 >>> stack [3, 4] 復制代碼

將列表當作隊列使用

也可以把列表當做隊列用，只是在隊列里第一加入的元素，第一個取出來；但是拿列表用作這樣的目的效率不高。在列表的最后添加或者彈出元素速度快，然而在列表里插入或者從頭部彈出速度卻不快（因為所有其他的元素都得一個一個地移動）。

>>> 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']) 復制代碼

列表推導式

列表推導式提供了從序列創建列表的簡單途徑。通常應用程序將一些操作應用于某個序列的每個元素，用其獲得的結果作為生成新列表的元素，或者根據確定的判定條件創建子序列。 每個列表推導式都在 for 之后跟一個表達式，然后有零到多個 for 或 if 子句。返回結果是一個根據表達從其后的 for 和 if 上下文環境中生成出來的列表。如果希望表達式推導出一個元組，就必須使用括號。 這里我們將列表中每個數值乘三，獲得一個新的列表：

>>> vec = [2, 4, 6] >>> [3*x for x in vec] [6, 12, 18] >>> [[x, x**2] for x in vec] [[2, 4], [4, 16], [6, 36]] >>> freshfruit = [' banana', ' loganberry ', 'passion fruit '] >>> [weapon.strip() for weapon in freshfruit] ['banana', 'loganberry', 'passion fruit'] 復制代碼

使用if作為過濾器：

>>> [3*x for x in vec if x > 3] [12, 18] >>> [3*x for x in vec if x < 2] [] 復制代碼

以下是一些關于循環和其它技巧的演示：

>>> 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] 復制代碼

列表推導式可以使用復雜表達式或嵌套函數：

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

嵌套列表解析

Python的列表還可以嵌套。 以下實例展示了3X4的矩陣列表：

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

以下實例將3X4的矩陣列表轉換為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]] 復制代碼

也可以使用以下方法來實現：

>>> 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]] 復制代碼

另一種實現方法：

>>> 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]] 復制代碼

del語句

使用 del 語句可以從一個列表中依索引而不是值來刪除一個元素。這與使用 pop() 返回一個值不同。可以用 del 語句從列表中刪除一個切割，或清空整個列表（我們以前介紹的方法是給該切割賦一個空列表）。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 [] 復制代碼

也可以用 del 刪除實體變量：

>>> del a >>> a Traceback (most recent call last):File "<stdin>", line 1, in <module> NameError: name 'a' is not defined 復制代碼

元組和序列

元組由若干逗號分隔的值組成，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)) 復制代碼

如你所見，元組在輸出時總是有括號的，以便于正確表達嵌套結構。在輸入時可能有或沒有括號， 不過括號通常是必須的（如果元組是更大的表達式的一部分）。

集合

集合是一個無序不重復元素的集?；竟δ馨P系測試和消除重復元素。 可以用大括號({})創建集合。注意：如果要創建一個空集合，你必須用 set() 而不是 {} ；后者創建一個空的字典，下一節我們會介紹這個數據結構。 以下是一個簡單的演示：

>>> basket = {'apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana'} >>> print(basket) # 刪除重復的 {'orange', 'banana', 'pear', 'apple'} >>> 'orange' in basket # 檢測成員 True >>> 'crabgrass' in basket False>>> # 以下演示了兩個集合的操作 ... >>> 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，但不同時在 a 和 b 中 {'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'} 復制代碼

集合也支持推導式：

>>> a = {x for x in 'abracadabra' if x not in 'abc'} >>> a {'r', 'd'} 復制代碼

字典

另一個非常有用的 Python 內建數據類型是字典。 序列是以連續的整數為索引，與此不同的是，字典以關鍵字為索引，關鍵字可以是任意不可變類型，通常用字符串或數值。 理解字典的最佳方式是把它看做無序的鍵=>值對集合。在同一個字典之內，關鍵字必須是互不相同。 一對大括號創建一個空的字典：{}。 這是一個字典運用的簡單例子：

>>> 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 復制代碼

構造函數 dict() 直接從鍵值對元組列表中構建字典。如果有固定的模式，列表推導式指定特定的鍵值對：

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

如果關鍵字只是簡單的字符串，使用關鍵字參數指定鍵值對有時候更方便：

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

此外，字典推導可以用來創建任意鍵和值的表達式詞典：

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

遍歷技巧

在字典中遍歷時，關鍵字和對應的值可以使用 items() 方法同時解讀出來：

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

在序列中遍歷時，索引位置和對應值可以使用 enumerate() 函數同時得到：

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

同時遍歷兩個或更多的序列，可以使用 zip() 組合：

>>> 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. 復制代碼

要反向遍歷一個序列，首先指定這個序列，然后調用 reversed() 函數：

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

要按順序遍歷一個序列，使用 sorted() 函數返回一個已排序的序列，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 復制代碼

關于sorted()的默認排序為順序，參考：

>>> abc {'a': 11, 'b': 12, 'c': 13, 'e': 15, 'd': 14} >>> abc.keys() dict_keys(['a', 'b', 'c', 'e', 'd']) >>> sorted(abc.keys()) ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'] >>> abc['ab']=110 >>> abc.keys() dict_keys(['a', 'b', 'c', 'e', 'd', 'ab']) >>> sorted(abc.keys()) ['a', 'ab', 'b', 'c', 'd', 'e'] >>> abc['ba']=100 >>> sorted(abc.keys()) ['a', 'ab', 'b', 'ba', 'c', 'd', 'e'] 復制代碼

轉載于:https://juejin.im/post/5d09f846f265da1b833391cc

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python学习六：数据结构的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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