python數據結構樹

A. 可以用 python 編程語言做哪些神奇好玩的事情

機器學習,比如手寫字識別,人臉識別,垃圾郵件處理等。 當然還可以畫圖,和matlab類似,不過是工業級的。
也許最初設計 Python 這種語言的人並沒有想到今天Python 會在工業和科研上獲得如此廣泛的使用。著名的自由軟體作者Eric Raymond 在他的文章《如何成為一名黑客》中，將Python 列為黑客應當學習的四種編程語言之一，並建議人們從Python 開始學習編程。這的確是一個中肯的建議，對於那些從來沒有學習過編程或者並非計算機專業的編程學習者而言，Python 是最好的選擇之一。Python 第一次學習Python，我只用了不到二十分鍾的時間，站在書店裡把一本教初學編程的人學習Python 的書翻了一遍。也是從那時起，我開始被這種神奇的語言吸引。 Python 可以用來開發symbian 上的東西。 易用與速度的完美結合Python 是一種用起來很方便的語言，很多初學Java 的人都會被 Java 的CLASSPATH 搞得暈頭轉向，花上半天的時間才搞明白原來是CLASSPATH 搞錯了自己的 Hello World 才沒法運行。用Python 就不會有這種問題，只要裝上就能直接用。 Python 是一種腳本語言，寫好了就可以直接運行，省去了編譯鏈接的麻煩，對於需要多動手實踐的初學者而言，也就是少了出錯的機會。而且Python 還有一種交互的方式，如果是一段簡單的小程序，連編輯器都可以省了，直接敲進去就能運行。Python 是一種清晰的語言，用縮進來表示程序的嵌套關系可謂是一種創舉，把過去軟性的編程風格升級為硬性的語法規定。再不需要在不同的風格間選擇、再不需要為不同的風格爭執。與 Perl 不同，Python 中沒有各種隱晦的縮寫，不需要去強記各種奇怪的符號的含義。Python 寫的程序很容易懂，這是不少人的共識。Python 是一種面向對象的語言，但它的面向對象卻不象C++那樣強調概念，而是更注重實用。不是為了體現對概念的完整支持而把語言搞得很復雜，而是用最簡單的方法讓編程者能夠享受到面向對象帶來的好處，這正是 Python 能像 Java、C#那樣吸引眾多支持者的原因之一。 Python 是一種功能豐富的語言，它擁有一個強大的基本類庫和數量眾多的第三方擴展，使得Python 程序員無需去羨慕Java 的JDK。Python 為程序員提供了豐富的基本功能使得人們寫程序時用不著一切最底層做起。說到這里，人們通常會用一種擔心：腳本語言通常很慢。腳本語言從運行的速度講的確會慢一些，但 Python 的速度卻比人們想像得快很多。雖然 Python 是一種腳本語言，但實際上也可以對它進行編譯，就象編譯Java 程序一樣將Python 程序編譯為一種特殊的ByteCode，在程序運行時，執行的是ByteCode，省去了對程序文本的分析解釋，速度自然提升很多。在用Java 編程是，人們崇尚一種Pure Java 的方式，除了虛擬機一切東西都用Java 編寫，無論是基本的數據結構還是圖形界面，而Pure Java 的SWING，卻成為無數Java 應用開發者的噩夢。Python 崇尚的是實用，它的整體環境是用C 來編寫的，很多基本的功能和擴展的模塊都是用 C/C++來編寫的，當執行這一部分代碼時，它的速度就是C 的速度。用Python 編寫的普通桌面程序，其啟動運行速度與用C 寫的程序差別不大。除了這些，通過一些第三方軟體包，用Python 編寫的源代碼還可以以類似JIT 的方式運行，而這可以大大提高Python 代碼的運行速度，針對不同類型的代碼，會有2 倍至100 倍不等的速度提升。 Python 是我見到過的語言中，在易用性和速度上結合的最完美的一個，通過喪失一點點經常可以忽略不計的運行速度從而獲得更高的編程效率，這就是我選擇Python 的原因。把精力放在要解決的問題上選擇一種合適的語言，才能讓你把有限的精力放到最需要解決的問題上。不同的語言有不同的作用，C 和匯編適合編寫系統軟體，如果用它們來編寫企業應用，恐怕沒幾個人能得心應手。我以前就碰到一個用匯編寫資料庫程序的哥，雖然最基本的功能完成了，但要增加個報表預覽什麼的，他就沒法應付了。聰明的程序員是用合適的工具去完成任務，想找一把萬能鑰匙是不太可能的。Python 的自動的垃圾回收機制是高級的編程語言的一種基本特性，用擁有這一功能的語言編程，程序員們通常不用去關心內存泄漏的問題，而當我們用 C/C++寫程序時，這卻是最重要的需要認真考慮卻又很容易出錯的問題之一。數據結構是程序構成的重要部分，鏈表、樹、圖這些在用C 編程時需要仔細表達的問題在Python 中簡單了很多。在Python 中，最基本的數據結構就是數組、序列和哈希表，用它們想要表達各種常見的數據結構是非常容易的。沒了定義指針、分配內存的任務，編程變得有趣了。CORBA 是一種高級的軟體體系結構，它是語言無關平台無關的。C++、Java 等語言都有CORBA 綁定，但與它們相比，Python 的 CORBA 綁定卻容易很多，因為在程序員看來，一個 CORBA 的類和 Python 的類用起來以及實現起來並沒有什麼差別。沒了復雜體系結構的困擾，用 Python 編寫CORBA 程序也變得容易了。好鋼要用在刀刃上，要想用有限的時間完成盡量多的任務，就要把各種無關的問題拋棄，而Python 恰恰提供了這種方法。跨平台又易擴展隨著Linux 的不斷成熟，越來越多的人轉到Linux 平台上工作，軟體的開發者自然就希望自己編寫的軟體可以在所有平台下運行。Java 一次編寫處處運行的口號使它成為跨平台的開發工具的典範，但其運行速度卻不被人們看好。實際上，幾乎所有的著名腳本語言都是跨平台的，Python 也不例外。

B. python中 怎麼把輸入是一個有包含關系的列表 生成樹形數據結構

fatherid就是節點在list中的下標，childreni[]放所有子節點在list中的下標，總之就是用下標來標記

C. python中的數據結構分析

1.Python數據結構篇

數據結構篇主要是閱讀[Problem Solving with Python](Welcome to Problem Solving with Algorithms and Data Structures) [該網址鏈接可能會比較慢]時寫下的閱讀記錄，當然，也結合了部分[演算法導論](Introction to Algorithms)
中的內容，此外還有不少wikipedia上的內容，所以內容比較多，可能有點雜亂。這部分主要是介紹了如何使用Python實現常用的一些數據結構，例
如堆棧、隊列、二叉樹等等，也有Python內置的數據結構性能的分析，同時還包括了搜索和排序(在演算法設計篇中會有更加詳細的介紹)的簡單總結。每篇文
章都有實現代碼，內容比較多，簡單演算法一般是大致介紹下思想及演算法流程，復雜的演算法會給出各種圖示和代碼實現詳細介紹。

**這一部分是下
面演算法設計篇的前篇，如果數據結構還不錯的可以直接看演算法設計篇，遇到問題可以回來看數據結構篇中的某個具體內容充電一下，我個人認為直接讀演算法設計篇比
較好，因為大家時間也都比較寶貴，如果你會來讀這些文章說明你肯定有一定基礎了，後面的演算法設計篇中更多的是思想，這里更多的是代碼而已，嘿嘿。**

(1)[搜索](Python Data Structures)

簡述順序查找和二分查找，詳述Hash查找(hash函數的設計以及如何避免沖突)

(2)[排序](Python Data Structures)

簡述各種排序演算法的思想以及它的圖示和實現

(3)[數據結構](Python Data Structures)

簡述Python內置數據結構的性能分析和實現常用的數據結構：棧、隊列和二叉堆

(4)[樹總結](Python Data Structures)

簡述二叉樹，詳述二叉搜索樹和AVL樹的思想和實現

2.Python演算法設計篇

演算法設計篇主要是閱讀[Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language](Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language)[**點擊鏈接可進入Springer免費下載原書電子版**]之後寫下的讀書總結，原書大部分內容結合了經典書籍[演算法導論](Introction to Algorithms)，
內容更加細致深入，主要是介紹了各種常用的演算法設計思想，以及如何使用Python高效巧妙地實現這些演算法，這里有別於前面的數據結構篇，部分演算法例如排
序就不會詳細介紹它的實現細節，而是側重於它內在的演算法思想。這部分使用了一些與數據結構有關的第三方模塊，因為這篇的重點是演算法的思想以及實現，所以並
沒有去重新實現每個數據結構，但是在介紹演算法的同時會分析Python內置數據結構以及第三方數據結構模塊的優缺點，也就意味著該篇比前面都要難不少，但
是我想我的介紹應該還算簡單明了，因為我用的都是比較朴實的語言，並沒有像演算法導論一樣列出一堆性質和定理，主要是對著某個問題一步步思考然後演算法就出來
了，嘿嘿，除此之外，裡面還有很多關於python開發的內容，精彩真的不容錯過！

這里每篇文章都有實現代碼，但是代碼我一般都不會分
析，更多地是分析演算法思想，所以內容都比較多，即便如此也沒有包括原書對應章節的所有內容，因為內容實在太豐富了，所以我只是選擇經典的演算法實例來介紹算
法核心思想，除此之外，還有不少內容是原書沒有的，部分是來自演算法導論，部分是來自我自己的感悟，嘻嘻。該篇對於大神們來說是小菜，請一笑而過，對於菜鳥
們來說可能有點難啃，所以最適合的是和我水平差不多的，對各個演算法都有所了解但是理解還不算深刻的半桶水的程序猿，嘿嘿。

本篇的順序按照原書[Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language](Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language)的章節來安排的(章節標題部分相同部分不同喲)，為了節省時間以及保持原著的原滋原味，部分內容(一般是比較難以翻譯和理解的內容)直接摘自原著英文內容。

**1.
你也許覺得很多內容你都知道嘛，沒有看的必要，其實如果是我的話我也會這么想，但是如果只是歸納一個演算法有哪些步驟，那這個總結也就沒有意義了，我覺得這
個總結的亮點在於想辦法說清楚一個演算法是怎麼想出來的，有哪些需要注意的，如何進行優化的等等，採用問答式的方式讓讀者和我一起來想出某個問題的解，每篇
文章之後都還有一兩道小題練手喲**

**2.你也許還會說演算法導論不是既權威又全面么，基本上每個演算法都還有詳細的證明呢，讀演算法導論豈
不更好些，當然，你如果想讀演算法導論的話我不攔著你，讀完了感覺自己整個人都不好了別怪小弟沒有提醒你喲，嘻嘻嘻，左一個性質右一個定理實在不適合演算法科
普的啦，沒有多少人能夠堅持讀完的。但是碼農與蛇的故事內容不多喲，呵呵呵**

**3.如果你細讀本系列的話我保證你會有不少收獲的，需要看演算法導論哪個部分的地方我會給出提示的，嘿嘿。溫馨提示，前面三節內容都是介紹基礎知識，所以精彩內容從第4節開始喲，么么噠 O(∩_∩)O~**

(1)[Python Algorithms - C1 Introction](Python Algorithms)

本節主要是對原書中的內容做些簡單介紹，說明演算法的重要性以及各章節的內容概要。

(2)[Python Algorithms - C2 The basics](Python Algorithms)

**本節主要介紹了三個內容：演算法漸近運行時間的表示方法、六條演算法性能評估的經驗以及Python中樹和圖的實現方式。**

(3)[Python Algorithms - C3 Counting 101](Python Algorithms)

原書主要介紹了一些基礎數學，例如排列組合以及遞歸循環等，但是本節只重點介紹計算演算法的運行時間的三種方法

(4)[Python Algorithms - C4 Inction and Recursion and Rection](Python Algorithms)

**本節主要介紹演算法設計的三個核心知識：Inction(推導)、Recursion(遞歸)和Rection(規約)，這是原書的重點和難點部分**

(5)[Python Algorithms - C5 Traversal](Python Algorithms)

**本節主要介紹圖的遍歷演算法BFS和DFS，以及對拓撲排序的另一種解法和尋找圖的(強)連通分量的演算法**

(6)[Python Algorithms - C6 Divide and Combine and Conquer](Python Algorithms)

**本節主要介紹分治法策略，提到了樹形問題的平衡性以及基於分治策略的排序演算法**

(7)[Python Algorithms - C7 Greedy](Python Algorithms)

**本節主要通過幾個例子來介紹貪心策略，主要包括背包問題、哈夫曼編碼和最小生成樹等等**

(8)[Python Algorithms - C8 Dynamic Programming](Python Algorithms)

**本節主要結合一些經典的動規問題介紹動態規劃的備忘錄法和迭代法這兩種實現方式，並對這兩種方式進行對比**

(9)[Python Algorithms - C9 Graphs](Python Algorithms)

**本節主要介紹圖演算法中的各種最短路徑演算法，從不同的角度揭示它們的內核以及它們的異同**

D. 數據分析師必須掌握的數據結構有哪些

【導讀】對於數據分析工程師來說，數據結構是必知必會的，是數據分析師基礎學習的部分，在進行數據結構學習的時候，是繞不過的一個基礎，那麼數據分析師必須掌握的數據結構有哪些?今天我們要推薦的就是一份能夠幫助大家學好數據結構的書單，趕緊學起來吧!

1、大話數據結構

《大話數據結構》為超級暢銷書《大話設計模式》作者程傑潛心三年推出的扛鼎之作!以一個計算機教師教學為場景，講解數據結構和相關演算法的知識。

通篇以一種趣味方式來敘述，大量引用了各種各樣的生活知識來類比，並充分運用圖形語言來體現抽象內容，對數據結構所涉及到的一些經典演算法做到逐行分析、多演算法比較。與市場上的同類數據結構圖書相比，本書內容趣味易讀，演算法講解細致深刻，是一本非常適合自學的讀物。

2、趣學數據結構

本書基於C++語言編寫，從趣味故事引入演算法復雜性計算及數據結構基礎內容，涵蓋線性結構、樹形結構和圖形結構，包括鏈表、棧和隊列、樹和圖的應用等。本書內容還涉及數據結構的基本應用(包括各種查找、排序等)和高級應用(包括優先隊列、並查集、B-樹、B+樹和紅黑樹等)。

通過大量圖解將抽象數據模型簡單通俗化，語言表述淺顯易懂，並結合有趣的實例幫助讀者輕松掌握數據結構。

3、Python數據結構與演算法分析

了解數據結構與演算法是透徹理解計算機科學的前提。隨著Python日益廣泛的應用，Python程序員需要實現與傳統的面向對象編程語言相似的數據結構與演算法。

本書是用Python描述數據結構與演算法的開山之作，匯聚了作者多年的實戰經驗，向讀者透徹講解在Python環境下，如何通過一系列存儲機制高效地實現各類演算法。通過本書，讀者將深刻理解Python數據結構、遞歸、搜索、排序、樹與圖的應用，等等。

4、圖解數據結構：使用 C++(其他語言版本也有)

這是一本以C++程序語言實戰來解說數據結構概念的教材。全書內容淺顯易懂，利用大量且豐富的圖示與範例，詳解復雜的抽象理論，從最基本的數據結構概念開始說明，再以C++工具加以詮釋陣列結構、堆棧、鏈表、隊列、排序、查找等重要的概念，引領讀者抓住重點輕松進入數據結構的學習領域。

《圖解數據結構：使用C++》內容架構完整，邏輯清楚，採用豐富的圖例來闡述基本概念及應用，有效提升可讀性。以C++程序語言實現數據結構中的重要理論，以范常式序說明數據結構的內涵。強調邊做邊學，結合下載文件，給予最完整的支援。

在進行數據結構學習的時候，以上分享的數據結構的書單，大家可以有效利用起來，希望對大家有所幫助，另外，數據分析師是近幾年針對大學生的新興職業，所以對於大學生就業是很有幫助的，如果大家想要在這方面有所發展，不妨去努力學習一下，了解一下數據分析師的日常工作，考一個相關的證書。

E. Python中的樹你知道嗎

樹與二叉樹

在了解二叉樹之前，我們要先了解樹的一些概念，方便我們對二叉樹的理解。

什麼是樹？

樹(英語:tree)是一種抽象數據類型(ADT)或是實作這種抽象數據類型的數據結構,用來模擬具有樹狀結構性質的數據集合。

它是由n(n>=1)個有限節點組成一個具有層次關系的集合。把它叫做「樹」是因為它看起來像一棵倒掛的樹,也就是說它是根朝上,而葉朝下的。它具有以下的特點:

每個節點有零個或多個子節點;

沒有父節點的節點稱為根節點;

每一個非根節點有且只有一個父節點;

除了根節點外,每個子節點可以分為多個不相交的子樹;

樹的術語：

節點的度: 一個節點含有的子樹的個數稱為該節點的度;

樹的度: 一棵樹中,最大的節點的度稱為樹的度;

根結點： 樹的最頂端的節點，繼續往下分為子節點

父節點： 子節點的上一層為父節點

兄弟節點： 具有同一個父節點的節點稱為兄弟節點

葉子節點/終端節點： 不再有子節點的節點為葉子節點

二叉樹：

二叉樹是樹的特殊一種，具有如下特點：

每個節點最多有兩個子樹，節點的度最大為2

左子樹和右子樹是有順序的，次序不能顛倒

即是某節點只有一個子樹，也要區分左右子樹

二叉樹的性質：

在非空二叉樹的第i層，最多有2i-1個節點(i>=1)

在深度為K的二叉樹上最多有2k-1個節點(k>.1)

對於任意一個非空的二叉樹，如果葉子節點個數為n0，度數為2的節點數為n2，則有n0=n2+1

推倒過程：在一棵二叉樹中，除了葉子節點（度為0）外，就剩下度為2(n2)和度為1(n1)的節點了。則樹的節點總數為T = n0 + n1 + n2；在二叉樹中節點總數為T，而連線總數為T-1 = 2*n2 + n1，所以就有：n0 + n1 + n2 - 1 = 2 *n2 + n1，得到n0=n2+1。

特殊的二叉樹

滿二叉樹

在二叉樹中除了葉子節點，其他所有節點的度為2，且所有的葉子節點都在同一層上，這樣的二叉樹成為滿二叉樹。

滿二叉樹的特點：

葉子節點只能出現在最下一層

非葉子節點度數一定為2

在同樣深度的二叉樹中，滿二叉樹的節點個數最多，葉子節點數最多

完全二叉樹

如果二叉樹中除去最後一層葉子節點後為滿二叉樹，且最後一層的葉子節點依次從左到右分布，則這樣的二叉樹稱為完全二叉樹

完全二叉樹的特點：

葉子節點一般出現在最下一層，如果倒數第二層出現葉子節點，一定出現在右部連續位置

最下層葉子節點一定集中在左部連續位置

同樣節點的二叉樹，完全二叉樹的深度最小（滿二叉樹也對）

小例題：

某完全二叉樹共有200個節點，該二叉樹中共有（）個葉子節點？

解：n0 + n1 + n2 = 200， 其中n0 = n2 + 1，n1 = 0或者1 （n1=1，出現在最下一層節點數為奇數，最下一層節點數為偶數，則n1=0）， 因為n0為整數，所以最後算得n0 = 100。

完全二叉樹的性質：

具有n個節點的完全二叉樹的深度為log2n+1。log2n結果取整數部分。

如果有一棵有n個節點的完全二叉樹的節點按層次序編號，對任一層的節點i(1 <= i <= n)

1. 如果i=1，則節點是二叉樹的根，無父節點，如果i>1,則其父節點為i/2，向下取整

2. 如果2*1>n，那麼節點i沒有左孩子，否則其左孩子為2i

3. 如果2i+1>n那麼節點沒有右孩子，否則右孩子為2i+1

驗證：

第一條：

當i=1時，為根節點。當i>1時，比如結點為7，他的雙親就是7/2= 3；結點9雙親為4.

第二條：

結點6,62 = 12>10，所以結點6無左孩子，是葉子結點。結點5，52 = 10，左孩子是10,結點4，為8.

第三條：

結點5，2*5+1>10,沒有右孩子，結點4，則有右孩子。

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F. Python數據結構-隊列與廣度優先搜索（Queue）

隊列（Queue） ：簡稱為隊，一種線性表數據結構，是一種只允許在表的一端進行插入操作，而在表的另一端進行刪除操作的線性表。
我們把隊列中允許插入的一端稱為 「隊尾（rear）」 ；把允許刪除的另一端稱為 「隊頭（front）」 。當表中沒有任何數據元素時，稱之為 「空隊」 。

廣度優先搜索演算法（Breadth First Search） ：簡稱為 BFS，又譯作寬度優先搜索 / 橫向優先搜索。是一種用於遍歷或搜索樹或圖的演算法。該演算法從根節點開始，沿著樹的寬度遍歷樹或圖的節點。如果所有節點均被訪問，則演算法中止。

廣度優先遍歷 類似於樹的層次遍歷過程 。呈現出一層一層向外擴張的特點。先看到的節點先訪問，後看到的節點後訪問。遍歷到的節點順序符合「先進先出」的特點，所以廣度優先搜索可以通過「隊列」來實現。

力扣933

游戲時，隊首始終是持有土豆的人
模擬游戲開始，隊首的人出隊，之後再到隊尾（類似於循環隊列）
傳遞了num次之後，將隊首的人移除
如此反復，直到隊列中剩餘一人

多人共用一台列印機，採取「先到先服務」的隊列策略來執行列印任務
需要解決的問題：1 列印系統的容量是多少？2 在能夠接受的等待時間內，系統可容納多少用戶以多高的頻率提交列印任務？

輸入：abba
輸出：False
思路：1 先將需要判定的詞從隊尾加入 deque; 2從兩端同時移除字元並判斷是否相同，直到deque中剩餘0個（偶數）或1個字元（奇數）

內容參考： https://algo.itcharge.cn/04.%E9%98%9F%E5%88%97/01.%E9%98%9F%E5%88%97%E5%9F%BA%E7%A1%80%E7%9F%A5%E8%AF%86/01.%E9%98%9F%E5%88%97%E5%9F%BA%E7%A1%80%E7%9F%A5%E8%AF%86/

G. python中用字典寫出樹形數據結構並在控制台中列印樹形數據結構

#!/usr/bin/python3
#-*-coding:utf-8-*-

defprint_tree(tree):
buff=['ROOT/']
_print_tree(tree,buff,'',0)
print('
'.join(buff))

def_print_tree(tree,buff,prefix,level):
count=len(tree)
fork,vintree.items():
count-=1
ifv:
buff.append('%s+-%s/'%(prefix,k))
ifcount>0:
_print_tree(v,buff,prefix+'|',level+1)
else:
_print_tree(v,buff,prefix+'',level+1)
else:
buff.append('%s+-%s'%(prefix,k))

deftest():
tree={
'bin':{'bash':None,'cat':None,'cp':None,},
'etc':{
'init.d':{'apache2':None,'slapd':None,'sshd':None,},
'passwd':None,
'hosts':None,
},
'var':{
'log':{
'apache2':{'accesslog':None,'errorlog':None,},
},
},
}
print_tree(tree)

if__name__=='__main__':
test()

輸出結果：

ROOT/
+-etc/
|+-passwd
|+-init.d/
||+-apache2
||+-sshd
||+-slapd
|+-hosts
+-bin/
|+-cp
|+-bash
|+-cat
+-var/
+-log/
+-apache2/
+-errorlog
+-accesslog

H. PYTHON的數據結構和演算法介紹

當你聽到數據結構時，你會想到什麼？

數據結構是根據類型組織和分組數據的容器。它們基於可變性和順序而不同。可變性是指創建後改變對象的能力。我們有兩種類型的數據結構，內置數據結構和用戶定義的數據結構。

什麼是數據演算法-是由計算機執行的一系列步驟，接受輸入並將其轉換為目標輸出。

列表是用方括弧定義的，包含用逗號分隔的數據。該列表是可變的和有序的。它可以包含不同數據類型的混合。

months=['january','february','march','april','may','june','july','august','september','october','november','december']
print(months[0])#print the element with index 0
print(months[0:7])#all the elements from index 0 to 6
months[0]='birthday #exchange the value in index 0 with the word birthday

print(months)

元組是另一種容器。它是不可變有序元素序列的數據類型。不可變的，因為你不能從元組中添加和刪除元素，或者就地排序。

length, width, height =9,3,1 #We can assign multiple variables in one shot

print("The dimensions are {} * {} * {}".format(length, width, height))

一組

集合是唯一元素的可變且無序的集合。它可以讓我們快速地從列表中刪除重復項。

numbers=[1,2,3,4,6,3,3]

unique_nums = set(numbers)
print(unique_nums)

models ={'declan','gift','jabali','viola','kinya','nick',betty' }

print('davis' in models)#check if there is turner in the set models
models.add('davis')
print(model.pop())remove the last item#
字典

字典是可變和無序的數據結構。它允許存儲一對項目(即鍵和值)

下面的例子顯示了將容器包含到其他容器中來創建復合數據結構的可能性。

* 用戶定義的數據結構*

使用數組的堆棧堆棧是一種線性數據結構，其中元素按順序排列。它遵循L.I.F.O的機制，意思是後進先出。因此，最後插入的元素將作為第一個元素被刪除。這些操作是:

溢出情況——當我們試圖在一個已經有最大元素的堆棧中再放一個元素時，就會出現這種情況。

下溢情況——當我們試圖從一個空堆棧中刪除一個元素時，就會出現這種情況。

隊列是一種線性數據結構，其中的元素按順序排列。它遵循先進先出的F.I.F.O機制。

描述隊列特徵的方面

兩端:

前端-指向起始元素。

指向最後一個元素。

有兩種操作:

樹用於定義層次結構。它從根節點開始，再往下，最後的節點稱為子節點。

鏈表

它是具有一系列連接節點的線性數據。每個節點存儲數據並顯示到下一個節點的路由。它們用來實現撤銷功能和動態內存分配。

圖表

這是一種數據結構，它收集了具有連接到其他節點的數據的節點。

它包括:

演算法

在演算法方面，我不會講得太深，只是陳述方法和類型:

原文：https://www.tuicool.com/articles/hit/VRRvYr3

I. 《數據結構與演算法Python語言描述》pdf下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源

《數據結構與演算法Python語言描述》網路網盤pdf最新全集下載:
鏈接: https://pan..com/s/13XAS0SLNmxior29Jdxkutw

J. 高中要上python嗎

2017年初消息：浙江省信息技術新教材，即將在2017級（2017年9月入學）高中新生中開始使用。（推薦學習：Python視頻教程）
據了解，與目前的選考（可以理解為高考科目）要求的信息技術教材由3本《信息技術基礎》、《多媒體技術應用》、《演算法與程序設計》3本組成，涉及軟體（應用軟體與編程軟體）包括但不限於，
信息技術基礎：Excel、Access；
多媒體技術應用：Photoshop、Flash
演算法與程序設計：Visual Basic 6.0，演算法部分只涉及冒泡、插入排序，與二分查找，不同
後改為
取消《多媒體技術應用》模塊（也就是說，不再考察Photoshop和Flash了）
取消對Excel、Access軟體使用的考察
編程語言將換用Python
將使用Python + matplotpb + pandas ，並直接編程來繪制圖表、操縱數據、進行數據可視化，來替代之前有關Excel和Access的考察
-*** 演算法與程序設計模塊也將使用Python，並新增基礎數據結構知識（線性數據結構，與非線性數據結構中的樹與二叉樹）***
Python早已經為編程界所推崇,人生苦短,我用Python,Python是世界上最好的編程語言.
其實從去年開始注意到吳俊傑老師開設提議Python加入信息技術課程內容的消息,現在浙江先行,老師是真的先行者,實幹家,由衷敬佩.
Python是非常優秀的解釋型腳本語言,當前人工智慧/數據挖掘/機器學習大量的使用Python,Python的需求逐漸增加,而且在科研領域Python也有著豐富的工具,比如pandas,numpy,scipy等等科學計算工具。
高中生掌握一些Python以後也大有用處.而且Python語言經過簡單的學習就可以編寫一些具有使用功能的小工具提高日常工作學習的效率,讓生活變得更加美好。
我自己就是一個很好的例子,大家可以看我之前發的編寫腳本處理圖片,提高工作效率.這與c語言不通,c語言畢竟晦澀難懂,不適合沒有對於計算機沒有一定了解的初學者.對於大部分高中生來說,如果是學習vb或者c以後很那在日常生活中運用,用進廢退,自然也就淡忘了,這跟當前大學很多工科學生學習c語言的情況是一樣的。
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