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python数据结构函数,python的基本数据结构

Python元组常用操作小技巧

所以这篇文章,我们先来回顾和总结Python数据结构里常用操作。Python中常见的数据结构可以统称为容器(container)。序列(如列表和元组)、映射(如字典)以及集合(set)是三类主要的容器。而扁平序列如str、bytes、bytearray、memoryview 和 array.array等不在这篇文章的讨论范围内。

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在此,我们先从元组开始说起。

元组区别于列表的显著特征之一就是它不能被修改,但其另外一个作用就是 用于没有字段名的记录 [1] 。因为后者经常被忽略,我们先来看看元组作为记录的作用。

使用括号就可以定义一个元组。元组中的每个元素都存放了记录中一个字段的数据,外加这个字段的位置。正是这个位置信息给数据赋予了意义。下面的例子中,元组就被当作记录加以利用:

输出为:

上述for循环中的操作提取了元组中的元素,也叫作拆包(unpacking)。平行赋值是对元组拆包很好的应用,示例如下:

还有一个经典而优雅的应用是交换变量的值:

用 * 运算符把一个可迭代对象拆开作为函数的参数,例如Python的内置函数pmod接收两个数字类型的参数,返回商和余数。以下范例将使用 * 将元组传入函数。

输出为:

有些函数有多个返回值,将其赋给一个变量时,变量类型即是元组:

输出为:

zip是Python的内置函数,能够接收两个或多个序列,并组成一个元组列表,在Python3中会返回一个迭代器,如下所示:

输出为:

元组当然也支持一些常规操作,如对于元组 a = (1, 'y', 5, 5, 'x') :

上述内容不仅涵盖了元组的基本操作,同时也结合了实际工作中常搭配使用的其他函数、运算符等。在回顾这些知识时主要参考了两本经典的Python编程书籍:《流畅的Python》和《像计算机科学家一样思考Python》,有兴趣的朋友可以深入阅读!

希望这篇文章对你有帮助,下回将总结Python列表的使用技巧。

[1]《流畅的Python》:

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pushpop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

Python数据结构-哈希表(Hash Table)

哈希表(Hash Table) :通过键 key 和一个映射函数 Hash(key) 计算出对应的值 value,把关键码值映射到表中一个位置来访问记录,以加快查找的速度。

哈希函数(Hash Function) :将哈希表中元素的关键键值映射为元素存储位置的函数。

哈希冲突(Hash Collision) :不同的关键字通过同一个哈希函数可能得到同一哈希地址。

哈希表的两个核心问题是: 「哈希函数的构建」 和 「哈希冲突的解决方法」 。

常用的哈希函数方法有:直接定址法、除留余数法、平方取中法、基数转换法、数字分析法、折叠法、随机数法、乘积法、点积法等。

常用的哈希冲突的解决方法有两种:开放地址法和链地址法。

给你一个整数数组 nums 和两个整数 k 和 t 。请你判断是否存在 两个不同下标 i 和 j,使得 abs(nums[i] - nums[j]) = t ,同时又满足 abs(i - j) = k 。

如果存在则返回 true,不存在返回 false。

给定两个数组 nums1 和 nums2 ,返回 它们的交集 。输出结果中的每个元素一定是 唯一 的。我们可以 不考虑输出结果的顺序 。

给你两个整数数组 nums1 和 nums2 ,请你以数组形式返回两数组的交集。返回结果中每个元素出现的次数,应与元素在两个数组中都出现的次数一致(如果出现次数不一致,则考虑取较小值)。可以不考虑输出结果的顺序。

请你判断一个 9 x 9 的数独是否有效。只需要 根据以下规则 ,验证已经填入的数字是否有效即可。

数字 1-9 在每一行只能出现一次。

数字 1-9 在每一列只能出现一次。

数字 1-9 在每一个以粗实线分隔的 3x3 宫内只能出现一次。(请参考示例图)

力扣217

力扣389

力扣496

内容参考:

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:


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