• 教师妹学python之五:数据结构


    5.1 什么是数据结构?

    现实世界中,我们经常需要一些“容器”来存储生活中使用的小物件。比如使用存钱罐存硬币、抽屉存媳妇用的护肤品、首饰等。通常我们如果将硬币、护肤品当成前文讲到的基本数据类型的实例,那么存钱罐、抽屉就可以类比成存储多个基本数据类型实例的容器,即Python的数据结构。

    在互联网世界中也是一样,如下图豆瓣网展示,同类型的数据可以存储在一个容器中。

    Python有四种基本数据结构,分别是:列表(list)、字典(dict)、元组(tuple)、集合(set)。我们先从整体上来认识一下这四种数据结构:

    5.2 列表(list)

    列表是最常用的Python数据类型,创建一个列表,只要把逗号分隔的不同的数据项使用方括号括起来即可。

    list = ['physics', 'chemistry', 1997, 2000]

    理解list,可以类比下图的手机袋;每个手机袋可以装一个物品,记着储物袋编号就能找到你物品所在位置。

    而这个编号,在Python列表中被称作索引,而且列表的索引是从 0 开始,即列表的第一个值的索引为0,最后一个值的索引为-1。如下图所示:

    5.2.1 增

    list.append()函数

    # list创建
    list = ['hello', 'world']
    # list追加元素
    list.append('qa.yw')
    print(list)
    >> ['hello', 'world', 'qa.yw']

    5.2.2 删

    del list[index]

    # list创建
    list = ['hello', 'world']
    # list追加元素
    list.append('qa.yw')
    
    del list[1]
    print(list)
    >> ['hello', 'qa.yw']

    5.2.3 改

    # list创建
    list = ['hello', 'world']
    # list追加元素
    list.append('qa.yw')
    print(list)
    >> ['hello', 'world', 'qa.yw']
    list[2] = 'qa'
    print(list)
    >> ['hello', 'world', 'qa']

    5.2.4 查

    list[index]

    # list创建
    list = ['hello', 'world']
    # list追加元素
    list.append('qa.yw')
    print(list[1])
    >> world

    5.2.5 切片

    1. list[start_index:end_index]
    nums = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]
    print(nums[2:7])
    >> [30, 40, 50, 60, 70]

    1. list[start_index:]
    nums = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]
    print(nums[2:])
    >> [30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]
    1. list[::-1] 列表反转
    nums = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]
    print(nums[::-1])
    >> [90, 80, 70, 60, 50, 40, 30, 20, 10]
    print(nums)
    >> [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]

    注意:此时列表反转并未对真正对nums进行元素反转。

    5.2.6 排序

    1. sorted(a,reverse=True)-降序
    nums = [80, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 10, 90]
    print(sorted(nums, reverse=True))
    >> [90, 80, 70, 60, 50, 40, 30, 20, 10]
    1. sorted(nums, reverse=False)-升序
    nums = [80, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 10, 90]
    print(sorted(nums, reverse=False))
    >> [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]

    5.2.7 列表方法总结

    序号

    函数

    1

    len(list)
    列表元素个数

    2

    max(list)
    返回列表元素最大值

    3

    min(list)
    返回列表元素最小值

    4

    list(seq)
    将元组转换为列表

    5

    list.append(obj)
    在列表末尾添加新的对象

    2

    list.count(obj)
    统计某个元素在列表中出现的次数

    7

    list.extend(seq)
    在列表末尾一次性追加另一个序列中的多个值(用新列表扩展原来的列表)

    8

    list.index(obj)
    从列表中找出某个值第一个匹配项的索引位置

    9

    list.insert(index, obj)
    将对象插入列表

    5.3 字典(dict)

    字典数据结构,可以借助真正的字典来理解。如下图:每个字都对应其释义。那么每个字就是对应右图的key,释义对应的value。

    字典的每个键值 key=>value 对用冒号 : 分割,每个对之间用逗号(,)分割,整个字典包括在花括号 {} 中 ,格式如下所示:

    d = {key1 : value1, key2 : value2, key3 : value3 }

    字典的特点:

    1)不允许同一个键出现两次。创建时如果同一个键被赋值两次,后一个值会被记住,如下实例:

    dict = {'Name': 'qa.yw', 'Age': 7}
    
    print("dict['Name']: ", dict['Name'])
    >> dict['Name']: qa.yw

    2)键必须不可变,所以可以用数字,字符串或元组充当,而用列表就不行,如下实例:

    dict = {['Name']: 'qa.yw', 'Age': 7}
     
    print ("dict['Name']: ", dict['Name'])
    >> TypeError: unhashable type: 'list'

    5.3.1 增

    增加字典很简单,在字典中增加key-value即可。    

    dict1 = { 'abc': 456 }
    dict1['bcd'] = 567
    print(dict1)
    >> {'abc': 456, 'bcd': 567}

    5.3.2 删

    能删单一的元素也能清空字典,清空只需一项操作。显示删除一个字典用del命令,如下实例:

    dict = {'Name': 'qa.yw', 'Age': 7, 'Class': 'First'}
    
    del dict['Name']  # 删除键 'Name'
    dict.clear()  # 清空字典
    del dict  # 删除字典
    
    print("dict['Age']: ", dict['Age'])
    print("dict['School']: ", dict['School'])
    >> 
    Traceback (most recent call last):
      File "/Users/younger/PycharmProjects/TeachWifeLearnPython/chapter_five/数据结构.py", line 47, in <module>
        print("dict['Age']: ", dict['Age'])
    TypeError: 'type' object is not subscriptable

    上述引发一个异常,是因为用执行 del 操作后字典不再存在:

    5.3.3 改

    dict = {'Name': 'Runoob', 'Age': 7, 'Class': 'First'}
     
    dict['Age'] = 8               # 更新 Age
     
    print ("dict['Age']: ", dict['Age'])
    >> dict['Age']:  8

    5.3.4 查

    dict = {'Name': 'Runoob', 'Age': 7, 'Class': 'First'}
     
    print ("dict['Name']: ", dict['Name'])
    print ("dict['Age']: ", dict['Age'])
    >> dict['Name']:  Runoob
    dict['Age']:  7

    5.3.5 内置函数

    序号

    函数及描述

    实例

    1

    len(dict)
    计算字典元素个数,即键的总数。

    >>> dict = {'Name': 'Runoob', 'Age': 7, 'Class': 'First'}
    >>> len(dict)
    3

    2

    str(dict)
    输出字典,以可打印的字符串表示。

    >>> dict = {'Name': 'Runoob', 'Age': 7, 'Class': 'First'}
    >>> str(dict)
    "{'Name': 'Runoob', 'Class': 'First', 'Age': 7}"

    3

    type(variable)
    返回输入的变量类型,如果变量是字典就返回字典类型。

    >>> dict = {'Name': 'Runoob', 'Age': 7, 'Class': 'First'}
    >>> type(dict)
    <class 'dict'>

    1

    radiansdict.clear()
    删除字典内所有元素

    2

    radiansdict.copy()
    返回一个字典的浅复制

    3

    radiansdict.fromkeys()
    创建一个新字典,以序列seq中元素做字典的键,val为字典所有键对应的初始值

    4

    radiansdict.get(key, default=None)
    返回指定键的值,如果键不在字典中返回 default 设置的默认值

    5

    key in dict
    如果键在字典dict里返回true,否则返回false

    5.4 元组(tuple)

    元素其实可以理解成一个稳固版的列表,由于元祖的元素是不可修改的,因为在列表中存在的方法均不可使用在元祖上,但是元组是可以被查询索引的,方式和列表一致。

    nums = [80, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 10, 90]
    # list转为tuple
    nums = tuple(nums) 
    print(nums)
    >> (80, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 10, 90)
    print(nums[1])
    >> 20

    5.5 集合(set)

    集合概念更接近数学上集合的概念,每一个集合的元素是无序的,而且是不能重复的。当我们需要存储并过滤重复元素的时候,可以考虑使用集合数据结构。

    由于集合有无序特点,故不能通过索引的方式取集合元素。

    1. 增加集合元素
    set = {1,2,3}
    set.add(4)
    print(set)
    1. 删除集合元素
    set = {1,2,3}
    set.add(4)
    print(set)
    set.discard(3)
    print(set)
    >> {1,2,4}
    1. difference() 方法用于返回集合的差集,即返回的集合元素包含在第一个集合中,但不包含在第二个集合(方法的参数)中。
    set_A = {1,2,3}
    set_B = {1,2,4}
    print(set_A.difference(set_B))
    >> {3}
    

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/iloverain/p/16515089.html
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