⑴ 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**
⑵ 一文搞懂python數據類型和結構
每次python從入門到精通都是從頭開始看，做這個學習筆記主要是為了讓自己可以省去學習數據類型和結構那幾章的時間，所以「偷懶」可以促進生產力發展......
分別是： 整數型、浮點型、復數、常量、布爾型、字元串 。其中復數基本不會使用到，可以不用太關注
分別是 列表、字典、集合和元組 ，其中最常見並且工作中經常使用到的就是列表和欄位，其他兩個不常見。
02、字典
列表之外，字典可能是python中用的也比較多的數據結構了，由於字典的底層應用哈希映射，所以要求字典的所有key必須是不可變元素（可哈希對象），增刪改查操作一般都能實現O(1)復雜度，是低復雜度的必備數據結構。
03、集合
集合（set）是一個無序的不重復元素序列。
可以使用大括弧 { } 或者 set() 函數創建集合，注意：創建一個空集合必須用 set() 而不是 { }，因為 { } 是用來創建一個空字典。
集合操作可能最常見於用於對列表去重，它的最大特性是各元素僅保留1次，底層也是應用了哈希函數，所以在集合中查找元素一般也可實現O(1)復雜度，同時集合的嵌套元素也要求是不可變類型（可哈希對象）
add：在集合中增加一個元素，如果元素已存在，則無實際操作
pop：不接受任何參數，堪稱是最神秘的操作，不同於列表的從尾端刪除、字典的指定鍵刪除，集合的pop操作看似是"隨機"刪除。但實際上是按照加入集合的先後順序，刪除"最早"加入的元素
除了與列表和字典中類似的增刪改操作外，集合還支持數學概念下的集合操作，如交集、並集、差集等。
04、元組
如果說列表、字典和集合都有其各自擅長應用場景的話，那麼元組可能是最沒有存在感的數據結構：它介面有限、功能單一，而且是不可變類型。一般而言，用元組解決的問題都可以用列表實現。但使用用元組時，更多在於暗示該序列為不可變類型。當然，當元組內嵌套子列表時實際上是可以對嵌套的子列表進行更改操作的。
https://github.com/zqkyy/py_basic_structure
有問題可以私信我，歡迎交流！
⑶ Python中如何實現基本的數據結構
要學的，python只是繼承了list,dict,set等常用的數據結構。一般情況只要將幾種內置對象組合就可以。如果你要實現復雜的數據結構還是要自己實現。
⑷ 利用Python進行數據分析筆記：3.1數據結構
元組是一種固定長度、不可變的Python對象序列。創建元組最簡單的辦法是用逗號分隔序列值：
tuple 函數將任意序列或迭代器轉換為元組：
中括弧 [] 可以獲取元組的元素， Python中序列索引從0開始 ：
元組一旦創建，各個位置上的對象是無法被修改的，如果元組的一個對象是可變的，例如列表，你可以在它內部進行修改：
可以使用 + 號連接元組來生成更長的元組：
元組乘以整數，則會和列表一樣，生成含有多份拷貝的元組：
將元組型的表達式賦值給變數，Python會對等號右邊的值進行拆包：
拆包的一個常用場景就是遍歷元組或列表組成的序列：
*rest 用於在函數調用時獲取任意長度的位置參數列表：
count 用於計量某個數值在元組中出現的次數：
列表的長度可變，內容可以修改。可以使用 [] 或者 list 類型函數來定義列表：
append 方法將元素添加到列表尾部：
insert 方法可以將元素插入到指定列表位置：
（ 插入位置范圍在0到列表長度之間 ）
pop 是 insert 的反操作，將特定位置的元素移除並返回：
remove 方法會定位第一個符合要求的值並移除它：
in 關鍵字可以檢查一個值是否在列表中；
not in 表示不在：
+ 號可以連接兩個列表：
extend 方法可以向該列表添加多個元素：
使用 extend 將元素添加到已經存在的列表是更好的方式，比 + 快。
sort 方法可以對列表進行排序：
key 可以傳遞一個用於生成排序值的函數，例如通過字元串的長度進行排序：
bisect.bisect 找到元素應當被插入的位置，返回位置信息
bisect.insort 將元素插入到已排序列表的相應位置保持序列排序
bisect 模塊的函數並不會檢查列表是否已經排序，因此對未排序列表使用bisect不會報錯，但是可能導致不正確結果
切片符號可以對大多數序列類型選取子集，基本形式是 [start:stop]
起始位置start索引包含，結束位置stop索引不包含
切片還可以將序列賦值給變數：
start和stop可以省略，默認傳入起始位置或結束位置，負索引可以從序列尾部進行索引：
步進值 step 可以在第二個冒號後面使用， 意思是每隔多少個數取一個值：
對列表或元組進行翻轉時，一種很聰明的用法時向步進值傳值-1：
dict(字典)可能是Python內建數據結構中最重要的，它更為常用的名字是 哈希表 或者 關聯數組 。
字典是鍵值對集合，其中鍵和值都是Python對象。
{} 是創建字典的一種方式，字典中用逗號將鍵值對分隔：
你可以訪問、插入或設置字典中的元素,:
in 檢查字典是否含有一個鍵：
del 或 pop 方法刪除值， pop 方法會在刪除的同時返回被刪的值，並刪除鍵：
update 方法將兩個字典合並：
update方法改變了字典元素位置，對於字典中已經存在的鍵，如果傳給update方法的數據也含有相同的鍵，則它的值將會被覆蓋。
字典的值可以是任何Python對象，但鍵必須是不可變的對象，比如標量類型（整數、浮點數、字元串）或元組（且元組內對象也必須是不可變對象）。
通過 hash 函數可以檢查一個對象是否可以哈希化（即是否可以用作字典的鍵）：
集合是一種無序且元素唯一的容器。
set 函數或者是用字面值集與大括弧，創建集合：
union 方法或 | 二元操作符獲得兩個集合的聯合即兩個集合中不同元素的並集：
intersection 方法或 & 操作符獲得交集即兩個集合中同時包含的元素：
常用的集合方法列表：
和字典類似，集合的元素必須是不可變的。如果想要包含列表型的元素，必須先轉換為元組：
⑸ python 如何表示數據結構
Python中最基本的數據結構。序列中的每個元素都分配一個數字 - 它的位置，或索引，第一個索引是0，第二個索引是1，依此類推
列表
1、定義列表，取出列表中的值
1
1 names = [] #定義空列表 2 names = ['a','b','c'] #定義一個非空列表 3 4 # 取出列表中的值 5 6 >>> names = ['a','b','c'] 7 >>> names[0] 8 'a' 9 >>> names[1]10 'b'11 >>> names[2]12 'c'13 >>> names[-1]#倒著取最後一個值14 'c'
2、切片
1
1 >>> names = ['a','b','c','d'] # 列表的下標值是從0開始取值的 2 >>> names[1:3] #取1到3之間的元素，包括1，不包括3 3 ['b', 'c'] 4 >>> names[1:-1] #取1到-1之間的元素，包括1，不包括-1 5 ['b', 'c'] 6 >>> names[0:3] 7 ['a', 'b', 'c'] 8 >>> names[:3] #從頭開始取，0可以省略，效果等同於names[0:3] 9 ['a', 'b', 'c']10 >>> names[3:] #想取到最後一個值，必須不能寫-1，只能這么寫11 ['d']12 >>> names[0::2] #後面的2表示：每隔一個元素就取一個13 ['a', 'c']14 >>> names[::2] #從頭開始0可以省略，效果跟上一句一樣15 ['a', 'c']
切片小結：
①序列始終都是從左向右切片的，不能是從右向左
①列表切片時，起始位的元素是包括的，結束位的元素是不包括（又叫顧頭不顧尾），最後一個位置表示步長（names[開始位:結束位:步長]）
②如果從0位置取值，0可以省略
③想取最後一個值時，結束位不能是-1，因為結束位的元素不包括，所以只能留空
⑹ Python數據結構如何進行內建詳解
Python數據結構 1. 列表list：變數賦值方式：shoplist=['apple','mango','carrot','banana'] 2. 元組array：變數賦值方式：zoo=(‘wolf’,‘elephant’,'penguin’) 3. 字典dict：變數賦值方式：d={key1:value1,key2:value2} 4. 序列：列表、元組和字元串都是序列 (1) 索引操作符：取得列表/元組中的一個元素或字元串的的某個字元 (2) 切片操作符：取得序列的一個切片，連續的元素/字元(3) eg：name=’swaroop’ print‘characters0is’,name[0]#’s’ 索引操作符，類似C# print‘characters1to3is’,name[1:3] ‘wa’ 切片操作符，類似C# 中的Substring方法 事實上Python包含的內容還很多很多，如Python和傳統的解釋型腳本語言不同，它在第一次執行時會編譯成位元組碼，其後執行就直接運行字 節碼了，這個.NET的DLR有點類似源碼天空 ，和Java的虛擬機也類似，總之是將代碼轉化成更接近機器代碼的方式，這樣可以提高性能。
⑺ Python高級數據結構——堆
在一個 最小堆 (min heap) 中，如果 P 是 C 的一個父級節點，那麼 P 的 key（或 value) 應小於或等於 C 的對應值。 正因為此，堆頂元素一定是最小的，我們會利用這個特點求最小值或者第 k 小的值。
在一個 最大堆 (max heap) 中，P 的 key（或 value) 大於或等於 C 的對應值。
以python為例，說明堆的幾個常見操作，這里需要用到一個內置的包：heapq
python中使用堆是通過傳入一個數組，然後調用一個函數，在原地讓傳入的數據具備堆的特性
需要注意的是，heapify默認構造的是小頂堆（min heap），如果要構造大頂堆，思路是把所有的數值倒轉，既* -1，例如：
使用heapq提供的函數： heappop 來實現
具體使用方式參考 初始化Heapify
使用heapq提供的函數： heappush 來實現
同時heapq還提供另外一個函數： heappushpop ，能夠在一個函數實現push&pop兩個操作；順序是：先push再pop
根據官方文檔的描述，這個函數會比先在外圍先調用heappush，再調用heappop，效率更高
先pop數據再push數據，和heappushpop的順序是反著的； 同樣的，這樣調用的性能也會比先調用heappop再調用heappush更好
如果pop的時候隊列是空的，會拋出一個異常
可以通過 heapq.merge 將多個 已排序 的輸入合並為一個已排序的輸出，這個本質上不是堆；其實就是用兩個指針迭代
對於這個問題，有一個演算法題可以實現相同的功能
從 iterable 所定義的數據集中返回前 n 個最大/小元素組成的列表。
函數為： heapq.nlargest() | heapq.nsmallest()
heapq - Heap queue algorithm - Python 3.10.4 documentation
⑻ python數據結構如何實
Python中有許多數據結構是預先實現了的，這是它比C語言更強的地方。
Python中已經實現了一些基本的數據結構：
數，包括int、long、float等
字元串
數組，高級數組
哈希數據結構，包括字典dict和集合set
Python中的一些標准庫也有隊列、棧、堆之類的數據結構。
如果您想要親手實現這些數據結構，不妨去看一看C語言是如何編寫出Python語言這些新功能的（查看Python的實現源代碼），或者去維基網路、網路，您可以在那裡找到更多有用的信息。