python的数据结构

文章目录

• python的数据结构
• • 列表当做堆栈使用
  • 将列表当作队列使用

python的数据结构

• 列表 (List)：一种有序的集合，可以包含多个项目。列表中的项目可以轻松地添加、删除或更改。

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]

列表当做堆栈使用

堆栈是一种后进先出（Last In First Out, LIFO）的数据结构，允许你进行两个基本操作：

• 压栈（Push）：将一个元素放入堆栈的顶部。
• 出栈（Pop）：从堆栈的顶部移除一个元素。
  由于列表支持索引操作，你可以轻松地模拟堆栈的行为。以下是如何将列表用作堆栈的示例：

# 创建一个空列表来模拟堆栈
stack = []

# 压栈操作
stack.append(1)  # 堆栈: [1]
stack.append(2)  # 堆栈: [1, 2]
stack.append(3)  # 堆栈: [1, 2, 3]

# 出栈操作
print(stack.pop())  # 输出: 3，堆栈: [1, 2]
print(stack.pop())  # 输出: 2，堆栈: [1]
print(stack.pop())  # 输出: 1，堆栈: []

在上面的例子中，append()方法用于压栈，而pop()方法用于出栈。由于列表的索引是基于0的，所以当你从空列表开始压栈时，第一个元素将成为索引0的元素，第二个元素成为索引1的元素，依此类推。

如果你想要一个更传统的堆栈实现，你可以使用Python的内置数据结构deque（双端队列），它提供了一个名为append()的方法用于压栈，以及一个名为pop()的方法用于出栈。这通常比使用列表更有效率，因为deque是为了快速在两端添加和删除元素而优化的。

from collections import deque

# 创建一个空deque来模拟堆栈
stack = deque()

# 压栈操作
stack.append(1)  # 堆栈: [1]
stack.append(2)  # 堆栈: [1, 2]
stack.append(3)  # 堆栈: [1, 2, 3]

# 出栈操作
print(stack.pop())  # 输出: 3，堆栈: [1, 2]
print(stack.pop())  # 输出: 2，堆栈: [1]
print(stack.pop())  # 输出: 1，堆栈: []

我们使用了collections.deque来创建一个堆栈。deque提供了类似于列表的方法，但是它的性能在两端添加和删除元素时通常会更好。

将列表当作队列使用

列表（List）也可以被用作队列（Queue），尽管它不是专门为队列这种先进先出（First In First Out, FIFO）的数据结构设计的。列表本身是可变的，并且不保证任何顺序的元素插入或删除操作的性能。然而，由于列表的灵活性，你仍然可以模拟队列的行为。

以下是如何将列表用作队列的示例：

# 创建一个空列表来模拟队列
queue = []

# 入队操作
queue.append(1)  # 队列: [1]
queue.append(2)  # 队列: [1, 2]
queue.append(3)  # 队列: [1, 2, 3]

# 出队操作
print(queue.pop(0))  # 输出: 1，队列: [2, 3]
print(queue.pop(0))  # 输出: 2，队列: [3]
print(queue.pop(0))  # 输出: 3，队列: []

在这个例子中，append()方法用于入队，而pop(0)方法用于出队。由于列表的索引是基于0的，所以当你从空列表开始入队时，第一个入队的元素将成为索引0的元素，第二个入队的元素成为索引1的元素，依此类推。出队操作通过索引0来移除并返回队列中的第一个元素。

如果你想要一个更传统的队列实现，你可以使用Python的内置数据结构deque（双端队列），它提供了一个名为append()的方法用于入队，以及一个名为popleft()的方法用于出队。这通常比使用列表更有效率，因为deque是为了快速在两端添加和删除元素而优化的。

from collections import deque

# 创建一个空deque来模拟队列
queue = deque()

# 入队操作
queue.append(1)  # 队列: [1]
queue.append(2)  # 队列: [1, 2]
queue.append(3)  # 队列: [1, 2, 3]

# 出队操作
print(queue.popleft())  # 输出: 1，队列: [2, 3]
print(queue.popleft())  # 输出: 2，队列: [3]
print(queue.popleft())  # 输出: 3，队列: []

在这个例子中，我们使用了collections.deque来创建一个队列。deque提供了类似于列表的方法，但是它的性能在两端添加和删除元素时通常会更好。

• 元组 (Tuple)：一种不可变的有序集合。一旦创建，就不能修改元组中的元素。

my_tuple = (1, 2, 3, 4, 5)

• 集合 (Set)：一种无序的集合，可以包含多个唯一的元素。集合用于去重和执行数学运算，如并集、交集和差集。

my_set = {1, 2, 3, 4, 5}

• 字典 (Dictionary)：一种键值对的集合。字典中的每个键都映射到一个值。

my_dict = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}

• 字符串 (String)：不可变的文本数据。字符串可以用单引号('...')或双引号("...")表示。

my_string = "Hello, World!"

• 布尔值 (Boolean)：有两个值，True 和 False。布尔值用于条件语句和逻辑运算。

my_bool = True

• None：表示无值的特殊常量。在 Python 中，None 是一个单例对象，用于表示空值或默认值。

my_none = None

• 字节对象 (Bytes)：表示字节数据的序列。字节对象通常用于处理二进制数据。

my_bytes = b"Hello, World!"

• 字节数组 (bytearray)：表示可变的字节序列。字节数组可以用于读写二进制数据。

my_bytearray = bytearray(b"Hello, World!")

• 范围 (Range)：表示一个整数序列的范围。范围对象通常用于循环。

my_range = range(5)