算法与内置数据结构

  • 常用算法和数据结构

    1. sorted
    2. dict/list/set/tuple
  • 分析时间/空间复杂度
  • 实现常见数据结构和算法
数据结构/算法 语言内置 内置库
线性结构 list(列表)/tuple(元祖) array(数组,不常用)/collection.namedtuple
链式结构 collections.deque(双端队列)
字典结构 dict(字典) collections.Counter(计数器)/OrderedDict(有序字典)
集合结构 set(集合)/frozenset(不可变集合)
排序算法 sorted
二分算法 bisect模块
堆算法 heapq模块
缓存算法 functors.lru_cache(Least Recent Used,python3)

coolections模块提供了一些内置数据结构的扩展

collections
Point = collections.namedtuple('Point','x','y')
p = Point(1,2)

namedtuple让tuple属性可读

de = collections.deque()
de.append(1)
de.appendleft(0)
c = collections.Counter()
c = coolections.Counter('abcab')

python dict 底层结构

dict底层使用的哈希表
  • 为了支持快速查找使用了哈希表作为底层结构
  • 哈希表平均查找时间复杂度O(1)
  • Cpython解释器使用二次探查解决哈希冲突问题
python list/tuple区别
  • 都是线性结构 支持下标访问
  • list是可变对象,tuple保存的引用不可变
t = ([1],2,3)
t[0].append(1)
t
([1,1],2,3)
保存的引用不可变指的是你没法替换掉这个对象,但是如果对系那个本身是一个可变对象,是可以修改这个引用指向的可变对象的
  • list没发作为字典的key, tuple可以(可变对象不可hash)
什么是LRUCache?

Least-Recently-Used 替换掉最近最少使用的对象

  • 缓存剔除策略,当缓存空间不够用的时候需要一种方式剔除key
  • 常见的有LRU, LFU等
  • LRU通过使用一个循环双端队列不断把最新访问的key放到表头实现

字典用来缓存,循环双端链表用来记录访问顺序

  • 利用python内置的dict + collections.OrderedDict实现
  • dict 用来当作k/v键值对的缓存
  • OrderedDict用来实现更新最近访问的key
from collections import OrderedDict

class LRUCache:

  def __init__(self, capacity=128):
self.od = OrderedDict()
self.capacity = capacity def get(self, key): #每次访问更新最新使用的key
if key in self.od:
val = self.od[key]
self.od.move_to_end(key)
return val
else:
return -1 def put(self, key, value): # 更新k/v
if key in self.od:
del self.od[key]
self.od[key] = value # 更新key 到表头
else: # insert
self.od[key] = value
# 判断当前容量是否已经满了
if len(self.od) > self.capacity:
self.od.popitem(last=False)
code/lrucache.py
算法常考点

排序+查找,重中之重

  • 常考排序算法: 冒泡排序、快速排序、归并排序、堆排序
  • 线性查找,二分查找等
  • 能独立实现代码(手写), 能够分析时间空间复杂度

python web 后端常考数据结构

  • 常见的数据结构链表、队列、栈、二叉树、堆
  • 使用内置结构实现高级数据结构,比如内置的list/deque实现栈
  • leetcode或者《剑指offer》上的常见题

常考数据结构之链表

链表有单链表、双链表、循环双链表

  • 如何使用python 来表示链表结构
  • 实现链表常见操作,比如插入节点,反转链表,合并多个链表等
  • Leetcode练习常见链表题目

数据结构之链表

# Definition for singly-linked list.
# class ListNode:
# def __init__(self, x):
# self.val = x
# self.next = None class Solution:
def reverseList(self, head: ListNode) -> ListNode:
pre = None
cur = head
while cur:
nextnode = cur.next
cur.next = pre
pre = cur
cur = nextnode
ruture pre
数据结构之队列

队列(queue)是先进先出结构

  • 如何使用python实现队列
  • 实现队列的apend和pop操作,如何做到先做先出
  • 使用python的list或者collections.deque实现队列
from collections import deque

class Queue:
def __init__(self):
self.items = deque() def append(self, val):
retuen self.items.append(val) def pop(self):
return self.items.popleft() def empty(self):
return len(self.items) == 0 def test_queue():
q = Queue()
q.append(0)
q.append(1)
q.append(2)
print(q.pop())
print(q.pop())
print(q.pop()) test_queue()() 0
1
2
常考数据结构之栈

栈(stack)是后进先出结构

  • 如何使用python实现栈?
  • 实现栈的push 和 pop 操作, 如何做到后进先出
  • 同样可以用python list 或者collections.deque实现栈
from collections import deque
class Stack(object):
def __init__(self):
self.deque = deque() # 或者用list def push(self, value):
self.deque.append(value) def pop(self):
return self.deque.pop()

一个常考问题: 如何用两个栈实现队列?

常考数据结构之字典与集合

python dict/set 底层都是哈希表

  • 哈希表的实现原理,底层其实就是一个数组
  • 根据哈希函数快速定位一个元素,平均查找,非常快
  • 不断加入元素会引起哈希表重新开辟空间,拷贝之前元素到新数组

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