python - 列表
标签（空格分隔）： python-数据结构
一、列表定义
1.1 定义
- [x] 定义：
-
有序的, 可变的元素集合
-
[x] 定义方式
list()--> new empty list
list(iterable)---> 存放一个可迭代对象
列表不能一开始就定义大小
-
二、列表常用方法
2.1 查询元素
2.1.1 index(value,[start,[stop])
- 功能:
- 按照索引查找元素 <默认从左往右查找>
- 工作方式:
- 通过值value，从指定区间查询列表的元素是否存在, 匹配第一个就立即 返回索引;
- 匹配不到，抛出异常
IndexError
2.1.2 count(value)
- 功能:
- 统计列表中匹配value的次数
- 时间复杂度:
- On
2.1.3 时间复杂度比较
index和count方法都是O(n) ----> 都是采用迭代的方式
随着列表数据规模的增大,而效率下降
2.2 新增元素
2.2.1 append(object)
- 功能:
- 列表尾部追加元素，返回None
- 工作方式：
- 返回None意味着没有新的列表产生,是原地修改
- 时间复杂度为：
- O1
2.2.2 insert(index,object)
- 功能:
- 在指定的索引
index处插入元素object
- 在指定的索引
- 工作方式:
- 返回None意味着没有新的列表产生,是原地修改;
- 索引可以超出上下界,超出时默认为尾部和头部追加元素
- 时间复杂度为：
- On >>> 效率低, 前面，中间位置操作元素,会引发效率问题
- 正索引越界，则相当于尾部追加，时间复杂度为 O1
(列表少用，queue队列常用-->效率问题)
2.2.3 extend(iteratable)
- 功能:
- 将可迭代对象的元素追加进来，返回None
- 工作方式:
- 就地修改
- 用法实例:
>>> A = [1,2,3,4,5]
>>> B = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G']
>>> A.extend(B) # 向A列表中加入B列表
>>> A
... [1, 2, 3, 4, 5, 'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G']
2.2.4 + ---> New list
- 功能:
- 连接操作,将列表连接起来
- 工作方式:
- 产生新的列表,原列表不变, 本质调用的是
__add__()方法
- 产生新的列表,原列表不变, 本质调用的是
2.2.5 * --->> New list
- 功能：
- 重复操作,将本列表元素重复n次
- 工作方式:
- 返回新的列表
2.3 删除元素
2.3.1 remove(value)
- 功能:
- 从左往右查找第一个匹配value的值,移除;
- 如果没有找到，则引发异常 ValueError
- 修改方式:
- 就地修改
- 时间复杂度为：
- O(n) 效率低 ---> 中间位置操作元素,会引发效率问题
慎用, 中间位置操作元素,会引发效率问题
2.3.2 pop([index])
- 修改方式:
- item (有返回值,可以使用变量接收,然后进行操作)
- 工作方式：
- 不指定索引 index,默认从列表尾部弹出一个元素并删除
- 尾部操作元素,不会引起其他元素的改变
- 时间复杂度：
- O1
- 指定索引 index, 从列表的index位置弹出一个元素,并删除
- 中间操作元素,涉及到对其他元素位置的改变
- 时间复杂度：
- On
- 不指定索引 index,默认从列表尾部弹出一个元素并删除
2.3.3 clear()
- 功能:
- 清除列表所有元素,剩下一个空列表
- 清除元素本身就是一个一个删除,本身就存在效率问题
- 元素清除后,会引发调用对对象的释放操作,从而引发垃圾回收机制的处理,占用内存
- 清除列表所有元素,剩下一个空列表
慎用, 逐一删除引发效率问题, 特别是大数据集下； 同时元素删除后，会引发垃圾回收机制；
2.4 列表其他操作
2.4.1 reverse()
- 功能：
- 将列表元素反转,返回None
- 修改方式：
- 就地修改
- 时间复杂度
- On/2
2.4.2 sort(key=None,reverse=False)
- 功能:
- 对列表元素进行排序,就地修改,默认升序排列
reverse为True,反转,降序排列key一个函数,指定key如何排序 (高阶函数 --> 函数的参数是函数)
尽量少用,同样会引发效率问题
2.4.3 in / not in
- 功能
- 成员运算符
2.4.4 内置函数reversed()
- 功能
- 内置函数reversed()也可以翻转
三、深拷贝和浅拷贝问题
copy() ---> list
- 功能:
- 返回一个新的列表
浅拷贝(shadow copy)
- 影子拷贝，遇到引用类型,只是复制了一个引用而已,
- 复杂结构中拷贝的是内存地址,因此操作时会引起两边元素的变化
>>> list1 = [1,[2,3,4,5],6]
>>> list2 = list1.copy()
>>> list2 == list1
... True （ == 是值判断）
>>> list2 is list1
... False ( is 是比较内存地址是否一致 )
>>> list1 = list2 （赋值时，实际上是内存地址的拷贝）
>>> list2[1][1] = 20 (此处对拷贝列表进行修改)
>>> list2
... [1,[2,20,4,5],6]
>>> list1
... [1,[2,20,4,5],6]
>>> list1 == list2
... True
浅拷贝:导致嵌套结构拷贝的是内存地址,因此操作时会引起两边元素的变化
深拷贝
- [x] copy模块提供了deepcopy
>>> import deepcopy
>>> list3 = [1,[2,3,4,5],6]
>>> list4 = copy.deepcopy(list3)
>>> list3 == list4
... True
>>> list4[1][1] = 30
>>> list4
... [1,[2,30,4,5],6]
>>> list3
... [1,[2,3,4,5],6]
>>> list3 == list4
... False (此处为深度拷贝)
深拷贝: 是根据源数据进行递归创建，拷贝，因此此处不再是拷贝的内存地址
>>> lst = [1,2,3]
>>> lst1 = lst
>>> lst == lst1
... True
>>> lst[0] = 8
>>> lst == lst1
>>> True
四、随机数模块
- random 模块
random.randint(a,b)返回[a,b]之间的整数
random.choice(seq)从非空系列的元素中随机挑选一个返回
random.randrange([start,]stop,[step])从指定范围内,按指定基数递增的集合中获取一个随机数,基数缺省值为1 (前包后不包)
random.shuffle(list)---> 返回None, 就地打乱列表元素
random.sample(populatation, k)从样本空间或总体中随机取出 k 个元素