python学习六：数据结构

数据结构

列表

将列表当作堆栈使用

列表方法使得列表能够很方便的做为一个堆栈来使用，堆栈做为特定的数据结构，最早进入的元素最后一个被释放（后进先出）。用 append() 方法能够把一个元素添加到堆栈顶。用不指定索引的 pop() 方法能够把一个元素从堆栈顶释放出来。例如：

>>> stack = [3, 4, 5]
>>> stack.append(6)
>>> stack.append(7)
>>> stack
[3, 4, 5, 6, 7]
>>> stack.pop()
7
>>> stack
[3, 4, 5, 6]
>>> stack.pop()
6
>>> stack.pop()
5
>>> stack
[3, 4]
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将列表看成队列使用

也能够把列表当作队列用，只是在队列里第一加入的元素，第一个取出来；可是拿列表用做这样的目的效率不高。在列表的最后添加或者弹出元素速度快，然而在列表里插入或者从头部弹出速度却不快（由于全部其余的元素都得一个一个地移动）。

>>> from collections import deque
>>> queue = deque(["Eric", "John", "Michael"])
>>> queue.append("Terry")           # Terry arrives
>>> queue.append("Graham")          # Graham arrives
>>> queue.popleft()                 # The first to arrive now leaves
'Eric'
>>> queue.popleft()                 # The second to arrive now leaves
'John'
>>> queue                           # Remaining queue in order of arrival
deque(['Michael', 'Terry', 'Graham'])
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列表推导式

列表推导式提供了从序列建立列表的简单途径。一般应用程序将一些操做应用于某个序列的每一个元素，用其得到的结果做为生成新列表的元素，或者根据肯定的断定条件建立子序列。 每一个列表推导式都在 for 以后跟一个表达式，而后有零到多个 for 或 if 子句。返回结果是一个根据表达从其后的 for 和 if 上下文环境中生成出来的列表。若是但愿表达式推导出一个元组，就必须使用括号。 这里咱们将列表中每一个数值乘三，得到一个新的列表：

>>> vec = [2, 4, 6]
>>> [3*x for x in vec]
[6, 12, 18]
>>> [[x, x**2] for x in vec]
[[2, 4], [4, 16], [6, 36]]
>>> freshfruit = [' banana', ' loganberry ', 'passion fruit ']
>>> [weapon.strip() for weapon in freshfruit]
['banana', 'loganberry', 'passion fruit']
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使用if做为过滤器：

>>> [3*x for x in vec if x > 3]
[12, 18]
>>> [3*x for x in vec if x < 2]
[]
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如下是一些关于循环和其它技巧的演示：

>>> vec1 = [2, 4, 6]
>>> vec2 = [4, 3, -9]
>>> [x*y for x in vec1 for y in vec2]
[8, 6, -18, 16, 12, -36, 24, 18, -54]
>>> [x+y for x in vec1 for y in vec2]
[6, 5, -7, 8, 7, -5, 10, 9, -3]
>>> [vec1[i]*vec2[i] for i in range(len(vec1))]
[8, 12, -54]
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列表推导式能够使用复杂表达式或嵌套函数：

>>> [str(round(355/113, i)) for i in range(1, 6)]
['3.1', '3.14', '3.142', '3.1416', '3.14159']
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嵌套列表解析

Python的列表还能够嵌套。 如下实例展现了3X4的矩阵列表：

>>> matrix = [
...     [1, 2, 3, 4],
...     [5, 6, 7, 8],
...     [9, 10, 11, 12],
... ]
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如下实例将3X4的矩阵列表转换为4X3列表：

>>> [[row[i] for row in matrix] for i in range(4)]
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]
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也能够使用如下方法来实现：

>>> transposed = []
>>> for i in range(4):
...     transposed.append([row[i] for row in matrix])
...
>>> transposed
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]
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另外一种实现方法：

>>> transposed = []
>>> for i in range(4):
...     # the following 3 lines implement the nested listcomp
...     transposed_row = []
...     for row in matrix:
...         transposed_row.append(row[i])
...     transposed.append(transposed_row)
...
>>> transposed
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]
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del语句

使用 del 语句能够从一个列表中依索引而不是值来删除一个元素。这与使用 pop() 返回一个值不一样。能够用 del 语句从列表中删除一个切割，或清空整个列表（咱们之前介绍的方法是给该切割赋一个空列表）。例如：

>>> a = [-1, 1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
>>> del a[0]
>>> a
[1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
>>> del a[2:4]
>>> a
[1, 66.25, 1234.5]
>>> del a[:]
>>> a
[]
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也能够用 del 删除实体变量：

>>> del a
>>> a
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'a' is not defined
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元组和序列

元组由若干逗号分隔的值组成，例如：

>>> t = 12345, 54321, 'hello!'
>>> t[0]
12345
>>> t
(12345, 54321, 'hello!')
>>> # Tuples may be nested:
... u = t, (1, 2, 3, 4, 5)
>>> u
((12345, 54321, 'hello!'), (1, 2, 3, 4, 5))
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如你所见，元组在输出时老是有括号的，以便于正确表达嵌套结构。在输入时可能有或没有括号， 不过括号一般是必须的（若是元组是更大的表达式的一部分）。

集合

集合是一个无序不重复元素的集。基本功能包括关系测试和消除重复元素。 能够用大括号({})建立集合。注意：若是要建立一个空集合，你必须用 set() 而不是 {} ；后者建立一个空的字典，下一节咱们会介绍这个数据结构。 如下是一个简单的演示：

>>> basket = {'apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana'}
>>> print(basket)                      # 删除重复的
{'orange', 'banana', 'pear', 'apple'}
>>> 'orange' in basket                 # 检测成员
True
>>> 'crabgrass' in basket
False

>>> # 如下演示了两个集合的操做
...
>>> a = set('abracadabra')
>>> b = set('alacazam')
>>> a                                  # a 中惟一的字母
{'a', 'r', 'b', 'c', 'd'}
>>> a - b                              # 在 a 中的字母，但不在 b 中
{'r', 'd', 'b'}
>>> a | b                              # 在 a 或 b 中的字母
{'a', 'c', 'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}
>>> a & b                              # 在 a 和 b 中都有的字母
{'a', 'c'}
>>> a ^ b                              # 在 a 或 b 中的字母，但不一样时在 a 和 b 中
{'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}
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集合也支持推导式：

>>> a = {x for x in 'abracadabra' if x not in 'abc'}
>>> a
{'r', 'd'}
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字典

另外一个很是有用的 Python 内建数据类型是字典。 序列是以连续的整数为索引，与此不一样的是，字典以关键字为索引，关键字能够是任意不可变类型，一般用字符串或数值。 理解字典的最佳方式是把它看作无序的键=>值对集合。在同一个字典以内，关键字必须是互不相同。 一对大括号建立一个空的字典：{}。 这是一个字典运用的简单例子：

>>> tel = {'jack': 4098, 'sape': 4139}
>>> tel['guido'] = 4127
>>> tel
{'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098}
>>> tel['jack']
4098
>>> del tel['sape']
>>> tel['irv'] = 4127
>>> tel
{'guido': 4127, 'irv': 4127, 'jack': 4098}
>>> list(tel.keys())
['irv', 'guido', 'jack']
>>> sorted(tel.keys())
['guido', 'irv', 'jack']
>>> 'guido' in tel
True
>>> 'jack' not in tel
False
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构造函数 dict() 直接从键值对元组列表中构建字典。若是有固定的模式，列表推导式指定特定的键值对：

>>> dict([('sape', 4139), ('guido', 4127), ('jack', 4098)])
{'sape': 4139, 'jack': 4098, 'guido': 4127}
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若是关键字只是简单的字符串，使用关键字参数指定键值对有时候更方便：

>>> dict(sape=4139, guido=4127, jack=4098)
{'sape': 4139, 'jack': 4098, 'guido': 4127}
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此外，字典推导能够用来建立任意键和值的表达式词典：

>>> {x: x**2 for x in (2, 4, 6)}
{2: 4, 4: 16, 6: 36}
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遍历技巧

在字典中遍历时，关键字和对应的值能够使用 items() 方法同时解读出来：

>>> knights = {'gallahad': 'the pure', 'robin': 'the brave'}
>>> for k, v in knights.items():
...     print(k, v)
...
gallahad the pure
robin the brave
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在序列中遍历时，索引位置和对应值能够使用 enumerate() 函数同时获得：

>>> for i, v in enumerate(['tic', 'tac', 'toe']):
...     print(i, v)
...
0 tic
1 tac
2 toe
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同时遍历两个或更多的序列，能够使用 zip() 组合：

>>> questions = ['name', 'quest', 'favorite color']
>>> answers = ['lancelot', 'the holy grail', 'blue']
>>> for q, a in zip(questions, answers):
...     print('What is your {0}? It is {1}.'.format(q, a))
...
What is your name?  It is lancelot.
What is your quest?  It is the holy grail.
What is your favorite color?  It is blue.
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要反向遍历一个序列，首先指定这个序列，而后调用 reversed() 函数：

>>> for i in reversed(range(1, 10, 2)):
...     print(i)
...
9
7
5
3
1
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要按顺序遍历一个序列，使用 sorted() 函数返回一个已排序的序列，并不修改原值：

>>> basket = ['apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana']
>>> for f in sorted(set(basket)):
...     print(f)
...
apple
banana
orange
pear
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关于sorted()的默认排序为顺序，参考：

>>> abc
{'a': 11, 'b': 12, 'c': 13, 'e': 15, 'd': 14}
>>> abc.keys()
dict_keys(['a', 'b', 'c', 'e', 'd'])
>>> sorted(abc.keys())
['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
>>> abc['ab']=110
>>> abc.keys()
dict_keys(['a', 'b', 'c', 'e', 'd', 'ab'])
>>> sorted(abc.keys())
['a', 'ab', 'b', 'c', 'd', 'e']
>>> abc['ba']=100
>>> sorted(abc.keys())
['a', 'ab', 'b', 'ba', 'c', 'd', 'e']
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