Python线性数据结构

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Python线性数据结构_第1张图片

1 线性数据结构

本章要介绍的线性结构:list、tuple、string、bytes、bytearray。

  • 线性表:是一种抽象的数学概念,是一组元素的序列的抽象,由有穷个元素组成(0个或任意个)。

    线性表又可分为 顺序表和链接表。

  • 顺序表:一组元素在内存中有序的存储。列表list就是典型的顺序表。
  • 链接表:一组元素在内存中分散存储链接起来,彼此知道连接的是谁。

对于这两种表,数组中的元素进行查找、增加、删除、修改,看看有什么影响:

Python线性数据结构_第2张图片

  • 查找元素

    对于顺序表,是有序的在内存中存储数据,可快速通过索引编号获取元素,效率高。。

    对于链接表是分散存储的,只能通过一个个去迭代获取元素,效率差。

  • 增加元素

    对于顺序表,如果是在末尾增加元素,对于整个数据表来说没什么影响,但是在开头或是中间插入元素,后面的所有元素都要重新排序,影响很大(想想数百万或更大数据量)。

    对于链接表,不管在哪里加入元素,不会影响其他元素,影响小。

  • 删除元素
    对于顺序表,删除元素和增加元素有着一样的问题。
    对于链接表,不管在哪里删除元素,不会影响其他元素,影响小。
  • 修改元素
    对于顺序表,可快速通过索引获取元素然后进行修改,效率高。

    对于链接表,只能通过迭代获取元素然后进行修改,效率低。

总结:顺序表对于查找与修改效率最高,增加和删除效率低。链接表则相反。

2.内建常用的数据类型

2.1 数值型

  • int 整数类型

    说明:整数包括负整数、0、正整数(... -2,-1,0,1,2, ...)。

    x1 = 1
    x2 = 0
    x3 = -1
    print(type(x1), x1)
    print(type(x2), x2)
    print(type(x3), x3)
    
    # 输出结果如下:
     1
     0
     -1

    int( )方法:可以将数字或字符串转为整数,缺省base=10,表示10进制,无参数传入则返回0。

    x1 = int()
    x2 = int('1')
    x3 = int('0b10',base=2)  #base=2,表二进制,与传入参数类型一致。
    x4 = int(3.14)
    print(type(x1), x1)
    print(type(x2), x2)
    print(type(x3), x3)
    print(type(x4), x4)
    
    # 输出结果如下:
     0
     1
     2
     3
  • float 浮点类型
    说明:由整数和小数部分组成,传入的参数可以为intstrbytesbytearray

    x1 = float(1)
    x2 = float('2')
    x3 = float(b'3')
    print(type(x1), x1)
    print(type(x2), x2)
    print(type(x3), x3)
    
    # 输出结果如下:
     1.0
     2.0
     3.0
  • complex (复数类型)

    说明:由实数和虚数部分组成,都是浮点数。

    传入参数可以为intstr,如果传入两参,前面一个为实数部分,后一个参数为虚数部分。

    x1 = complex(1)
    x2 = complex(2,2)
    x3 = complex('3')
    print(type(x1), x1)
    print(type(x2), x2)
    print(type(x3), x3)
    
    # 输出结果如下:
     (1+0j)
     (2+2j)
     (3+0j)
  • bool (布尔类型)

    说明:为int的子类,返回的是True和False,对应的是1和0。

    x1 = bool(0)
    x2 = bool(1)
    x3 = bool()
    x4 = 2 > 1
    print(type(x1), x1)
    print(type(x2), x2)
    print(type(x3), x3)
    print(type(x4), x4)
    
    # 输出结果如下:
     False
     True
     False
     True

2.2 序列(sequence)

2.2.1 list 列表

说明: 列表是由若干元素对象组成,且是有序可变的线性数据结构,使用中括号[ ]表示。

  • 初始化

    lst = []  # 空列表方式1
    #或者
    lst = list()  # 空列表方式2
    print(type(lst),lst)
    
    # 输入结果如下:
     []
  • 索引

    说明: 使用正索引(从左至右)、负索引(从右至左)访问元素,时间复杂度为O(1),效率极高的使用方式。

    按照给定区间获取到数据,叫做切片。

    正索引:

    从左至右,从0开始索引,区间为[0,长度-1],左包右不包。

    lst = ['a','b','c','d']
    print(lst[0])  # 获取第一个元素
    print(lst[1:2])  # 获取第二个元素,左包右不包,切片
    print(lst[2:])  # 获取第三个元素到最后一个元素,切片
    print(lst[:])  # 获取所有元素,切片
    
    # 输出结果如下:
    a
    ['c']
    ['c', 'd']
    ['a', 'b', 'c', 'd']

    负索引:

    从右至左,从-1开始索引,区间为[-长度,-1]

    lst = ['a','b','c','d']
    print(lst[-1])
    print(lst[-2:])
    
    # 输出结果如下:
    d
    ['c', 'd']
  • 查询

    index( )方法:L.index(value, [start, [stop]]) -> integer

    返回的是索引id,要迭代列表,时间复杂度为O(n)。

    lst = ['a','b','c','d']
    print(lst.index('a',0,4))  # 获取区间[0,4]的元素'a'的索引id
    
    # 输出结果如下:
    0

    备注:如果查询不到元素,则抛出ValueError

    count( ) 方法:L.count(value) -> integer

    返回的是元素出现的次数,要迭代列表,时间复杂度为O(n)。

    lst = ['a','b','a','b']
    print(lst.count('a'))
    
    # 输出结果如下:
    2

    len( ) 方法:返回的是列表元素的个数,时间复杂度为O(1)。

    lst = ['a','b','c','d']
    print(len(lst))
    
    # 输出结果如下:
    4

    备注:所谓的O(n) 是指随着数据的规模越来越大,效率下降,而O(1)则相反,不会随着数据规模大而影响效率。

  • 修改

    列表是有序可变,所以能够对列表中的元素进行修改。

    lst = ['a','b','c','d']
    lst[0] = 'A'
    print(lst)
    
    # 输出结果如下:
    ['A', 'b', 'c', 'd']
  • 增加

    append( ) 方法:L.append(object) -> None

    尾部追加元素,就地修改,返回None。

    lst = ['a','b','c','d']
    lst.append('e')
    print(lst)
    
    # 输出结果如下:
    ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']

    insert( )方法:L.insert(index, object) -> None ,

    在指定索引位置插入元素对象,返回None。

    lst = ['a','b','c','d']
    lst.insert(0,'A')  # 在索引0位置插入'A',原有的元素全部往后移,增加了复杂度
    print(lst)
    
    # 输出结果如下:
    ['A', 'a', 'b', 'c', 'd']

    extend( )方法: L.extend(iterable) -> None

    可以增加多个元素,将可迭代对象的元素追加进去,返回None。

    lst = ['a','b','c','d']
    lst.extend([1,2,3])
    print(lst)
    
    # 输出结果如下:
    ['a', 'b', 'c', 'd', 1, 2, 3]

    还可以将列表通过 +* ,拼接成新的列表。

    lst1 = ['a','b','c','d']
    lst2 = ['e','f','g']
    print(lst1 + lst2)
    print(lst1 * 2)  # 将列表里面的元素各复制2份
    
    # 输出结果如下:
    ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g']
    ['a', 'b', 'c', 'd', 'a', 'b', 'c', 'd']

    这里还有一个特别要注意情况如下:

    lst1 = [[1]] * 3  # 结果:[[1], [1], [1]]
    print(lst1)
    lst1[0][0] = 10  # 结果:[[10], [1], [1]],是这样嘛??
    print(lst1)
    
    # 输出结果如下:
    [[1], [1], [1]]
    [[10], [10], [10]]  # 为什么结果会是这个?请往下看列表复制章节,找答案!
  • 删除

    remove()方法:L.remove(value) -> None

    从左至右遍历查找,找到就删除该元素,返回None,找不到则抛出ValueError

    lst = ['a','b','c','d']
    lst.remove('d')
    print(lst)
    
    # 输出结果如下:
    ['a', 'b', 'c']  # 元素'd'已经被删除

    pop() 方法:L.pop([index]) -> item

    缺省删除尾部元素,可指定索引删除元素,索引越界抛出IndexError

    lst = ['a','b','c','d']
    lst.pop()
    print(lst)
    
    # 输出结果如下:
    ['a', 'b', 'c']

    clear() 方法:L.clear() -> None

    清空列表所有元素,慎用。

    lst = ['a','b','c','d']
    lst.clear()
    print(lst)
    
    # 输出结果如下:
    []  # 空列表了
  • 反转

    reverse( ) 方法:L.reverse()

    将列表中的元素反转,返回None。

    lst = ['a','b','c','d']
    lst.reverse()
    print(lst)
    
    # 输出结果如下:
    ['d', 'c', 'b', 'a']
  • 排序

    sort() 方法:L.sort(key=None, reverse=False) -> None

    对列表元素进行排序,缺省为升序,reverse=True为降序。

    lst = ['a','b','c','d']
    lst.sort(reverse=True)
    print(lst)
    
    # 输出结果如下:
    ['d', 'c', 'b', 'a']
  • in成员操作

    判断成员是否在列表里面,有则返回True、无则返回False。

    lst = ['a','b','c','d']
    print('a' in lst)
    print('e' in lst)
    
    # 输出结果如下:
    True
    False
  • 列表复制

    说明: 列表复制指的是列表元素的复制,可分为浅copy和深copy两种。列表元素对象如列表、元组、字典、类、实例这些归为引用类型(指向内存地址),而数字、字符串先归为简单类型,好让大家理解。

    示例一:这是属于拷贝嘛?

    lst1 = [1,[2,3],4]
    lst2 = lst1
    print(id(lst1),id(lst2),lst1 == lst2, lst2)  # id() 查看内存地址
    
    # 输出结果如下:
    1593751168840 1593751168840 True [1, [2, 3], 4]

    Python线性数据结构_第3张图片

    显然不是属于任何copy,说白了都是指向同一个内存地址。

    示例二:浅拷贝copy

    说明: 浅拷贝对于引用类型对象是不会copy的,地址指向仍是一样。

    Python线性数据结构_第4张图片

    lst1 = [1,[2,3],4]
    lst2 = lst1.copy()
    print(id(lst1),id(lst2),lst1 == lst2, lst2)
    print('=' * 30)
    lst1[1][0] = 200  # 修改列表的引用类型,所有列表都会改变
    print(lst1, lst2)
    
    # 输出结果如下:
    1922175854408 1922175854344 True [1, [2, 3], 4]
    ==============================
    [1, [200, 3], 4] [1, [200, 3], 4]

    示例三:深拷贝deepcopy

    说明: 深拷贝对于引用类型对象也会copy成另外一份,地址指向不一样。

    Python线性数据结构_第5张图片

    import copy
    
    lst1 = [1,[2,3],4]
    lst2 = copy.deepcopy(lst1)
    print(id(lst1),id(lst2),lst1 == lst2, lst2)
    print('=' * 30)  
    lst1[1][0] = 200  # 修改列表的引用类型,不会影响其他列表
    print(lst1, lst2)
    
    # 输出结果如下:
    2378580158344 2378580158280 True [1, [2, 3], 4]
    ==============================
    [1, [200, 3], 4] [1, [2, 3], 4]

2.2.2 tuple 元组

说明: 元组是由若干元素对象组成,且是有序不可变的数据结构,使用小括号( )表示。

  • 初始化

    t1 = ()  # 空元素方式1,一旦创建将不可改变
    t2 = tuple()  # 空元素方式2,一旦创建将不可改变
    t3 = ('a',)  # 元组只有一个元素,一定要加逗号','
    t4 = (['a','b','c'])  # 空列表方式2

    备注: 元组如果只有一个元素对象,一定要在后面加逗号, 否则变为其他数据类型。

  • 索引
    同列表一样,不再过多举例。

    t = ('a','b','c','d')
    print(t[0])
    print(t[-1])
    # 输出结果如下:
    a
    d
  • 查询

    同列表一样,不再过多举例。

    t = ('a','b','c','d')
    print(t.index('a'))
    print(t.count('a'))
    print(len(t))
    
    # 输出结果如下:
    0
    1
    4
  • 增删改

    元组是不可变类型,不能增删改元素对象。

    但是要注意如下场景:

    元组中的元素对象(内存地址)不可变,引用类型可变。----这里又出现引用类型的情况了。

    # 元组的元组不可修改(即内存地址)
    t = ([1],)
    t[0]= 100
    print(t)
    # 结果报错了
    TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
        
    ############################################
    
    # 元组里面的引用类型对象可以修改(如嵌套了列表)
    t = ([1],2,3)
    t[0][0] = 100  # 对元组引用类型对象的元素作修改
    print(t)
    
    # 输出结果如下:
    ([100], 2, 3)

2.2.3 string 字符串

说明: 字符串是由若干字符组成,且是有序不可变的数据结构,使用引号表示。

  • 初始化
    多种花样,使用单引号、双引号、三引号等。

    name = 'tom'
    age = 18
    str1 = 'abc'  # 单引号字符串
    str2 = "abc"  # 双引号字符串
    str3 = """I'm python"""  # 三引号字符串
    str4 = r"c:\windows\note"  # r前缀,没有转义(转义字符不生效)
    str5 = f'{name} is {age} age.'  # f前缀,字符串格式化,v3.6支持
    print(type(str1), str1)
    print(type(str2), str2)
    print(type(str3), str3)
    print(type(str4), str4)
    print(type(str5), str5)
    
    # 输出结果如下:
     abc
     abc
     I'm python
     c:\windows\note
     tom is 18 age.
  • 索引

    同列表一样,不再过多举例。

    str = "abcdefg"
    print(str[0])
    print(str[-1])
    
    # 输出结果如下:
    a
    g
  • 连接

    通过加号 + 将多个字符串连接起来,返回一个新的字符串。

    str1 = "abcd"
    str2 = "efg"
    print(str1 + str2)
    
    # 输出结果如下:
    abcdefg

    join( ) 方法:S.join(iterable) -> str

    s表示分隔符字符串,iterable为可迭代对象字符串,结果返回字符串。

    str = "abcdefg"
    print('->'.join(str))
    
    # 输出结果如下:
    a->b->c->d->e->f->g
  • 字符查找

    find( ) 方法:S.find(sub[, start[, end]]) -> int

    从左至右查找子串sub,也可指定区间,找到返回正索引,找不到则返回 -1

    str = "abcdefg"
    print(str.find('a',0,7))
    print(str.find('A'))
    
    # 输出结果如下:
    0
    -1

    rfind( ) 方法:S.rfind(sub[, start[, end]]) -> int

    从右至左查找子串sub,也可指定区间,找到返回正索引,找不到则返回 -1

    str = "abcdefg"
    print(str.rfind('a'))
    print(str.rfind('A'))
    
    # 输出结果如下:
    0
    -1

    还有index()find() 类似,不过找不到会抛异常,不建议使用。

    s.count() 还可以统计字符出现的次数。

    len(s) 还可以统计字符串的长度。

  • 分割

    split( ) 方法:S.split(sep=None, maxsplit=-1) -> list of strings

    sep表示分隔符,缺省为空白字符串,maxsplit=-1表示遍历整个字符串,最后返回列表。

    str = "a,b,c,d,e,f,g"
    print(str.split(sep=','))
    
    # 输出结果如下:
    ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g']

    rsplit( ) 方法与上面不同就是,从右至左遍历。

    splitlines() 方法: S.splitlines([keepends]) -> list of strings

    按行来切割字符串,keepends表示是否保留行分隔符,最后返回列表。

    str = "a\nb\nc\r\nd"
    print(str.splitlines())
    print(str.splitlines(keepends=True))
    
    # 输出结果如下:
    ['a', 'b', 'c', 'd']
    ['a\n', 'b\n', 'c\r\n', 'd']

    partition() 方法S.partition(sep) -> (head, sep, tail)

    从左至右查询分隔符,遇到就分割成头、分隔符、尾的三元组,返回的是一个元组tuple。

    str = "a*b*c*d"
    print(str.partition('*'))
    # 输出结果如下:
    ('a', '*', 'b*c*d')

    rpartition() 方法S.rpartition(sep) -> (head, sep, tail)

    与上方法不同,就是从右至左,不过这个比较常用,可以获取后缀部分信息。

    str1 = "http://www.python.org:8843"
    str2 = str1.rpartition(':')
    port = str2[-1]
    print(port)
  • 替换

    replace() 方法:S.replace(old, new[, count]) -> str

    遍历整个字符串,找到全部替换,count表示替换次数,缺省替换全部,最后返回一个新的字符串

    str = "www.python.org"
    print(str.replace('w','m'))  # 返回的是一个新的字符串
    print(str)  # 字符串不可变,保持原样
    
    # 输出结果如下:
    mmm.python.org
    www.python.org
  • 移除

    strip() 方法:S.strip([chars]) -> str

    在字符串两端移除指定的字符集chars , 缺省移除空白字符。

    str = " * www.python.org  *"
    print(str.strip("* "))  # 去掉字符串首尾带有星号'*' 和 空白' '
    
    # 输出结果如下:
    www.python.org

    还有lstrip()rstrip 分别是移除字符串左边和右边字符集。

  • 首尾判断

    startswith() 方法:S.startswith(prefix[, start[, end]]) -> bool

    缺省判断字符串开头是否有指定的字符prefix,也可指定区间。

    str = "www.python.org"
    print(str.startswith('www',0,14))
    print(str.startswith('p',0,14))
    # 输出结果如下:
    True
    False

    endswith() 方法:S.endswith(suffix[, start[, end]]) -> bool

    缺省判断字符串结尾是否有指定的字符suffix,也可指定区间。

    str = "www.python.org"
    print(str.startswith('www',0,14))
    print(str.startswith('p',0,14))
    # 输出结果如下:
    True
    False
    str = "www.python.org"
    print(str.endswith('g',11,14))
    # 输出结果如下:
    True
  • 格式化

    c风格格式化:

    Python线性数据结构_第6张图片

    格式字符串:使用%s(对应值为字符串),%d(对应值为数字)等等,还可以在中间插入修饰符%03d。

    被格式的值:只能是一个对象,可以是元组或是字典。

    name = "Tom"
    age = 18
    print("%s is %d age." % (name,age))
    # 输出结果如下:
    Tom is 18 age.

    format格式化:

    Python线性数据结构_第7张图片

    格式字符串:使用花括号{ }, 花括号里面可以使用修饰符。

    被格式的值:args为可变位置参数,*kwargs为可变关键字参数。

    # 位置传参
    print("IP={} PORT={}".format('8.8.8.8',53))  # 位置传参
    print("{Server}: IP={1} PORT={0}".format(53, '8.8.8.8', Server='DNS Server'))  # 位置和关键字传参传参
    
    # 输出结果如下:
    IP=8.8.8.8 PORT=53
    DNS Server: IP=8.8.8.8 PORT=53
    # 浮点数
    print("{}".format(0.123456789))
    print("{:f}".format(0.123456789))    #  小数点默认为6位
    print("{:.2f}".format(0.123456789))  # 取小数点后两位
    print("{:15}".format(0.123456789))   # 宽度为15,右对齐
    
    # 输出结果如下:
    0.123456789
    0.123457     # 为什么是这个值?大于5要进位
    0.12
        0.123456789  # 左边有4个空格
  • 其他常用函数

    str = "DianDiJiShu"
    print(str.upper())  # 字母全部转化为大写
    print(str.lower())  # 字母全部转化为小写
    
    # 输出结果如下:
    DIANDIJISHU
    diandijishu

2.2.4 bytes 字节

bytes bytearray从python3引入的两种数据类型。

在计算机的世界里,机器是以01 组成的,也叫二进制(字节)来通信的,这套编码我们叫做ASCII编码。

所以机器通信的语言就叫做机器语言。然而我们人类想要跟机器通信,那么需要怎么做呢?

  • 把人类的语言编码成机器能够识别的语言,通常叫做编码(字符串转换为ASCII码)。
  • 把机器的语言解码成人类能够识别的语言,通常叫做解码(ASCII码转换为字符串)。

至今现代编码的发展史过程大概是这样的:ASCII(1字节) -> unicode(2~4字节) -> utf-8(1~6字节),utf8是多字节编码,一般使用1~3字节,特殊使用4字节(一般中文使用3字节),向下兼容ASCII编码。

中国也有属于自己的编码:gbk

ASCII码表常用的必须牢记(整理部分):

Python线性数据结构_第8张图片

详细ASCII码下载链接:

链接:https://pan.baidu.com/s/1fWVl57Kqmv-tkjrDKwPvSw 提取码:tuyz

所以,机器上的进制就是字节,1字节等于8位,例如:十进制2,用2进制和16进制表示:

# 二进制
0000 0010  # 一个字节bytes

# 16进制,机器基本都是显示16进制
0x2

bytes 是不可变类型

bytes()     # 空bytes,一旦创建不可改变
bytes(int)  # 指定字节的大小,用0填充
bytes(iterable_of_ints)  # [0.255]整数的可迭代对象
bytes(string, encoding[, errors])  # 等价于string.encoding(),字符串编码成字节
bytes(bytes_or_buffer)  # 复制一份新的字节对象
  • 初始化

    b1 = bytes()
    b2 = bytes(range(97,100))
    b3 = bytes(b2)
    b4 = bytes('123',encoding='utf-8')
    b5 = b'ABC'
    b6 = b'\xe4\xbd\xa0\xe5\xa5\xbd'.decode('utf-8')
    print(b1, b2, b3, b4, b5, b6, sep='\n')
    
    # 输出结果如下:
    b''
    b'abc'
    b'abc'
    b'123'
    b'ABC'
    你好

2.2.5 bytearray 字节数组

bytearray 是可变数组,可以进行增删改操作,类似列表。

bytearray()  # 空bytearray,可改变
bytearray(iterable_of_ints)  # [0.255]整数的可迭代对象
bytearray(string, encoding[, errors])  # 等价于string.encoding(),字符串编码成字节
bytearray(bytes_or_buffer)   # 复制一份新的字节数组对象
bytearray(int)  # 指定字节的大小,用0填充
  • 增删改

    # 初始化
    b = bytearray()
    print(b)
    # 输出结果如下:
    bytearray(b'')
    #--------------------------
    # 增加元素对象
    b.append(97)
    print(b)
    b.extend([98,99])
    print(b)
    # 输出结果如下:
    bytearray(b'a')
    bytearray(b'abc')
    #--------------------------
    # 插入元素对象
    b.insert(0,65)
    print(b)
    # 输出结果如下:
    bytearray(b'Aabc')
    #--------------------------
    # 删除元素对象
    b.pop()
    print(b)
    # 输出结果如下:
    bytearray(b'Aab')

今天就到这了,下一回合咱再接着唠嗑 set (集合) dict (字典) ,敬请耐心等待。

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