Python四大数据结构整理

Python四大数据结构整理

  • 列表
    • 列表本身的基础造作操作
    • 列表的增删改查
    • 列表总结
  • 字典
    • 字典的创建
    • 获取字典视图
    • 遍历字典
    • 字典生成式
  • 元组与集合
    • 元组的创建
    • 元组的获取
    • 集合
    • 集合的创建方式
    • 集合的相关操作
  • 对比归纳总结

列表

列表的特点
  1.列表元素按顺序有序排放
  2.索引映射唯一一个数据
  3.列表可以存储重复数据
  4.任意数据类型可以混存
  5.根据需要动态分配和回收内存

列表本身的基础造作操作

1. 创建列表

  • 使用方括号
      lst1=['hello','world',98]	#创建列表
      lst = []					#创建空列表
    
  • 使用内置函数list
      lst2=list(['hello','world',98,'hello'])
    

2. 列表的查询

  • 获取列表中指定元素的索引
    Python四大数据结构整理_第1张图片
    print(lst2.index('hello'))  #返回第一个索引
    print(lst2.index('hello',0,4))  #在 0-3内索引
    
  • 获取类表中的单个元素
    Python四大数据结构整理_第2张图片

3. 判断指定元素在列表中是否存在

  • 元素 in 列表名
  • 元素 not in 列表名

☆ 4. 列表元素的遍历

  • for 迭代变量 in 列表名 :
    lst=[10,20,'hello','world']
    for item in lst:
        print(item)
    

☆ 5. 列表的切片

  • 获取列表中多个元素-切片
    语法:列表名[start : stop : step ]
Q A
切片的结果 原类表片段的拷贝,新列表的 id 会变
切片的范围 [start ,stop)
step 默认为 1 简写为 [start: stop: ]
step 为正数 第一个省略默认从头开始切,第二个省略默认切到尾
step 为负数 第一个省略默认从最后一个元素开始,第二个省略默认切到头
lst=[10,20,30,40,50,60,70,80]
print('原列表:',lst)
# start=1 stop=6 step=1 步长默认为1
print("原列表id:",id(lst))
lst2=lst[1:6:2]         # start=1 stop=6 step=2
print("新列表id:",id(lst2))
print(lst2)

lst2=lst[::2]           # step = 2 ,首位均默认
print(lst2)

lst2=lst[4::-2]         # start= 4,切到头,step = -2,逆序切
print(lst2)

列表的增删改查

1.列表元素的增加

方法/其他 描述
append() 在列表末尾添加一个元素 ,id不变
extend() 在列表末尾至少添加一个元素 ,id不变
insert() 在列表任意位置添加一个元素 ,id不变
切片 在列表任意位置至少添加一个元素, id 不变
lst=[10,20,30,40,50,60,70,80]
lst2=['hello','world']
print(lst)

# 常用
lst.append(90)      # 列表末尾添加一个元素
print(lst)

lst.extend(lst2)    # 列表末尾至少添加一个元素
print(lst)

lst.insert(1,90)    # 列表任意位置添加一个元素
print(lst)

# 列表任意位置至少添加一个元素
lst3=[True,False,234]
lst[1:6]=lst3
print(lst)
# 切片 将3后续改为lst3
lst[3:]=lst3
print(lst)

2.列表元素的删除

方法/其他 描述
remove() ☆一次删除一个元素 根据value删除
元素重复则只移第一个
元素不存在则报异常
pop() ☆根据索引删除一个元素
元素不存在则报异常
如果不指定参数,移除最后一个元素
切片 一次至少删除一个元素,id变不变看切法
clear() 清空列表
del 删除列表
lst=[10,20,30,40,50,60,30]
lst.remove(30)
print(lst)

lst.pop(1)
print(lst)

lst.pop()   #如果不指定参数,将删除最后一个元素
print(lst)
print('id=',id(lst))

#[10, 40, 50, 60]
# 切片删除
#这样切,id不变
lst[1:3]=[]

#这样切,id变
#lst = lst[1:3]=[]
print(lst)
print('id=',id(lst))

# 清空列表
lst.clear()
print(lst)

#删除列表
del lst

3.列表元素的修改

  • 为指定索引的元素赋予一个新值
  • 为指定的切片赋予一个新值
    lst=[10,20,30,40]
    lst[2]=100
    print(lst)
    
    lst[1:3]=[300,400,500,600]
    print(lst)
    

4.列表元素的排序操作

  • 1.调用sort()方法 不产生新的列表,在新的列表上面排序

    lst=[20,40,98,54]
    print('排序前的列表:',lst,id(lst))
    lst.sort()      # 调用列表对象的sort方法,升序排序
    print('排序后的列表:',lst,id(lst))
    
    lst.sort(reverse=True)      # reverse=True  降序
    print(lst)
    lst.sort(reverse=False)     # reverse=False  升序
    print(lst)
    
  • 2.调用内置函数sorted, 会产生新的列表

    print('--------------------调用内置函数sorted, 会产生新的列表--------------------------')
    lst=[20,40,98,54]
    print('排序前的列表:',lst,id(lst))
    
    new_list=sorted(lst)                # 默认 reverse=False  升序
    new_list=sorted(lst,reverse=True)   # reverse=True  降序
    print(' sorted 排序后的列表:',new_list,id(new_list))
    

4.通过列表生成式创建新列表
Python四大数据结构整理_第3张图片

lst=[i*2 for i in range(1,6)]   #只能生成有规则的列表
print(lst)  

列表总结

Python四大数据结构整理_第4张图片

字典

字典的创建

1.使用 { } 创建
2.内置函数dict()
3.字典生成式

#1.使用{}括号
score={'张三':100,'李四':98,'王五':75}
#2.使用内置函数dict()
stu=dict(name='jack',age=20)
#3.字典生成式
items=['Fruits','Books','Others']
prices=[96,78,85,100,90]    #元素少的为基准
dic={item.upper():value for item,value in zip(items,prices) }

常用操作

  • 获取value
    1. 字典名 [ key ]
    2. 字典名. get( key )
  • 删key-value
     del 字典名 [ key ]
  • 修改/新增
     字典名 [ key ] = value
  • in / not in

获取字典视图

方法 功能
keys() 获取字典中的所有键 key
values() 获取字典中的所有值 value
items() 获取字典中的所有键值对 key, value
score  = {'张三':100,'李四':98,'王五':75}
keys   = score.keys()			#获取所有键
values = score.values()      	#获取所有值
items  = score.items()			#获取所有键值对 返回值为元组类型

lst = list(keys)  	#键转列表
lst = list(values)    #值转列表

遍历字典

score={'张三':100,'李四':98,'王五':75}
for item in score:
	print(item,score[item],score.get(item))

字典特点

  • 字典的元素是无序的,根据键key来查找Value所在的位置
  • 字典中元素的键不允许重复,值允许重复
  • key必须是不可变对象
  • 可根据需求动态伸缩
  • 浪费较大的内存,是一种空间换时间的数据结构 中间有空余 但查找快

字典生成式

items  = ['Fruits','Books','Others']
prices = [96,78,85,100,90]    #元素少的为基准
dic    = {item:price  for item, price in zip(items, prices)}

元组与集合

元组的创建

t1 = ('Python','World',98)			#常用
t2 = tuple(('python','world',98))	#强转
t3 = ('python',)					#一个元素,逗号不可省略

元组的获取

print('---------------------元组遍历------------------')
t=('Python','World',98)
# 1. 使用索引
print(t[0])
# 2. 遍历
for item in t:
    print(item)

为什么要将元组设计成不可变序列

  • 为什么要将元组设计成不可变序列:
    1. 在多任务环境下,同时操作对象时不需要加锁
    2. 因此,在程序中尽量使用不可变序列
  • 注意事项:元组中存储的是对象的引用
    1. 如果元组中对象本身不可变对象,则不能再引用其它对象
    2. 如果元组中的对象是可变对象, 则可变对象的引用不允许改变,但数据可以改变

典例:type+id

t=(10,[20,30],9)
print(t)
print(type(t))
print(t[0],type(t[0]),id(t[0]))
print(t[1],type(t[1]),id(t[1]))
print(t[2],type(t[2]),id(t[2]))
#t[1]=100   元组是不允许修改元素的
#由于[20,30]为列表,而列表是可变序列,所以可以向列表中添加元素,而列表内存地址不变
t[1].append(100)    #向列表中添加元素
print(t,id(t[1]))

集合

  • Python语言提供的内置数据结构
  • 与列表、宇典一样都属于可变类型的序列
  • 集合是没有value的宇典
  • 和字典相同,无序且不能重复

集合的创建方式

s  = {2,3,4,5,5,6,7,7}  	#直接 {} 创建
s1 = set(range(6))			#使用内置函数 set()
s2 = set([1,2,3,4,4,5])     #列表转集合
s3 = set((2,3,1,4,4,5))     #元组转集合  集合是无序的
s4 = set('python')          #字符转集合
s5 = set({12,4,6,2,89,3})   #集合转集合                 
s6 = set()                  #空集合

集合的相关操作

功能 函数 / 方法 描述
判断 in 存在
not in 不存在
新增 add() 一次只添加一个
update() 至少添加一个
删除 remove() 一次删除一个,不存在报错
discard() 一次删除一个,不存在不报错
pop() 不能添参数,一次任意删一个
clear() 清空集合元素
print('----------------集合的相关操作--------------')
#判断   in  或者 not in
s={10,20,30,40,50}
print(10 in s)

#增加    add  或者  updata
s.add(100)  #一次只添加一个
s1={3762,9773}
s.update(s1)    #至少添加一个
print(s)
 
#删除
s.remove(100)
print(s)
s.pop()
s.pop()
print(s)
s.clear()

对比归纳总结

数据结构 是否可变 是否重复 是否有序 定义符号
列表(list) 可变 可重复 有序 [ ]
字典(dict) 可变 key不重复,value可重复 无序 {key:value}
元组(tuple) 不可变 可重复 有序 ( )
集合(set) 可变 不可重复 无序 { }

Python四大数据结构整理_第5张图片

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