Python基础教程（十一）：数据结构汇总梳理

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文章目录

- 引言
- - 1. 列表（List）
  - 2. 元组（Tuple）
  - 3. 字典（Dictionary）
  - 4. 集合（Set）
- 结论
- 结束语

引言

在编程的世界里，数据结构是构建高效算法和软件系统的基础。Python，作为一种广泛使用的高级编程语言，提供了丰富的内置数据结构，使得处理数据变得既直观又强大。本文将深入探讨Python中的主要数据结构类型，包括列表（List）、元组（Tuple）、字典（Dictionary）和集合（Set），并通过具体案例来展示它们的应用场景。

1. 列表（List）

定义：列表是最常用的数据结构之一，它是一个有序的元素集合，可以存储任意类型的元素，并且允许重复。

特点：

可变性：列表是可变的，意味着可以在列表创建后添加、删除或修改其中的元素。
索引：列表中的每个元素都有一个对应的索引，从0开始计数。

案例：假设我们需要维护一个学生名单，记录每位学生的姓名和成绩。

students = ["Alice", "Bob", "Charlie"]
scores = [90, 85, 88]# 添加新学生
students.append("David")
scores.append(92)# 修改某个学生的成绩
scores[1] = 87# 删除学生
del students[0]
del scores[0]# 打印当前学生名单和成绩
print(students)
print(scores)

2. 元组（Tuple）

定义：元组与列表相似，但它是不可变的，一旦创建就无法更改。

特点：

不可变性：元组创建后不能被修改，这使得它在需要确保数据不变的情况下非常有用。
性能：由于不可变性，元组在某些情况下比列表更节省内存，运行速度也更快。

案例：假设我们有一个坐标点集合，每个点由其x和y坐标组成。

points = [(1, 2), (3, 4), (5, 6)]# 访问元组中的元素
print(points[0])       # 输出 (1, 2)
print(points[0][1])    # 输出 2# 遍历元组集合
for x, y in points:print(f"Point: ({x}, {y})")

3. 字典（Dictionary）

定义：字典是一种键值对的集合，其中每个键都是唯一的，用于快速查找值。

特点：

键唯一：字典中的键不能重复，如果尝试插入相同的键，后一个值将会覆盖前一个。
快速查找：字典提供O(1)时间复杂度的查找性能。

案例：假设我们想要管理一个图书馆的图书信息，包括书名和作者。

library = {"The Great Gatsby": "F. Scott Fitzgerald","To Kill a Mockingbird": "Harper Lee"
}# 添加新书
library["1984"] = "George Orwell"# 查找作者
author = library["To Kill a Mockingbird"]
print(author)# 删除书籍
del library["The Great Gatsby"]# 遍历字典
for title, author in library.items():print(f"{title} by {author}")

4. 集合（Set）

定义：集合是一个无序的、不重复的元素集合。

特点：

唯一性：集合中的元素必须是唯一的，重复的元素在插入时会被自动去除。
无序性：集合中的元素没有固定的顺序，因此不能通过索引访问。

案例：假设我们有一份待办事项清单，但不想有重复的任务。

tasks = {"Buy milk", "Walk the dog", "Pay bills", "Buy milk"}# 集合自动去重
print(tasks)  # 输出 {'Buy milk', 'Walk the dog', 'Pay bills'}# 添加任务
tasks.add("Read book")# 移除任务
tasks.remove("Walk the dog")# 检查任务是否存在
if "Pay bills" in tasks:print("Remember to pay your bills!")

结论

Python的内置数据结构提供了强大的功能，使开发者能够高效地管理和操作数据。理解并熟练运用这些数据结构对于编写高质量的Python代码至关重要。通过本文的介绍和案例分析，相信你已经掌握了Python数据结构的基本概念和使用方法。接下来，实践是检验学习成果的最佳方式，尝试在自己的项目中应用这些数据结构吧！

结束语

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