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python开发需求数据结构

发布时间:2023-06-16 01:00:21

python中的数据结构分析

1.Python数据结构篇

数据结构篇主要是阅读[Problem Solving with Python](Welcome to Problem Solving with Algorithms and Data Structures) [该网址链接可能会比较慢]时写下的阅读记录,当然,也结合了部分[算法导论](Introction to Algorithms)
中的内容,此外还有不少wikipedia上的内容,所以内容比较多,可能有点杂乱。这部分主要是介绍了如何使用Python实现常用的一些数据结构,例
如堆栈、队列、二叉树等等,也有Python内置的数据结构性能的分析,同时还包括了搜索和排序(在算法设计篇中会有更加详细的介绍)的简单总结。每篇文
章都有实现代码,内容比较多,简单算法一般是大致介绍下思想及算法流程,复杂的算法会给出各种图示和代码实现详细介绍。

**这一部分是下
面算法设计篇的前篇,如果数据结构还不错的可以直接看算法设计篇,遇到问题可以回来看数据结构篇中的某个具体内容充电一下,我个人认为直接读算法设计篇比
较好,因为大家时间也都比较宝贵,如果你会来读这些文章说明你肯定有一定基础了,后面的算法设计篇中更多的是思想,这里更多的是代码而已,嘿嘿。**

(1)[搜索](Python Data Structures)

简述顺序查找和二分查找,详述Hash查找(hash函数的设计以及如何避免冲突)

(2)[排序](Python Data Structures)

简述各种排序算法的思想以及它的图示和实现

(3)[数据结构](Python Data Structures)

简述Python内置数据结构的性能分析和实现常用的数据结构:栈、队列和二叉堆

(4)[树总结](Python Data Structures)

简述二叉树,详述二叉搜索树和AVL树的思想和实现

2.Python算法设计篇

算法设计篇主要是阅读[Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language](Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language)[**点击链接可进入Springer免费下载原书电子版**]之后写下的读书总结,原书大部分内容结合了经典书籍[算法导论](Introction to Algorithms),
内容更加细致深入,主要是介绍了各种常用的算法设计思想,以及如何使用Python高效巧妙地实现这些算法,这里有别于前面的数据结构篇,部分算法例如排
序就不会详细介绍它的实现细节,而是侧重于它内在的算法思想。这部分使用了一些与数据结构有关的第三方模块,因为这篇的重点是算法的思想以及实现,所以并
没有去重新实现每个数据结构,但是在介绍算法的同时会分析Python内置数据结构以及第三方数据结构模块的优缺点,也就意味着该篇比前面都要难不少,但
是我想我的介绍应该还算简单明了,因为我用的都是比较朴实的语言,并没有像算法导论一样列出一堆性质和定理,主要是对着某个问题一步步思考然后算法就出来
了,嘿嘿,除此之外,里面还有很多关于python开发的内容,精彩真的不容错过!

这里每篇文章都有实现代码,但是代码我一般都不会分
析,更多地是分析算法思想,所以内容都比较多,即便如此也没有包括原书对应章节的所有内容,因为内容实在太丰富了,所以我只是选择经典的算法实例来介绍算
法核心思想,除此之外,还有不少内容是原书没有的,部分是来自算法导论,部分是来自我自己的感悟,嘻嘻。该篇对于大神们来说是小菜,请一笑而过,对于菜鸟
们来说可能有点难啃,所以最适合的是和我水平差不多的,对各个算法都有所了解但是理解还不算深刻的半桶水的程序猿,嘿嘿。

本篇的顺序按照原书[Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language](Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language)的章节来安排的(章节标题部分相同部分不同哟),为了节省时间以及保持原着的原滋原味,部分内容(一般是比较难以翻译和理解的内容)直接摘自原着英文内容。

**1.
你也许觉得很多内容你都知道嘛,没有看的必要,其实如果是我的话我也会这么想,但是如果只是归纳一个算法有哪些步骤,那这个总结也就没有意义了,我觉得这
个总结的亮点在于想办法说清楚一个算法是怎么想出来的,有哪些需要注意的,如何进行优化的等等,采用问答式的方式让读者和我一起来想出某个问题的解,每篇
文章之后都还有一两道小题练手哟**

**2.你也许还会说算法导论不是既权威又全面么,基本上每个算法都还有详细的证明呢,读算法导论岂
不更好些,当然,你如果想读算法导论的话我不拦着你,读完了感觉自己整个人都不好了别怪小弟没有提醒你哟,嘻嘻嘻,左一个性质右一个定理实在不适合算法科
普的啦,没有多少人能够坚持读完的。但是码农与蛇的故事内容不多哟,呵呵呵**

**3.如果你细读本系列的话我保证你会有不少收获的,需要看算法导论哪个部分的地方我会给出提示的,嘿嘿。温馨提示,前面三节内容都是介绍基础知识,所以精彩内容从第4节开始哟,么么哒 O(∩_∩)O~**

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

本节主要是对原书中的内容做些简单介绍,说明算法的重要性以及各章节的内容概要。

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

**本节主要介绍了三个内容:算法渐近运行时间的表示方法、六条算法性能评估的经验以及Python中树和图的实现方式。**

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

原书主要介绍了一些基础数学,例如排列组合以及递归循环等,但是本节只重点介绍计算算法的运行时间的三种方法

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

**本节主要介绍算法设计的三个核心知识:Inction(推导)、Recursion(递归)和Rection(规约),这是原书的重点和难点部分**

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

**本节主要介绍图的遍历算法BFS和DFS,以及对拓扑排序的另一种解法和寻找图的(强)连通分量的算法**

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

**本节主要介绍分治法策略,提到了树形问题的平衡性以及基于分治策略的排序算法**

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

**本节主要通过几个例子来介绍贪心策略,主要包括背包问题、哈夫曼编码和最小生成树等等**

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

**本节主要结合一些经典的动规问题介绍动态规划的备忘录法和迭代法这两种实现方式,并对这两种方式进行对比**

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

**本节主要介绍图算法中的各种最短路径算法,从不同的角度揭示它们的内核以及它们的异同**

⑵ 一文搞懂python数据类型和结构

每次python从入门到精通都是从头开始看,做这个学习笔记主要是为了让自己可以省去学习数据类型和结构那几章的时间,所以“偷懒”可以促进生产力发展......

分别是: 整数型、浮点型、复数、常量、布尔型、字符串 。其中复数基本不会使用到,可以不用太关注

分别是 列表、字典、集合和元组 ,其中最常见并且工作中经常使用到的就是列表和字段,其他两个不常见。

02、字典
列表之外,字典可能是python中用的也比较多的数据结构了,由于字典的底层应用哈希映射,所以要求字典的所有key必须是不可变元素(可哈希对象),增删改查操作一般都能实现O(1)复杂度,是低复杂度的必备数据结构。

03、集合
集合(set)是一个无序的不重复元素序列。
可以使用大括号 { } 或者 set() 函数创建集合,注意:创建一个空集合必须用 set() 而不是 { },因为 { } 是用来创建一个空字典。

集合操作可能最常见于用于对列表去重,它的最大特性是各元素仅保留1次,底层也是应用了哈希函数,所以在集合中查找元素一般也可实现O(1)复杂度,同时集合的嵌套元素也要求是不可变类型(可哈希对象)
add:在集合中增加一个元素,如果元素已存在,则无实际操作

pop:不接受任何参数,堪称是最神秘的操作,不同于列表的从尾端删除、字典的指定键删除,集合的pop操作看似是"随机"删除。但实际上是按照加入集合的先后顺序,删除"最早"加入的元素

除了与列表和字典中类似的增删改操作外,集合还支持数学概念下的集合操作,如交集、并集、差集等。

04、元组
如果说列表、字典和集合都有其各自擅长应用场景的话,那么元组可能是最没有存在感的数据结构:它接口有限、功能单一,而且是不可变类型。一般而言,用元组解决的问题都可以用列表实现。但使用用元组时,更多在于暗示该序列为不可变类型。当然,当元组内嵌套子列表时实际上是可以对嵌套的子列表进行更改操作的。

https://github.com/zqkyy/py_basic_structure

有问题可以私信我,欢迎交流!

⑶ Python中如何实现基本的数据结构

要学的,python只是继承了list,dict,set等常用的数据结构。一般情况只要将几种内置对象组合就可以。如果你要实现复杂的数据结构还是要自己实现。

⑷ 利用Python进行数据分析笔记:3.1数据结构

元组是一种固定长度、不可变的Python对象序列。创建元组最简单的办法是用逗号分隔序列值:

tuple 函数将任意序列或迭代器转换为元组:

中括号 [] 可以获取元组的元素, Python中序列索引从0开始

元组一旦创建,各个位置上的对象是无法被修改的,如果元组的一个对象是可变的,例如列表,你可以在它内部进行修改:

可以使用 + 号连接元组来生成更长的元组:

元组乘以整数,则会和列表一样,生成含有多份拷贝的元组:

将元组型的表达式赋值给变量,Python会对等号右边的值进行拆包:

拆包的一个常用场景就是遍历元组或列表组成的序列:

*rest 用于在函数调用时获取任意长度的位置参数列表:

count 用于计量某个数值在元组中出现的次数:

列表的长度可变,内容可以修改。可以使用 [] 或者 list 类型函数来定义列表:

append 方法将元素添加到列表尾部:

insert 方法可以将元素插入到指定列表位置:
插入位置范围在0到列表长度之间

pop 是 insert 的反操作,将特定位置的元素移除并返回:

remove 方法会定位第一个符合要求的值并移除它:

in 关键字可以检查一个值是否在列表中;
not in 表示不在:

+ 号可以连接两个列表:

extend 方法可以向该列表添加多个元素:

使用 extend 将元素添加到已经存在的列表是更好的方式,比 + 快。

sort 方法可以对列表进行排序:

key 可以传递一个用于生成排序值的函数,例如通过字符串的长度进行排序:

bisect.bisect 找到元素应当被插入的位置,返回位置信息
bisect.insort 将元素插入到已排序列表的相应位置保持序列排序

bisect 模块的函数并不会检查列表是否已经排序,因此对未排序列表使用bisect不会报错,但是可能导致不正确结果

切片符号可以对大多数序列类型选取子集,基本形式是 [start:stop]
起始位置start索引包含,结束位置stop索引不包含

切片还可以将序列赋值给变量:

start和stop可以省略,默认传入起始位置或结束位置,负索引可以从序列尾部进行索引:

步进值 step 可以在第二个冒号后面使用, 意思是每隔多少个数取一个值:

对列表或元组进行翻转时,一种很聪明的用法时向步进值传值-1:

dict(字典)可能是Python内建数据结构中最重要的,它更为常用的名字是 哈希表 或者 关联数组
字典是键值对集合,其中键和值都是Python对象。
{} 是创建字典的一种方式,字典中用逗号将键值对分隔:

你可以访问、插入或设置字典中的元素,:

in 检查字典是否含有一个键:

del 或 pop 方法删除值, pop 方法会在删除的同时返回被删的值,并删除键:

update 方法将两个字典合并:
update方法改变了字典元素位置,对于字典中已经存在的键,如果传给update方法的数据也含有相同的键,则它的值将会被覆盖。

字典的值可以是任何Python对象,但键必须是不可变的对象,比如标量类型(整数、浮点数、字符串)或元组(且元组内对象也必须是不可变对象)。
通过 hash 函数可以检查一个对象是否可以哈希化(即是否可以用作字典的键):

集合是一种无序且元素唯一的容器。

set 函数或者是用字面值集与大括号,创建集合:

union 方法或 | 二元操作符获得两个集合的联合即两个集合中不同元素的并集:

intersection 方法或 & 操作符获得交集即两个集合中同时包含的元素:

常用的集合方法列表:

和字典类似,集合的元素必须是不可变的。如果想要包含列表型的元素,必须先转换为元组:

⑸ python 如何表示数据结构

Python中最基本的数据结构。序列中的每个元素都分配一个数字 - 它的位置,或索引,第一个索引是0,第二个索引是1,依此类推
列表
1、定义列表,取出列表中的值

1

1 names = [] #定义空列表 2 names = ['a','b','c'] #定义一个非空列表 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]#倒着取最后一个值14 'c'

2、切片

1

1 >>> names = ['a','b','c','d'] # 列表的下标值是从0开始取值的 2 >>> names[1:3] #取1到3之间的元素,包括1,不包括3 3 ['b', 'c'] 4 >>> names[1:-1] #取1到-1之间的元素,包括1,不包括-1 5 ['b', 'c'] 6 >>> names[0:3] 7 ['a', 'b', 'c'] 8 >>> names[:3] #从头开始取,0可以省略,效果等同于names[0:3] 9 ['a', 'b', 'c']10 >>> names[3:] #想取到最后一个值,必须不能写-1,只能这么写11 ['d']12 >>> names[0::2] #后面的2表示:每隔一个元素就取一个13 ['a', 'c']14 >>> names[::2] #从头开始0可以省略,效果跟上一句一样15 ['a', 'c']

切片小结:
①序列始终都是从左向右切片的,不能是从右向左
①列表切片时,起始位的元素是包括的,结束位的元素是不包括(又叫顾头不顾尾),最后一个位置表示步长(names[开始位:结束位:步长])
②如果从0位置取值,0可以省略
③想取最后一个值时,结束位不能是-1,因为结束位的元素不包括,所以只能留空

⑹ Python数据结构如何进行内建详解

Python数据结构 1. 列表list:变量赋值方式:shoplist=['apple','mango','carrot','banana'] 2. 元组array:变量赋值方式:zoo=(‘wolf’,‘elephant’,'penguin’) 3. 字典dict:变量赋值方式:d={key1:value1,key2:value2} 4. 序列:列表、元组和字符串都是序列 (1) 索引操作符:取得列表/元组中的一个元素或字符串的的某个字符 (2) 切片操作符:取得序列的一个切片,连续的元素/字符(3) eg:name=’swaroop’ print‘characters0is’,name[0]#’s’ 索引操作符,类似C# print‘characters1to3is’,name[1:3] ‘wa’ 切片操作符,类似C# 中的Substring方法 事实上Python包含的内容还很多很多,如Python和传统的解释型脚本语言不同,它在第一次执行时会编译成字节码,其后执行就直接运行字 节码了,这个.NET的DLR有点类似源码天空 ,和Java的虚拟机也类似,总之是将代码转化成更接近机器代码的方式,这样可以提高性能。

⑺ Python高级数据结构——堆

在一个 最小堆 (min heap) 中,如果 P 是 C 的一个父级节点,那么 P 的 key(或 value) 应小于或等于 C 的对应值。 正因为此,堆顶元素一定是最小的,我们会利用这个特点求最小值或者第 k 小的值。

在一个 最大堆 (max heap) 中,P 的 key(或 value) 大于或等于 C 的对应值。

以python为例,说明堆的几个常见操作,这里需要用到一个内置的包:heapq

python中使用堆是通过传入一个数组,然后调用一个函数,在原地让传入的数据具备堆的特性

需要注意的是,heapify默认构造的是小顶堆(min heap),如果要构造大顶堆,思路是把所有的数值倒转,既* -1,例如:

使用heapq提供的函数: heappop 来实现

具体使用方式参考 初始化Heapify

使用heapq提供的函数: heappush 来实现

同时heapq还提供另外一个函数: heappushpop ,能够在一个函数实现push&pop两个操作;顺序是:先push再pop

根据官方文档的描述,这个函数会比先在外围先调用heappush,再调用heappop,效率更高

先pop数据再push数据,和heappushpop的顺序是反着的; 同样的,这样调用的性能也会比先调用heappop再调用heappush更好

如果pop的时候队列是空的,会抛出一个异常

可以通过 heapq.merge 将多个 已排序 的输入合并为一个已排序的输出,这个本质上不是堆;其实就是用两个指针迭代

对于这个问题,有一个算法题可以实现相同的功能

从 iterable 所定义的数据集中返回前 n 个最大/小元素组成的列表。

函数为: heapq.nlargest() | heapq.nsmallest()

heapq - Heap queue algorithm - Python 3.10.4 documentation

⑻ python数据结构如何实

Python中有许多数据结构是预先实现了的,这是它比C语言更强的地方。

Python中已经实现了一些基本的数据结构:

  1. 数,包括int、long、float等

  2. 字符串

  3. 数组,高级数组

  4. 哈希数据结构,包括字典dict和集合set

Python中的一些标准库也有队列、栈、堆之类的数据结构。

如果您想要亲手实现这些数据结构,不妨去看一看C语言是如何编写出Python语言这些新功能的(查看Python的实现源代码),或者去维基网络、网络,您可以在那里找到更多有用的信息。

阅读全文

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