Python3 (入门2) 数据结构

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本文由 Luzhuo 编写,转发请保留该信息.
原文: http://blog.csdn.net/rozol/article/details/68938984

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以下代码以Python3.6.1为例
Less is more!

#!/usr/bin/env python# coding=utf-8__author__ = 'Luzhuo'__date__ = '2017/5/3'# datastructure.py 数据结构# 列表[有序可变序列]def lists():    # --- 列表 ---    # 列表可通过 append() / pop() 方法,作为栈使用    # 列表可通过 deque() 封装,作为双向队列使用    # 创建    lists = ["a", "b", "c"] # 列表    lists = list() # 空列表    lists = list((1, 2, 3)) # (将 元组 转为列表 (注:将字典转为列表会损失数据)    lists = [i for i in range(10)] # 其他:[(10,i) for i in range(10)]    # 统计    length = len(lists) # 列表长度    count = lists.count("c") # 统计该元素数量    # 获取    str0 = lists[0] # 取出列表中的数据    lists = lists[0:3]    lists = lists[0:3:2]    ary2 = lists.copy() # 浅拷贝列表    # 查找    index = lists.index("b") # 查询该元素的位置, 不存在抛异常(注意)    index = lists.index("b", 1)  # 从 1-末尾    index = lists.index("b", 0, 2) # 从 0-2 (起始索引不能越界)    elem = min(lists)    elem = max(lists)    # 遍历    for i in lists:        print("for:%s"%i)    # 修改    lists[0] = "0" # 修改第一个数据    lists.reverse() # 倒序    lists.sort() # (自然顺序)排序    # 添加    lists.append("d") # 添加数据(加到末尾)    lists.insert(1, "a1") # 插入数据    lists.extend(["d", "e", "f"]) # 添加数据(元素追加到末尾)    lists = [1, 2] + [3, 4] # 合并列表    lists = [1, 2] * 3 # 添加元素到自身3次    # 删除    del lists[1] # 根据索引删除(注意)    lists.pop() # 删除最后元素    lists.remove("aa") # 根据元素删除, 找不到则抛一行    lists.clear() # 清空列表    # 判断    boolean = "a" in lists # 该元素是否存在于列表中    boolean = "a" not in lists # 该元素是否不存在于列表中    # 排序    lists = sorted(lists)# 字典(无序可变的映射类型,键值对集合,且键唯一)def dics():    # --- 字典 ----    # 创建(由 键值对(key:value) 组成)    dics = {1:"a", 2:"b", 3:"c"}    dics = dict() # 创建空字典    dics = dict([(1, "a"), (2, "b")]) # (序列)转为字典 (列表序列: dict([[1, "a"], [2, "b"]]); 元组列表: dict(((1, "a"), (2, "b"))))    dics = dict(a = 1, b = 2) # (注: 格式固定, 字母 = 数字, 字母不能加"号) # => {'a': 1, 'b': 2}    dics = {i for i in range(10)} # 其他:{(10,i) for i in range(10)}     dics = {chr(x) : x for x in range(65, 80)}    # 获取    strs = dics[1] # 按key取value, 没有对应key时抛异常(注意)    strs = dics.get(1) # 按key获取value    strs = dics.get(5, -1) # -1 为没有该key的返回    strs = dics.setdefault(1) # 按key取value, key不存在则添加,value为None    strs = dics.setdefault(12, -1) # -1为不存在key时,添加的value为-1    keys = dics.keys() # 所有key    values = dics.values() # 所有value    kevaList = dics.items() # 获取(key,value)列表,格式为[(key1, value1), (key2, value2)]    dics2 = dics.copy() # 浅拷贝    dics3 = dics.fromkeys(dics) # 根据字典所有key创建新字典,value为None    dics4 = dics.fromkeys(dics, -1) # -1为创建的新字典,value为-1    # 查找    key = min(dics) # 最小键    key = max(dics) # 最大键    # 遍历    for key,value in dics.items():        print("key:%d value:%s"%(key, value))    # 添加    dics.update({4:"d", 5:"f"}) # 添加字典    # 修改    dics[1] = "c"    # 删除    del dics[1] # 删除 键1 (注意)    dics.clear() # 清空    strs = dics.pop(1) # 删除,返回被删的元素(注意:同key同时删)    strs = dics.pop(5, -1) # -1 为没有该key时的返回    pul = dics.popitem() # 删除键值对,返回被删的元组(末尾起删)    # 统计    length = len(dics) # 字典长度    # 判断    boolean = 1 in dics # 该key是否在字典中存在    boolean = 1 not in dics # 该key是否不在字典中存在    # 排序    lists = sorted(dics) # 注:返回排序后的键列表# 元组[有序不变序列](不可修改)def tuples():    # --- 元组 ---    # 创建 (类似于列表的数据存储方式,但是不能修改)    tuples = ("柳岩", 21, "女")    tuples = tuple(["a", "b", "c"]) # 将 列表 转为 元组 (注:将字典转为元组会损失数据)    tuples = tuple() # 空元组,不知何用    # × 添加 × 修改 × 删除 (注意:不许修改)    # 获取    strs = tuples[0] # 获取指定索引数据    strs = tuples[-1] # 倒数获取数据 (1开始)    tup4 = tuples[1:] # 截取    tup5 = tuples[0:2]    tup2 = tuples + (1, 2, 3) # 合并元组(原元组不变)    tup3 = tuples * 3 # 复制(3份)合并元组    strs = max((1, 3, 6, 2.5)) # 最大值    strs = min((1, 3, 6, 2.5))    # 统计    length = len(tuples) # 元组长度    count = tuples.count(21) # 该元素的数量    # 查找    index = tuples.index(21) # 该元素出现的索引,找不到抛异常    index = tuples.index(21, 1) # 从 1-末尾    index = tuples.index(211, 0, 2) # 从 0-2    # 遍历    for i in tuples:        print("tuple:%s"%i)    # 判断    boolean = 21 in tuples    boolean = 21 not in tuples# Ranges[有序不变数字序列]def ranges():    # 创建    ranges = range(10)    ranges = range(1, 10)    ranges = range(1, -10, -2) # (开始, 停止, 步骤)    # 获取    num = ranges.index(5)    num = ranges[5]    ranges = ranges[:5]    ranges = ranges[1:5]    ranges = ranges[1:5:2]    # 判断    boolean = 5 in ranges    boolean = 5 not in ranges# 字符串[有序不可变Unicode序列]def strs():    # === 创建字符串 ===    strs = "Hello World!" # 字符串用 '/ " / ''' / """ 包裹    strs = """可多行的字符串"""    strs = str(123)    strs = str({1, 2, 3}) # 将对象转为字符串    strs = str(b'\xe4\xbd\xa0\xe5\xa5\xbd', "utf8") # bytes 转为字符串    strs = r"原始字符串" # 原始字符串    strs = u"Unicode字符串" # Unicode字符串    # 截取字符串    strs = strs[4] # 截取一个    strs = strs[6:11]  # 截取 6-11 (0开始)    strs = strs[6:] # 截取 6-末尾    strs = strs[-6:] # 截取 倒数6-末尾 (倒数1开始)    strs = strs.split("l") # 根据 关键词 分割字符串(返回列表)    strs = strs.split("l", 2) # 2为限制分割次数    strs = strs.partition("l") # 分割成三部分(前/l/后)    strs = strs.rpartition("l")    strs = "Hello\r\nWorld!".splitlines() # 按行分割    # 查找    index = strs.find("lo") # 查找 lo 字符串(首次)的索引, 未找到 -1    index = strs.find("lo", 0, 10)    index = strs.rfind("l") # 从右开始查找    index = strs.rfind("l", 0, 10)    index = strs.index("lo") # 查找 lo 字符串(首次)的索引, 未找到 抛异常    index = strs.index("lo", 0, 10)    index = strs.rindex("l") # 从右开始查找    index = strs.rindex("l", 0, 10)    index = strs.startswith("Hello") # 是否以该字符串开头    index = strs.endswith("!")    strs = min(strs)    strs = max(strs)    # 替换    strs = strs.replace("l", "o")    strs = strs.replace("l", "o", 2) # 2为限制替换次数    # 遍历    for i in strs:        print("for:%s"%i)    # 统计    length = len(strs) # 字符串长度    count = strs.count("l") # 统计 l 字符串出现的次数    count = strs.count("l", 0, 10)    # 转换    strs = strs.capitalize() # 将首字符大写,其余全小写    strs = strs.lower() # 所有字符转为小写    strs = strs.casefold() # 同(lower)    strs = strs.upper()    strs = strs.swapcase() # 大小写字母取反    bytes = strs.encode(encoding='utf-8', errors='strict') # 编码成("utf-8")bytes(同通过bytes.decode()解码)    # 格式化    strs = strs.ljust(20) # 左对齐, 20为补充长度(字符数不足20则自动补充空格至20)    strs = strs.rjust(20)    strs = strs.center(20)    strs = strs.zfill(20) # 左边填充0到指定宽度    strs = strs.lstrip() # 删除左边空格    strs = strs.rstrip()    strs = strs.title() # 标题 (每个单词首字母大写)    strs = "-".join(strs) # 每个相邻字符中间插入关键词(注意:关键词调用该函数)    strs.expandtabs() # 将"\t"用8位空格代替(注意:类似tab键的空格补充,而非直接将\t转为8位空格补充)    strs = '{name},{age}'.format(age=21,name='柳岩') # 自动格式化 支持 '{age}'.format(age=21) / '{0[0]}'.format([21]) / '{person.age}'.format(person) / '{:b}'.format(21) / '{:,}'.format(123456789)    strs = "6a6b6c6".translate(str.maketrans("abc", "123")) # 根据映射表格式化    # 判断    boolean = strs.isdigit() # 是否是(正整)数字(注意:是的关系,非包含的关系)    boolean = strs.isnumeric() # 同(isdigit)    boolean = strs.isalpha() # 是否是字母    boolean = strs.isalnum() # 是否是字母和数字(可混合)    boolean = strs.isspace() # 是否是空格    boolean = strs.isupper() # 是否是大写字母(可含数字)    boolean = strs.islower()    boolean = strs.isdecimal() # 是否是十进制数    boolean = strs.isidentifier() # 是否是合法标识符    boolean = strs.isprintable() # 是否可打印(含转义符=false)    boolean = strs.istitle() # 是否是标题 (单词首字母大写,空格分隔的视为标题)# 二进制序列def bytes():    # === bytes 字节[有序不可变序列] ===    # 创建    bs = b'She, in my opinion, is pretty.' # ' / " / '''均可, 只允许ASCII字符    # 转换    bs = bytes.fromhex("4c 6f 76 65") # 16进制字符串(每个字节两个16进制数)转为bytes (无视空格,类方法)    strs - bs.hex() # bytes转为16进制字符串    # === bytearray[有序可变序列] ===    # 创建    barray = bytearray()    barray = bytearray(10)    barray = bytearray(range(10))    barray = bytearray(bytes)    # 转换    barray = bytearray.fromhex("4c 6f 76 65") # 解析16进制字符串 (类方法)    strs = barray.hex() # bytearray转为16进制字符串    # --- bytes bytearray 共有的方法(可混合使用) ---    # 混合使用例子    b = b'abc'.replace(b'b', b'e')    barray = bytearray(b'abc').replace(b'b', b'e')    b = b'abc'.replace(bytearray(b'b'), bytearray(b'e'))    # 转换    strs = bs.decode(encoding='utf-8', errors='strict') # 解码 (error: strict(UnicodeError异常,默认) / ignore(忽略错误) / replace) (编码:strs.encode())    # 其他方法与 str 方法相同,这里不再重复测试    # === memoryview[内存视图](用于直接访问对象内部数据) ===    # 创建    mv = memoryview(bs) # 参数必须支持缓冲区的协议。(系统自带支持缓冲区协议: bytes / bytearray / array.array)    # 获取    byte = mv[1] # => 104    byte = mv[-1]    mv = mv[1]    mv = mv[1:3]    data = mv.obj # 被内存视图缓存的基础对象 (bs)    length = mv.nbytes # 数组的大小 (已被使用的空间大小)    length = mv.itemsize # 每个元素的大小    length = mv.ndim # 数组维度    tups = mv.shape # 数组大小生成元组 => (30,)    tups = mv.strides # 每个元素大小生成元组 => (1,)    # 判断    boolean = mv.readonly # 内存是否只读    boolean = mv.c_contiguous # 是否C连续    boolean = mv.f_contiguous # 是否Fortran连续    boolean = mv.contiguous # 是否连续 (C or Fortran 连续)    boolean = 83 in mv    boolean = 83 not in mv    # 转换    bytes(mv)    bytes = mv.tobytes()    strs = mv.hex() # 16进制    lists = mv.tolist() # 转为list # => [83, 104, ... , 121, 46]    # 遍历    for i in mv:        print(i)    # 关闭    mv.release() # 释放资源 (with自动释放)from collections import deque# 双向队列[有序序列] (封装list)def deques():    # 双向队列,线程安全,队列两端添加和弹出复杂度为O(1),效率很高    # 创建    lists = ["A", "B", "C", "D", "E"]    queue = deque(lists)    queue = deque(lists, 3) # 3为限制容器大小,队列满之后,先添加的元素将挤出另一端的旧元素; 未指定容器大小将是任意长度    queue = deque(range(10))    # 添加    queue.append("F") # 添加到右边    queue.appendleft("G") # 添加到左边    queue.extend(range(3)) # 右边添加iterable元素    queue.extendleft(range(3))    queue.insert(1, "L")    queue = queue + deque(range(3))    queue = queue * 3    # 获取    queue = queue.copy() # 浅拷贝    index = queue.index("A") # 获取索引,未找到抛ValueError异常    index = queue.index("A", 1)    index = queue.index("A", 7, 10)    elem = max(queue)    elem = min(queue)    # 统计    count = queue.count("A")    # 删除    elem = queue.pop() # 弹出右边元素    elem = queue.popleft() # 弹出左边元素    queue.clear() # 清空    queue.remove("L")    # 指针    queue.rotate(-1) # 旋转指针 +元素后移 -元素前移    # 其他    queue.reverse() # 反转元素    num = queue.maxlen # 指定的限制容量,未做限制返回None    # 遍历    for i in queue:        print(i)    # 判断    boolean = "A" in queue    boolean = "A" not in queue# 集合(无重复元素的无序容器)def sets():    # 集合存放不同可哈希的对象,常用于删除重复项, 做交集 / 并集 / 差集 等数学运算    # set可变, frozenset不可变,frozenset可存入set中(所以修改方法是set特有的)    # --- set ---    # 创建    sets = set(range(10))    sets1 = set('abcdefg')    sets2 = set('acemnorsuvwxz')    sets3 = set('bdfghijklpqty')    # 获取    sets = sets.copy() # 浅拷贝    # 统计    length = len(sets)    # 数学运算    sets = sets.union(set([9, 10, 11, 12, 13])) # 并集, 产生新集合 (新集合,元素来自于所有集合)    sets = sets | set([9, 10, 11, 12, 13]) # 同union    sets = sets.intersection(set([5, 6, 7])) # 交集,产生新集合 (新集合,元素来自所有集合共有的)    sets = sets & set([5, 6, 7]) # 同intersection    sets = sets.difference(set([5, 6, 7])) # 新集合,不含arg元素    sets = sets - set([5, 6, 7]) # 同difference    sets = sets.symmetric_difference(set([5, 6, 7, 13])) # 产生新集合, 元素来自两集合都不重复的元素    sets = sets ^ set([5, 6, 7, 13]) # 同symmetric_difference    # 遍历    for i in sets1:        print(i)    # 判断    boolean = 3 in sets    boolean = 3 not in sets    boolean = sets2.isdisjoint(sets3) # (元素不相交True) 该集合是否与arg集合的任何元素不相交    boolean = set([1, 2]).issubset(sets) # (子集True) 是否是arg的子集(任何元素在arg中)    boolean = set([1, 2]) <= sets # 同issubset    boolean = set([1, 2]) < sets # (真子集True) sets <= arg and sets != arg    boolean = sets.issuperset(set([1, 2])) # (父集True) 是否是arg的父集(arg任何元素在该集合中)    boolean = sets >= set([1, 2]) # 同issuperset    boolean = sets > set([1, 2]) # (真超集True) sets >= arg and sets != arg    # --- frozenset ---    # 创建    fsets = frozenset(range(10))    # 方法参考set (除set特有方法外)    # set 和 frozenset 混合运算    boolean = sets == fsets # 判断两集合任何元素是否相同    boolean = sets >= fsets    sets = sets1 | fsets    # --- set特有方法(修改方法) ---    # 添加    sets.add("A")    sets.add(frozenset([5, 6, 7])) # 集合中添加不可变集合    # 修改    sets.update(sets1) # 添加arg里的所有元素到该集合    sets |= sets1 # 同updata    sets.intersection_update(sets1) # 只保留arg的交集 (相同元素)    sets &= sets1 # 同intersection_update    sets.difference_update(sets1) # 取出arg的元素    sets -= sets1    sets.symmetric_difference_update(sets1) # 所有集合中非共有的元素    sets ^= sets1    # 删除    sets.remove("A") # 不存在抛KeyErrory异常    sets.discard("A") # 移除元素,不存在不抛异常,推荐使用    elem = sets.pop() # 从左边弹出元素    sets.clear()import heapq# 堆[二叉树结构,队列实现]def heapqs():    # 堆, 通过队列实现,而非链式实现, 左右结点查找通过 heap[k] <= heap[2*k+1] 和 heap[k] <= heap[2*k+2] 实现, 具体实现原理见 数据结构_树 文章    # 该堆队列拥有优先级队列算法(排序), 主要操作最左边(最小)的元素    lists = [3, 6, 8, 4, 5, 7, 9, 2, 4, 6, 5]    lists1 = [(3, "A"), (6, "B"), (8, "C"), (4, "D"), (5, "E")]    # 创建    heapq.heapify(lists) # 带有优先级队列算法, 最小值在第一个 (注,只有先调用该方法,pop取出的值才准确)    # 添加    heapq.heappush(lists, 5) # 添加元素    # 获取    elem = lists[1]    elem = heapq.heappop(lists) # 弹出第一项    elem = heapq.heappushpop(lists, 6) # heappush + heappop    elem = heapq.heapreplace(lists, 7) # heappop + heappush    elem = max(lists)    elem = min(lists)    # 其他    iterator = heapq.merge(lists, lists, key=None, reverse=False) # 合并, 返回迭代器# ===== 函数调用 =====if __name__ == "__main__":    lists()    dics()    tuples()    ranges()    strs()    bytes()    deques()    sets()# ===== 函数调用 =====