1.列表 列表是Python中使用最频繁的数据结构,列表提供很多函数操作,比如下标存取,分片,index,append,remove等等. 例如:  list=[1,2,'hello','python'] 2.元组 元组和列表很相似,元组也提供下标存取,分片但是没有index,append,remove等函数.元组是不可改变的.可以使用 in 查看是否某个元素在此元组中. 元组比列表快,元组可以在字典中用作关键字,但是列表不行. 元组和列表之间可以相互转化.tuple()函数接受一个列表返回一个

最近忙着准备各种笔试的东西,主要看什么数据结构啊,算法啦,balahbalah啊,以前一直就没看过这些,就挑了本简单的<啊哈算法>入门,不过里面的数据结构和算法都是用C语言写的,而自己对python相对比较熟悉,而且感觉用python实现数据结构相对容易一点.就把这个月来学到的一些,整理一下做个月底总结. 涉及到的书有<啊哈算法>.<复杂性思考>.<数据结构基础(C语言版) 第二版>.<Python Algorithms>,以及其他大牛们的网上教

具体的数据结构可以参考下面的这两篇博客: python 数据结构之单链表的实现: http://www.cnblogs.com/yupeng/p/3413763.html python 数据结构之双向链表的实现: http://www.cnblogs.com/yupeng/p/3413800.html 我这里只实现了单链表的类型,代码也相对精简一点: 先构造关于节点的类: class Node: def __init__(self,data=None,next=None): self.data

python数据结构之图的实现,官方有一篇文章介绍,http://www.python.org/doc/essays/graphs.html 下面简要的介绍下: 比如有这么一张图: A -> B A -> C B -> C B -> D C -> D D -> C E -> F F -> C 可以用字典和列表来构建 graph = {'A': ['B', 'C'], 'B': ['C', 'D'], 'C': ['D'], 'D': ['C'], 'E':

Lists 当实现 list 的数据结构的时候Python 的设计者有很多的选择. 每一个选择都有可能影响着 list 操作执行的快慢. 当然他们也试图优化一些不常见的操作. 但是当权衡的时候,它们还是牺牲了不常用的操作的性能来成全常用功能. 本文地址:http://www.cnblogs.com/archimedes/p/python-datastruct-algorithm-list-dictionary.html,转载请注明源地址. 设计者有很多的选择,使他们实现list的数据结构.这些选

在计算机科学中,算法分析(Analysis of algorithm)是分析执行一个给定算法需要消耗的计算资源数量(例如计算时间,存储器使用等)的过程.算法的效率或复杂度在理论上表示为一个函数.其定义域是输入数据的长度,值域通常是执行步骤数量(时间复杂度)或者存储器位置数量(空间复杂度).算法分析是计算复杂度理论的重要组成部分. 本文地址:http://www.cnblogs.com/archimedes/p/python-datastruct-algorithm-analysis.html,转

# Python数据结构与循环语句:   首先编程是一项技能,类似跑步,期初不必在意细节,能使用起来就行,等学的游刃有余了再回过头来关注细节问题也不迟.  关于买书: 学会python之后,才需要买书(豆瓣8.0以上)  学习编程的方法:      编程的思想:怎么用编程的思路思考问题.     具体的编程语言去实现:我们此时选择的Python.    ...  ###Python变量:     - 变量存储在内存中的值.这就意味着在创建变量时会在内存中开辟一个空间.  -     基于变量的数

python数据结构之栈与队列 用list实现堆栈stack 堆栈:后进先出 如何进?用append 如何出?用pop() >>> >>> stack = [3, 4, 5] >>> stack.append(6) >>> stack.append(7) >>> stack [3, 4, 5, 6, 7] >>> stack.pop() 7 >>> stack [3, 4, 5,

python数据结构之树和二叉树(先序遍历.中序遍历和后序遍历) 树 树是\(n\)(\(n\ge 0\))个结点的有限集.在任意一棵非空树中,有且只有一个根结点. 二叉树是有限个元素的集合,该集合或者为空.或者有一个称为根节点(root)的元素及两个互不相交的.分别被称为左子树和右子树的二叉树组成. 二叉树的每个结点至多只有二棵子树(不存在度大于2的结点),二叉树的子树有左右之分,次序不能颠倒. 二叉树的第i层至多有2^{i-1}个结点 深度为k的二叉树至多有2^k-1个结点: 对任何一棵二叉

Python版本:3.6.2  操作系统:Windows  作者:SmallWZQ 经过几天的回顾和学习,我终于把Python 3.x中的基础知识介绍好啦.下面将要继续什么呢?让我想想先~~~嗯,还是先整理一下近期有关Python基础知识的随笔吧. Python编程软件的安装与使用--Windows.Linux和Mac Python基础--输出[print()]与输入[input()] Python基础--数据类型与基本运算[主要为除法] Python基础--字符串 Python基础--条件判断

Python数据结构之单链表 单链表有后继结点,无前继结点. 以下实现: 创建单链表 打印单链表 获取单链表的长度 判断单链表是否为空 在单链表后插入数据 获取单链表指定位置的数据 获取单链表指定元素的索引 删除单链表指定位置的元素 更新单链表指定位置的元素 清空单链表 class Node(object): """定义类来描述指针""" def __init__(self, data, p=None): self.data = data sel

Python数据结构 1.数字类型 2.字符串 3.列表 4.元组 5.字典 6.集合

python数据结构之直接插入排序 #-*-encoding:utf-8-*- ''' 直接插入排序: 从序列的第二个元素开始,依次与前一个元素比较,如果该元素比前一个元素大, 那么交换这两个元素.该算法适用于少量数据的排序,时间复杂度为O(n^2),是稳定的排序方法. ''' def InsertSort(L): for i in range(1,len(L)): key = L[i] j = i - 1 while j >= 0: if L[j] > key: L[j+1] = L[j]

使用 pprint 模块 pprint 模块( pretty printer ) 用于打印 Python 数据结构. 当你在命令行下打印特定数据结构时你会发现它很有用(输出格式比较整齐, 便于阅读). --------------------------------------------------------------- import pprint data = (    "this is a string", [1, 2, 3, 4], ("more tuples&q

Python数据结构和类型 1.1 解压序列赋值给多个变量 现在有一个包含N个元素的元组或者是序列,怎样将它里面的值解压后同时赋值给N个变量? 解决思路:先通过简单的解压赋值给多个变量,前提是变量的数量和序列元素的数量是一致的 下面是简单的代码 p = (1,2,3) # 这里的p是一个元组tuple x,y,y = p >>>x ---1 >>>y---2 >>>z---3 **代码实现1** data = [ 'ABC',20,30.11,(16,

[Python数据结构] 使用 Circular List实现Queue 1. Queue队列,又称为伫列(queue),是先进先出(FIFO, First-In-First-Out)的线性表.在具体应用中通常用链表或者数组来实现.队列只允许在后端(称为rear)进行插入操作,在前端进行删除操作.队列的操作方式和堆栈类似,唯一的区别在于队列只允许新数据在后端进行添加. Queue[维基百科] 2. Queue ADT队列是一种抽象数据类型,其实例Q需要支持两种方法: 1)Q.enqueue(e)

[Python数据结构] 使用List实现Stack 1. Stack 堆栈(Stack)又称为栈或堆叠,是计算机科学中一种特殊的串列形式的抽象数据类型(ADT),其特殊之处在于只能允许在阵列的一端进行加入数据和删除数据,并且执行顺序应按照后进先出(LIFO)的原则.堆栈[维基百科] 2. Stack ADT堆栈是一种抽象数据类型,其实例S需要支持两种方法: 1)S.push(e)  : add element e to the top of stack S 2)S.pop( )  : remo

在做Python接口自动化的时候,经常要用到Python数据结构同Json类型数据相互转换来供我们做进一步的验证提供数据,在此做个记录和总结 Python数据结构同Json类型数据相互转换的函数有:json.dumps(),json.loads() 1.字符串同Json类型数据相互转换主要是:json.dumps(),json.loads()两个函数 其中json.dumps()是将Python数据结构转换为JSON import json data = { 'name' : 'hello',

Python 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,

Python数据结构汇总 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.线性数据结构 1>.列表(List) 在内存空间中是连续地址,查询速度快,修改也快,但不利于频繁新增或删除元素(需要注意的是,队尾新增或者删除元素并不影响性能). 2>.链表(Linked List) 在内存空间中是不连续地址,查询速度慢,但利于频繁新增或删除元素. 3>.队列(Queue) 其实我们有时候发现他和列表很像,但是不支持像列表那样进行修改,First Input First Ou

摘要:分享学习Python数据结构的一些理解,主要包含序列(如列表和元组),映射(如字典)以及集合3中基本的数据结构,以及可变和不可变数据类型. Python 中的数据结构是根据某种方式将数据元素组合起来形成的一个数据元素集合,其中主要包含序列(如列表和元组),映射(如字典)以及集合3中基本的数据结构.几乎所有的Python数据结构都可以归结为这3种数据结构类型. 1.数据类型结构总表 Python数据结构除了分为序列(如列表和元组),映射(如字典)以及集合3中基本的数据结构外,也可区分为可变数