python数据结构-列表和元祖
python中常见的数据结构：列表-List、元祖-Tuple
- 列表和元祖都是一个可以放置任意数据类型的有序集合，对于大多数语言来说集合的数据类型必须一致，但是python却可以不相同,列表和元祖中的元素都可以随意嵌套
- 列表和元祖中的元素要是是字符时，需要用括号括起来
- 列表和元祖的区别：
1、列表是动态的，长度大小不固定，可以随意增加、删除、和改变元素，而不改变列表的变量名称
2、元祖是静态的，长度大小固定，无法增加，删除，和改变元素，如果想改变一个元祖，只能重新开辟一块内存空间，来创建一个新的元祖，
- 列表和元祖的基本操作以及注意事项
1、列表和元祖都支持 index索引 [] 、以及负数索引 [-1]，
2、列表和元祖都支持切片操作,第二个：后面是步长，当步长是-1时，表示对列表反转
列表和元祖之间可以随意转换，通过tuple 和list转化
- 列表和元祖常见的内置函数
m.count(item) 、n.count(item) 统计列表、元祖中某一个元素出现的次数
m.index(item)、n.count(item) 统计列表、元祖中某一个元素第一次出现的index索引
m.reverse()、m.sort() 分别表示对列表进行原地反转和排序,但是元祖没有这两个方法，因为元祖不可变，
m.sort(reverse=True) 从大到小排序，m.sort(reverse=False) 从小到大排序
reversed(m）reversed（n）分别对列表和元祖进行反转，并返回一个新的倒转之后的迭代器，可以使用list、tuple进行转化
sorted(m,reverse=True)、 sorted(n,reverse=True)，返回一个排序之后的新的列表，元祖也会被返回一个列表list
- 列表和元祖的存储方式，python中列表为了减少每次增加和删除操作时空间分配的开销，python每次分配空间都会额外多分配一些空间，这样的机制叫做 over-allocating，来保证操作的高效性
- 元祖长度大小固定，元素不可变，所以元祖的存储空间固定
- 列表和元祖性能
初始化一个列表和元祖，元祖的性能要比列表快10倍左右，通过python3 -m timeit "t=[]" 来获取创建list所需的时间
- 列表和元祖的使用场景
如果存储的数据是一个不变的值，使用元祖来存储
如果存储的数据是一个变化的值，使用列表来存储
列表中的每个元素都被分配一个数字作为索引，用来表示该元素在列表内所排在的位置。第一个元素的索引是0，第二个索引是1，依此类推，Python的列表是一个有序可重复的元素集合，可嵌套、迭代、修改、切片、追加、删除，成员判断
从数据结构角度看，Python的列表是一个可变长度的顺序存储结构，每一个位置存放的都是对象的指针。
- 列表的特殊操作
- 列表操作的常用函数
>>> l=['a',1,2,'c']
>>> max(l)
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
TypeError: '>' not supported between instances of 'int' and 'str'
>>> min(l)
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
TypeError: '<' not supported between instances of 'int' and 'str'
>>>
注意：max、min在Python3中，不能对不同类型的对象进行大小的比较了。 - 列表遍历
- 列表操作的常用内置方法
根据以上代码的tracback可以知道，append()里面只能追加一个元素，sort()排序只能对相同类型的元素进行排序
- 列表与元祖相同操作
1、使用方括号加下标访问元素
2、切片（形成新元组对象）
3、count()/index()
4、len()/max()/min()/tuple()- 列表与元祖的不同操作，（元祖中没有的功能）
1、修改、新增元素
2、删除某个元素（但可以删除整个元组）
3、所有会对元组内部元素发生修改动作的方法。例如，元组没有remove，append，pop等方法。-
元组只保证它的一级子元素不可变，对于嵌套的元素内部，不保证不可变！
>>> tup = ('a', 'b', ['A', 'B'])
>>> tup[2][0] = 'X'
>>> tup[2][1] = 'Y'
>>> tup
('a', 'b', ['X', 'Y'])