字符串
一个个字符组成的有序的序列，时字符的集合
使用单引，双引，三引 引住的字符序列
字符时不可变的对象
bytes定义
bytes不可变字节序列
使用b前缀定义
只允许基本ASCII使用字符形式
支持索引 返回对应的数，int类型
bytearray定义
字节数组 可变 append 可在尾部追加元素 insert 在指定索引位置插入元素 extend 将一个可迭代的整数集合追加到当前bytearray pop(index=-01) 从指定索引上移除元素，默认从尾部移除 remove（value） 找到第一个value移除，找不到抛出VlaueError异常 上述方法若需要使用int类型，值在【0，255】 clear（）清空bytearray reverse（）反转bytearray ，就地修改 编码： 字符串按照不同的字符集编码encode返回字节序列bytes 字节序列按照不同的字符集解码decode返回字符串
线性结构
可迭代 for...in len可以获取其长度 可以通过索引访问 可以切片
切片
通过索引区间访问线性结构的一段数据
sequence[start：stop]，表示返回[start，stop]区间的子序列
支持负索引
strat为0可以省略
stop为末尾，可以省略
超过上界（右边界），取到末尾；超过下届（左边界），取其开头
strat一定要在stop的左边
[：] 表示从头到尾，全部元素被取出，等效于copy( )方法
封装和结构
解构
把线性结构的元素解开，并顺序的赋给其他变量
左边接纳的变量数要和右边解开的数目一致
python3 的解构
使用 *变量名接收 不能单独使用
被 *变量名 收集后组成一个列表
丢弃变量
不成文的约定，不是标准 如果不关心一个变量，可以定位这个变量的名字为__ __是一个合法的标识符，也可以作为一个有效的数量使用，但是定义成下划线就是希望不被使用，除非明确知道这个数据需要使用
_这变量本身无任何语义，没有任何可读性，
python中有很多库都是用这个变量，使用十分广泛，在不明确变量作用域的情况下，使用_和库中的_冲突
练习
lst=list(range(10)) 取出第二个，第四个，倒数第二个 _,sec，_,F,*_,n,_=lst 从lst=[1,(2,3,4),5]中，提取4出来 _,(*_,a),_=lst 从JAVA_HOME=/usr/bin，返回变量名和路径 s='JAVA_HOME=/usr/bin' name,_path=s.prtition('=') 总结： 解构，是python中提供的很好的功能，可以方便的提取复杂数据解构的值 配合_的使用，会更加便利
set
可变的，无序的，不重复的元素的集合 set是可迭代的 set可以用来去重 set的元素是要求必须可以hash的 目前已学过的不可hash的类型有 list、set 元素不可以被索引 set增加 add(value) 增加一个元素到set中 如果元素存在，什么都不做 update（*others） 合并其他元素到set集合中来 参数others必须是可迭代对象 就地修改 set删除 remove（elem） 从set中移除一个数 元素不存在，会抛出KeyError错误: 通过hash值查找，直接删除对应hash值的数 discard（elem） 从set中移除一个元素 元素不存在，不会抛错误 pop( )-->item 不可以删除指定数值 移除并返回任意的元素， 空集返回KeyError异常 clear( ) 移除所有元素 set的修改和查询 修改： 要么删除，要么加入新的元素，没有修改 查询： 非线性结构，无法索引 遍历： 可迭代所有元素 成员运算符： in和not in 可以判断元素是否在set中 set和线性结构 线性结构的查询时间复杂度都是O(n)，随着数据规模增大，耗时增加 ser、dict等结构，内部使用hash值作为key，时间复杂度可以为O(1)，查询时间和数据规模无关 可hash 数值型 int、float、complex 布尔型 True、False 字符串 string、bytes tuple None 以上都是不可变类型，成为可hash类型，hashable set的元素必须是可hash的
集合
基本概念
全集
所有元素的集合，如实数集，所有实数组成的集合就是全集
子集
一个集合A所有元素都在另一个集合B内,A是B的子集，B是A的超集
真子集和真超集
A是B的子集，且A不等于B，A就是B的真子集，B是A的真超集
并集： 多个集合合并的结果
交集：多个集合的公共部分
差集： 集合中出去和其他集合公共部分
并集
将两个集合A和B所有的元素合并到一起，组成的元素乘坐集合A与集合B的并集
比较运算： union（*others）
union用法：
返回和多个集合合并后的新集合（如图所示A与B的相交部分）、
”|“： union的代表符号 update（*others）： 和多个集合合并，就地修改 update的用法：
= : update的代表符号
交集：
集合A和B由所有属于A且属于B的元素组成的集合（如下图所示）： intersection(*others) 返回多个集合的交集（如下图所示）：
& ：intersection的代表符号 intersection_update(*others) 获取和多个集合的交集，并就地修改 &= ：intersection_updated 的表示符号
差集
差集 集合A和B，由所有属于A且不属于B的元素组成的集合（如图所示）：diffrernce(*others)的用法
返回多个集合的差集 — ： 表示为 difference的符号 difference_(update): 获取和多个集合的差集并就地修改
—= : 表示为difference_(update)的符号
对称差集
对称差集： 集合A和B，由所有不属于A和B的交集元素组成的集合，记作(A-B)U(B-A):symmetric_differece(other)
返回和另一个集合的差集 ”^“ 表示为symmetric_differece的表示符号 symmetric_differece_update(other)获取另一个集合的差集并就地修改 ”^=“ 表示为symmetric_differece_update(other)的使用符号 issubset(other)、<=： 判断当前集合是否是另一个集合的子集 set1<set2: 判断set1是否是set2的真子集 issuperset(other)、>= 判断set1是否是set的真超集 isdisjoint(other) 当前集合和另一个集合没有交集；没有交集，返回True
集合练习：
共同好友； 你的好友A,B,C 他的好友C,B,D， 求共同好友： 交集问题： {'A','B','C'}.intersection({'B','C','D'})微信群提醒： XXX与群里其他人都不是微信朋友关系 并集：userid in (A|B|C|...)==FLASE, A , B , C等是好友的并集，用户ID不在这个并集中，说明他和任何人都不是朋友 权限判断： 有一个API，要求同时具备A,B,C权限才能访问，用户权限B,C,D，判断该用户能否访问该API API集合为A，权限集合为P；A-P={},AP为空集，说明 P包含A A.issubset（P）也行，A是P的子集 A&P=A也可以 有一个API，要求具备A,B,C任意一项权限就可访问，用户权限B,C,D ，判断该用户能否访问该API 一个总任务列表，储存所有任务，一个完成的任务列表。找出未完成的任务
设所有的工作为ALL，已完成的工作为COMPLETED 用所有的减去已完成的得出未完成的
集合练习: 随机产生2组各个数字的列表，如下要求： 每个数字取值范围[10,20] 统计20个数字中，一共有多少个不同的数字？ 2组中，不重复的数字有几个？分别是什么？ 2组中，重复的数字有几个？分别是什么？
答案依次为：
字典
字典： 字典为 key-vlaue 键值对的数据的集合；字典是可变的，无序的，key不重复 字典的定义，初始化： 字典常用的用法为 ： dict(**kwargs) 使用name=value 对一个字典初始化 dict（可迭代，**kwarg）使用可迭代对象和name=value对构造字典，不过可迭代对象的元素必须是一个二元结构 dict(mapping,**kwarg)使用一个字典构造另外一个字典 d={'a':10,'b':20,'c':None,'d':[1,2,3]} 字典元素的访问： d[key]： 返回key对应的值value；key不存在抛KeyError异常 get(key,[,default])： 返回key对应的值value，key不存在返回缺省值，如果没有设置缺省值返回None setdefault（key[,default]）：返回key对应的值value，key不存在，添加kv对.值为default，并返回default，如果default没有设置，缺省为None 字典增加和修改： d[key]=value ：将key对应的值修改为value（新值），key不存在添加新的kv对 update([other])-->None： 使用另一个字典的kv对更新本字典；key不存在，就添加；key存在，覆盖已经存在的key对应的值；就地修改 字典删除： pop(key[,default]): key存在，移除它，并返回他的value key不存在，返回给定的default default未设置，key不存在则排除KeyError异常 popitem（） 移除并返回一个任意的键值对 字典为空，抛出KeyError异常 clear() 清空字典 字典删除： del语句
字典练习：
第二题： import random randomnumber=[] countlist=[] randomdict={} sortlist=[] for p in range(100): randomnumber.append(random.randrange(-1000,1000)) countlist.append(randomnumber.count(randomnumber[p])) randomdict[randomnumber[p]]=countlist[p] for k,v in randomdict.items(): sortlist.append((k,v)) sortlist.sort() print(sortlist)
输出结果：
习题一：
nums=input('>>>') count_list=[] sort_list={} sort_list1=[] for i in range(len(nums)): count_list.append(nums.count(nums[i])) sort_list[nums[i]]=count_list[i] for k,v in sort_list.items(): sort_list1.append((k,v)) print(sort_list1)
输出结果：
习题三：
import random s1=[] same_alpha=[] count_list={} diff_alpha=[] alpha='abcdefghijklmnopqrstuvwxyz' for _ in range(100): s1.append(random.choice(alpha)+random.choice(alpha)) same_alpha.append(s1.count(s1[_])) count_list[s1[_]]=same_alpha[_] #进行排序 for k,v in count_list.items(): diff_alpha.append((k,v)) diff_alpha.sort(reverse=True) print(diff_alpha)
输出结果为：
选择排序：
选择排序使用方法 简单选择排序： 属于选择排序，两两比较大小，找出最大值和最小值；被放在固定的位置，固定位置一般在某一端 结果分为升序和降序 降序：n个数由左至右，索引从0到-1，两两依次比较，并记录最大值，此轮所有数比较完毕，将最大数和索引0数比较，如果最大数就是索引1，不交换；第二轮由1开始比较，找到最大值，将它和索引1位置交换，如果他就在索引1则不叫唤，依次类推，每次左边都会固定下一个大数 升序： 和降序相反 简单排序总结： 简单排序需要 数据一轮轮比较，并在每一轮中发现极值 没有办法知道当前轮是否已经达到排序要求，但可以知道极值是否在目标索引位置上 遍历次数1，....，n-1和n（n-1）/2 时间复杂度为O(n的平方) 减少了交换次数，提高了效率，性能略好于冒泡法
选择排序练习：
将上述列表第二列利用选择排序进行排序
m_list=[[1,9,8,5,6,7,4,3,2], [6,5,8,7,9,4,2,1,3], [9,8,7,6,5,4,3,2,1]] nums = m_list[1] length=len(nums) print(nums) for i in range(length): maxindex=i for j in range(i+1,length): if nums[maxindex] < nums[j]: maxindex = j # print(nums) if i != maxindex: #第二次判断两个索引是否相等，若相等则说明该值已是最大，无需进行下面的命令操作，否则则进行下面的程序 tmp = nums[maxindex] #将列表中最大的值赋给另一个参数 nums[maxindex]=nums[i] #将列表中maxindex索引的值刷新为i索引的值 nums[i]=tmp #将列表中i的索引的值刷新为tmp的最大值 print(nums)
输出结果为：
回顾之前所学知识，并以新的所学知识做一些以前的习题：
求杨辉三角的第5列的第4个值
m=5 k=4 traingle=[] for i in range(m): row=[1] traingle.append(row) for j in range(1,i): if i == 0: continue row.append(traingle[i-1][j-1]+traingle[i-1][j]) row.append(1) traingle.append(row) print(traingle) print(traingle[m-1][k-1])
习题二：
lst=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] for i in range(len(lst)): #依次循环3个列表 for j in range(i): #本次循环的是列表中的索引值 lst[i][j],lst[j][i]=lst[j][i],lst[i][j] #将列表的值进行交换 print(lst) for k in lst: #重新排序 print(k)
输出结果为：
习题3：
firstlist=[[1,2,3],[4,5,6]] #创建一个包含两列数的列表 secondlist=[] #创建一个空列表 m=len(firstlist) #将第一个列表的长度输出给m for i in range(m+1): # secondlist.append([0]*m)#循环三次，并开辟3个介为0的子列表 print(secondlist) print(firstlist) for i in range(m): # for j in range(m+1): #利用两层循环来读取索引上的数值 secondlist[j][i]=firstlist[i][j] # 将对应索引上的值进行交换 print(secondlist)
输出结果为:
习题三：
随机生成10个数字；
每个数字的取值范围不超过20
分别统计重复与不重复的数字有几个：
import random nums=[] for _ in range(10): nums.append(random.randrange(21)) print('nums1={}'.format(nums)) print() 随机生成10个20以内的数字 ———————————————————————— length=len(nums) samenums=[] diffnums=[] states = [0]*length for i in range(length): flag=False if states[i]==1: continue for j in range(i+1,length): if states[j]==1: continue if nums[i]==nums[j]: flag=True states[j]=1 if flag: #有重复 samenums.append(nums[i]) states[i]=1 else: diffnums.append(nums[i]) print("Same numbers={1},counter={0}".format(len(samenums),samenums)) print("different numbers={1},counter={0}".format(len(diffnums),diffnums)) print(list(zip(states,nums)))