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前言

数据结构中有很多树的结构，其中包括二叉树、二叉搜索树、2-3树、红黑树等等。本文中对数据结构进行了总结，不求严格精准，但求简单易懂

Python有那几种数据结构？

Python 有四种数据结构，分别是：列表、字典、元组，集合。每种数据结构都有自己的特点，并且都有着独到的用处。为了避免过早地陷入细枝末节。

我们先从整体上来认识一下这四种数据结构：从最容易识别的特征上来说，列表中的元素使用方括号扩起来，字典和集合是花括号，而元组则是圆括号。其中字典中的元素是均带有 ‘：' 的 key 与 value 的对应关系组。

1)列表（list)

1.1 什么是列表？

最显著的特征是：

• 列表中的每一个元素都是可变的；
• 列表中的元素是有序的，也就是说每一个元素都有一个位置；
• 列表可以容纳 Python 中的任何对象。

列表中的元素是可变的，这意味着我们可以在列表中添加、删除和修改元素。

输入：

Weekday = \['Monday','Tuesday','Wednesday','Thursday','Friday'\]
print(Weekday\[0\])

第三个特征是列表可以装入 Python 中所有的对象，往下看：

all\_in\_list = \[1,                              #整数1.0,                            #浮点数'a word',                       #字符串print(1),                       #函数True,                           #布尔值\[1,2\],                          #列表中套列表(1,2),                          #元组{'key':'value'}                 #字典
\]

1.2列表的增删改查

对于数据的操作，最常见的是增删改查这四类。从列表的插入方法开始，输入：

fruit = \['pineapple','pear'\]
fruit.insert(1,'grape')
print(fruit)

在使用 insert 方法的时候，必须指定在列表中要插入新的元素的位置，插入元素的实际位置是在指定位置元素之前的位置，如果指定插入的位置在列表中不存在，实际上也就是超出指定列表长度，那么这个元素一定会被放在列表的最后位置。

• 其他方法达到“插入”的效果：

fruit\[0:0\] = \['Orange'\]
print(fruit)

• 删除列表中元素的方法是使用 remove()：

fruit = \['pinapple','pear','grape'\]
fruit.remove('grape')
print(fruit)

• 替换修改其中的元素：

fruit\[0\] = 'Grapefruit'

• 删除还有一种方法，那就是使用 del 关键字来声明：

del fruit\[0:2\]
print(fruit)

2）字典（Dictionary)

2.1 什么是字典？

字典这种数据结构的特征也正如现实世界中的字典一样，使用名称－内容进行数据的构建，在 Python 中分别对应着键（key）－值（value），习惯上称之为键值对。

字典的特征总结如下：

• 字典中数据必须是以键值对的形式出现的；
• 逻辑上讲，键是不能重复的，而值可以重复；
• 字典中的键（key）是不可变的，也就是无法修改的；而值（value）是可变的，可修改的，可以是任何对象。

举个小栗子：

这是字典的书写方式：NASDAQ\_code = {'BIDU':'Baidu','SINA':'Sina','YOKU':'Youku'
}

一个字典中键与值并不能脱离对方而存在，如果你写成 {'BIDU':} 会引发语法错误。

记住这两个特征： key 和 value 是一一对应的，key 是不可变的。

同时字典中的键值不会有重复，即便你这么做，相同的键值也只能出现一次：

a = {'key':123,'key':123}
print(a)

2.2 字典的增删改查

首先我们按照映射关系创建一个字典：

NASDAQ\_code = {'BIDU':'Baidu','SINA':'Sina'}

与列表不同的是，字典并没有一个可以往里面添加单一元素的“方法”，但是我们可以通过这种方式进行添加：

NASDAQ\_code\['YOKU'\] = 'Youku'
print(NASDAQ\_code）

列表中有用来添加多个元素的方法 extend() ，在字典中也有对应的添加多个元素的方法 update()：

NASDAQ\_code.update({'FB':'Facebook','TSLA':'Tesla'})

删除字典中的元素则使用 del 方法：

del NASDAQ\_code\['FB'\]

需要注意的是，虽说字典是使用的花括号，在索引内容的时候仍旧使用的是和列表一样的方括号进行索引，只不过在括号中放入的一定是——字典中的键，也就是说需要通过键来索引值：

NASDAQ\_code\['TSLA'\]

同时，字典是不能够切片的，也就是说下面这样的写法应用在字典上是错误的：

chart\[1:4\]  # WRONG!

3）元组（Tuple)

元组其实可以理解成一个稳固版的列表，因为元组是不可修改的，因此在列表中的存在的方法均不可以使用在元组上，但是元组是可以被查看索引的，方式就和列表一样：

letters = ('a','b','c','d','e','f','g')
letter\[0\]

4)集合（Set)

4.1什么是集合？

每一个集合中的元素是无序的、不重复的任意对象，我们可以通过集合去判断数据的从属关系，有时还可以通过集合把数据结构中重复的元素减掉。

集合不能被切片也不能被索引，除了做集合运算之外，集合元素可以被添加还有删除：

a\_set = {1,2,3,4}                                              
a\_set.add(5)
a\_set.discard(5)

5）番外——数据结构的一些技巧

5.1多重循环

举个栗子：比如，在整理表格或者文件的时候会按照字母或者日期进行排序，在 Python 中也存在类似的功能。

num\_list = \[6,2,7,4,1,3,5\]
print(sorted(num\_list))

sorted 函数按照长短、大小、英文字母的顺序给每个列表中的元素进行排序。这个函数会经常在数据的展示中使用，其中有一个非常重要的地方，sorted 函数并不会改变列表本身，你可以把它理解成是先将列表进行复制，然后再进行顺序的整理。

在使用默认参数 reverse 后列表可以被按照逆序整理：

sorted(num\_list,reverse=True)

在整理列表的过程中，如果同时需要两个列表应该怎么办？这时候就可以用到 zip 函数，比如：

for a,b in zip(num,str):print(b,'is',a)

5.2推导式

数据结构中的推导式，也许你还看到过它的另一种名称叫做列表的解析式。

现在我有10个元素要装进列表中，普通的写法是这样的：

a = \[\]
for i in range(1,11):a.append(i)

下面换成列表解析的方式来写：

b = \[i for i in range(1,11)\]

列表解析式不仅非常方便，并且在执行效率上要远远胜过前者，我们把两种不同的列表操作方式所耗费的时间进行对比，就不难发现其效率的巨大差异：

import timea = \[\]
t0 = time.clock()
for i in range(1,20000):a.append(i)
print(time.clock() - t0, seconds process time")
t0 = time.clock()
b = \[i for i in range(1,20000)\]
print(time.clock() - t0, seconds process time")

得到结果：

8.999999999998592e-06 seconds process time
0.0012320000000000005 seconds process time

列表推导式的用法也很好理解，可以简单地看成两部分。红色虚线后面的是我们熟悉的 for 循环的表达式，而虚线前面的可以认为是我们想要放在列表中的元素，在这个例子中放在列表中的元素即是后面循环的元素本身。

5.3循环列表时获取元素的索引

现在我们有一个字母表，如何能像图中一样，在索引的时候得到每个元素的具体位置的展示呢？

letters = \['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g'\]

a is 1
b is 2
c is 3
d is 4
e is 5
f is 6 
g is 7

前面提到过，列表是有序的，这时候我们可以使用 Python 中独有的函数 enumerate 来进行：

letters = \['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g'\]
for num,letter in enumerate(letters):print(letter,'is',num + 1)

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