Python3 数据结构

本章节我们主要结合前面所学的知识点来介绍Python数据结构。

列表

Python中列表是可变的，这是它区别于字符串和元组的最重要的特点，一句话概括即：列表可以修改，而字符串和元组不能。

以下是 Python 中列表的方法：

方法 描述
list.append(x) 把一个元素添加到列表的结尾，相当于 a[len(a):] = [x]。
list.extend(L) 通过添加指定列表的所有元素来扩充列表，相当于 a[len(a):] = L。
list.insert(i, x) 在指定位置插入一个元素。第一个参数是准备插入到其前面的那个元素的索引，例如 a.insert(0, x) 会插入到整个列表之前，而 a.insert(len(a), x) 相当于 a.append(x) 。
list.remove(x) 删除列表中值为 x 的第一个元素。如果没有这样的元素，就会返回一个错误。
list.pop([i]) 从列表的指定位置移除元素，并将其返回。如果没有指定索引，a.pop()返回最后一个元素。元素随即从列表中被移除。（方法中 i 两边的方括号表示这个参数是可选的，而不是要求你输入一对方括号，你会经常在 Python 库参考手册中遇到这样的标记。）
list.clear() 移除列表中的所有项，等于del a[:]。
list.index(x) 返回列表中第一个值为 x 的元素的索引。如果没有匹配的元素就会返回一个错误。
list.count(x) 返回 x 在列表中出现的次数。
list.sort() 对列表中的元素进行排序。
list.reverse() 倒排列表中的元素。
list.copy() 返回列表的浅复制，等于a[:]。

下面示例演示了列表的大部分方法：

实例

>>> a = [ 66.25 , 333 , 333 , 1 , 1234.5 ]
>>> print ( a. count ( 333 ) , a. count ( 66.25 ) , a. count ( 'x' ) )
2 1
>>> a. insert ( 2 , - 1 )
>>> a. append ( 333 )
>>> a
[ 66.25 , 333 , - 1 , 333 , 1 , 1234.5 , 333 ]
>>> a. index ( 333 )
1
>>> a. remove ( 333 )
>>> a
[ 66.25 , - 1 , 333 , 1 , 1234.5 , 333 ]
>>> a. reverse ( )
>>> a
[ 333 , 1234.5 , 1 , 333 , - 1 , 66.25 ]
>>> a. sort ( )
>>> a
[ - 1 , 1 , 66.25 , 333 , 333 , 1234.5 ]

注意：类似 insert, remove 或 sort 等修改列表的方法没有返回值。

将列表当做堆栈使用

列表方法使得列表可以很方便的作为一个堆栈来使用，堆栈作为特定的数据结构，最先进入的元素最后一个被释放（后进先出）。用 append() 方法可以把一个元素添加到堆栈顶。用不指定索引的 pop() 方法可以把一个元素从堆栈顶释放出来。例如：

实例

>>> 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 ]

将列表当作队列使用

也可以把列表当做队列用，只是在队列里第一加入的元素，第一个取出来；但是拿列表用作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（因为所有其他的元素都得一个一个地移动）。

实例

>>> 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' ] )

列表推导式

列表推导式提供了从序列创建列表的简单途径。通常应用程序将一些操作应用于某个序列的每个元素，用其获得的结果作为生成新列表的元素，或者根据确定的判定条件创建子序列。

每个列表推导式都在 for 之后跟一个表达式，然后有零到多个 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。如果希望表达式推导出一个元组，就必须使用括号。

这里我们将列表中每个数值乘三，获得一个新的列表：

>>> vec = [ 2 , 4 , 6 ]
>>> [ 3 *x for x in vec ]
[ 6 , 12 , 18 ]

现在我们玩一点小花样：

>>> [ [ x , x** 2 ] for x in vec ]
[ [ 2 , 4 ] , [ 4 , 16 ] , [ 6 , 36 ] ]

这里我们对序列里每一个元素逐个调用某方法：

实例

>>> freshfruit = [ '  banana' , '  loganberry ' , 'passion fruit  ' ]
>>> [ weapon. strip ( ) for weapon in freshfruit ]
[ 'banana' , 'loganberry' , 'passion fruit' ]

我们可以用 if 子句作为过滤器：

>>> [ 3 *x for x in vec if x > 3 ]
[ 12 , 18 ]
>>> [ 3 *x for x in vec if x < 2 ]
[ ]

以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 ]

列表推导式可以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' ]

嵌套列表解析

Python的列表还可以嵌套。

以下实例展示了3X4的矩阵列表：

>>> matrix = [
...     [ 1 , 2 , 3 , 4 ] ,
...     [ 5 , 6 , 7 , 8 ] ,
...     [ 9 , 10 , 11 , 12 ] ,
... ]

以下实例将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 ] ]

以上实例也可以使用以下方法来实现：

>>> 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 ] ]

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 ] ]

del 语句

使用 del 语句可以从一个列表中根据索引来删除一个元素，而不是值来删除元素。这与使用 pop() 返回一个值不同。可以用 del 语句从列表中删除一个切割，或清空整个列表（我们以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 [ ]
>>> a
[ 1 , 66.25 , 333 , 333 , 1234.5 ]
>>> del a [ 2 : 4 ]
>>> a
[ 1 , 66.25 , 1234.5 ]
>>> del a [ : ]
>>> a
[ ]

也可以用 del 删除实体变量： 

									>>> del a

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 [ ]
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 ) )

如你所见，元组在输出时总是有括号的，以便于正确表达嵌套结构。在输入时可能有或没有括号， 不过括号通常是必须的（如果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。

可以用大括号({})创建集合。注意：如果要创建一个空集合，你必须用 set() 而不是 {} ；后者创建一个空的字典，下一节我们会介绍这个数据结构。

以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

>>> # 以下演示了两个集合的操作
...
>>> a = set ( 'abracadabra' )
>>> b = set ( 'alacazam' )
>>> a                                   # a 中唯一的字母
{ '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，但不同时在 a 和 b 中
{ 'r' , 'd' , 'b' , 'm' , 'z' , 'l' }

集合也支持推导式：

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

字典

另一个非常有用的 Python 内建数据类型是字典。

序列是以连续的整数为索引，与此不同的是，字典以关键字为索引，关键字可以是任意不可变类型，通常用字符串或数值。

理解字典的最佳方式是把它看做无序的键=>值对集合。在同一个字典之内，关键字必须是互不相同。

一对大括号创建一个空的字典：{}。

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

构造函数 dict() 直接从键值对元组列表中构建字典。如果有固定的模式，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 }

此外，字典推导可以用来创建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 }

如果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 }

遍历技巧

在字典中遍历时，关键字和对应的值可以使用 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

在序列中遍历时，索引位置和对应值可以使用 enumerate() 函数同时得到：

>>> for i , v in enumerate ( [ 'tic' , 'tac' , 'toe' ] ) :
...     print ( i , v )
...
tic
1 tac
2 toe

同时遍历两个或更多的序列，可以使用 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.

要反向遍历一个序列，首先指定这个序列，然后调用 reversed() 函数：

>>> for i in reversed ( range ( 1 , 10 , 2 ) ) :
...     print ( i )
...
9
7
5
3
1

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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