Python3 数据结构
本章节我们主要结合前面所学的知识点来介绍Python数据结构。
列表
Python中列表是可变的,这是它区别于字符串和元组的最重要的特点,一句话概括即:列表可以修改,而字符串和元组不能。
以下是 Python 中列表的方法:
方法 | 描述 |
---|---|
list.append(x) | 把一个元素添加到列表的结尾,相当于 a[len(a):] = [x]。 |
list.extend(L) | 通过添加指定列表的所有元素来扩充列表,相当于 a[len(a):] = L。 |
list.insert(i, x) | 在指定位置插入一个元素。第一个参数是准备插入到其前面的那个元素的索引,例如 a.insert(0, x) 会插入到整个列表之前,而 a.insert(len(a), x) 相当于 a.append(x) 。 |
list.remove(x) | 删除列表中值为 x 的第一个元素。如果没有这样的元素,就会返回一个错误。 |
list.pop([i]) | 从列表的指定位置移除元素,并将其返回。如果没有指定索引,a.pop()返回最后一个元素。元素随即从列表中被移除。(方法中 i 两边的方括号表示这个参数是可选的,而不是要求你输入一对方括号,你会经常在 Python 库参考手册中遇到这样的标记。) |
list.clear() | 移除列表中的所有项,等于del a[:]。 |
list.index(x) | 返回列表中第一个值为 x 的元素的索引。如果没有匹配的元素就会返回一个错误。 |
list.count(x) | 返回 x 在列表中出现的次数。 |
list.sort() | 对列表中的元素进行排序。 |
list.reverse() | 倒排列表中的元素。 |
list.copy() | 返回列表的浅复制,等于a[:]。 |
下面示例演示了列表的大部分方法:
>>> a = [66.25, 333, 333, 1, 1234.5] >>> print(a.count(333), a.count(66.25), a.count('x')) 2 1 0 >>> a.insert(2, -1) >>> a.append(333) >>> a [66.25, 333, -1, 333, 1, 1234.5, 333] >>> a.index(333) 1 >>> a.remove(333) >>> a [66.25, -1, 333, 1, 1234.5, 333] >>> a.reverse() >>> a [333, 1234.5, 1, 333, -1, 66.25] >>> a.sort() >>> a [-1, 1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
注意:类似 insert, remove 或 sort 等修改列表的方法没有返回值。
将列表当做堆栈使用
列表方法使得列表可以很方便的作为一个堆栈来使用,堆栈作为特定的数据结构,最先进入的元素最后一个被释放(后进先出)。用 append() 方法可以把一个元素添加到堆栈顶。用不指定索引的 pop() 方法可以把一个元素从堆栈顶释放出来。例如:
>>> stack = [3, 4, 5] >>> stack.append(6) >>> stack.append(7) >>> stack [3, 4, 5, 6, 7] >>> stack.pop() 7 >>> stack [3, 4, 5, 6] >>> stack.pop() 6 >>> stack.pop() 5 >>> stack [3, 4]
将列表当作队列使用
也可以把列表当做队列用,只是在队列里第一加入的元素,第一个取出来;但是拿列表用作这样的目的效率不高。在列表的最后添加或者弹出元素速度快,然而在列表里插入或者从头部弹出速度却不快(因为所有其他的元素都得一个一个地移动)。
>>> from collections import deque >>> queue = deque(["Eric", "John", "Michael"]) >>> queue.append("Terry") # Terry arrives >>> queue.append("Graham") # Graham arrives >>> queue.popleft() # The first to arrive now leaves 'Eric' >>> queue.popleft() # The second to arrive now leaves 'John' >>> queue # Remaining queue in order of arrival deque(['Michael', 'Terry', 'Graham'])
列表推导式
列表推导式提供了从序列创建列表的简单途径。通常应用程序将一些操作应用于某个序列的每个元素,用其获得的结果作为生成新列表的元素,或者根据确定的判定条件创建子序列。
每个列表推导式都在 for 之后跟一个表达式,然后有零到多个 for 或 if 子句。返回结果是一个根据表达从其后的 for 和 if 上下文环境中生成出来的列表。如果希望表达式推导出一个元组,就必须使用括号。
这里我们将列表中每个数值乘三,获得一个新的列表:
>>> vec = [2, 4, 6] >>> [3*x for x in vec] [6, 12, 18]
现在我们玩一点小花样:
>>> [[x, x**2] for x in vec] [[2, 4], [4, 16], [6, 36]]
这里我们对序列里每一个元素逐个调用某方法:
>>> freshfruit = [' banana', ' loganberry ', 'passion fruit '] >>> [weapon.strip() for weapon in freshfruit] ['banana', 'loganberry', 'passion fruit']
我们可以用 if 子句作为过滤器:
>>> [3*x for x in vec if x > 3] [12, 18] >>> [3*x for x in vec if x < 2] []
以下是一些关于循环和其它技巧的演示:
>>> vec1 = [2, 4, 6] >>> vec2 = [4, 3, -9] >>> [x*y for x in vec1 for y in vec2] [8, 6, -18, 16, 12, -36, 24, 18, -54] >>> [x+y for x in vec1 for y in vec2] [6, 5, -7, 8, 7, -5, 10, 9, -3] >>> [vec1[i]*vec2[i] for i in range(len(vec1))] [8, 12, -54]
列表推导式可以使用复杂表达式或嵌套函数:
>>> [str(round(355/113, i)) for i in range(1, 6)] ['3.1', '3.14', '3.142', '3.1416', '3.14159']
嵌套列表解析
Python的列表还可以嵌套。
以下实例展示了3X4的矩阵列表:
>>> matrix = [ ... [1, 2, 3, 4], ... [5, 6, 7, 8], ... [9, 10, 11, 12], ... ]
以下实例将3X4的矩阵列表转换为4X3列表:
>>> [[row[i] for row in matrix] for i in range(4)] [[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]
以下实例也可以使用以下方法来实现:
>>> transposed = [] >>> for i in range(4): ... transposed.append([row[i] for row in matrix]) ... >>> transposed [[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]
另外一种实现方法:
>>> transposed = [] >>> for i in range(4): ... # the following 3 lines implement the nested listcomp ... transposed_row = [] ... for row in matrix: ... transposed_row.append(row[i]) ... transposed.append(transposed_row) ... >>> transposed [[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]
del 语句
使用 del 语句可以从一个列表中依索引而不是值来删除一个元素。这与使用 pop() 返回一个值不同。可以用 del 语句从列表中删除一个切割,或清空整个列表(我们以前介绍的方法是给该切割赋一个空列表)。例如:
>>> a = [-1, 1, 66.25, 333, 333, 1234.5] >>> del a[0] >>> a [1, 66.25, 333, 333, 1234.5] >>> del a[2:4] >>> a [1, 66.25, 1234.5] >>> del a[:] >>> a []
也可以用 del 删除实体变量:
>>> del a
元组和序列
元组由若干逗号分隔的值组成,例如:
>>> t = 12345, 54321, 'hello!' >>> t[0] 12345 >>> t (12345, 54321, 'hello!') >>> # Tuples may be nested: ... u = t, (1, 2, 3, 4, 5) >>> u ((12345, 54321, 'hello!'), (1, 2, 3, 4, 5))
如你所见,元组在输出时总是有括号的,以便于正确表达嵌套结构。在输入时可能有或没有括号, 不过括号通常是必须的(如果元组是更大的表达式的一部分)。
集合
集合是一个无序不重复元素的集。基本功能包括关系测试和消除重复元素。
可以用大括号({})创建集合。注意:如果要创建一个空集合,你必须用 set() 而不是 {} ;后者创建一个空的字典,下一节我们会介绍这个数据结构。
以下是一个简单的演示:
>>> basket = {'apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana'} >>> print(basket) # 删除重复的 {'orange', 'banana', 'pear', 'apple'} >>> 'orange' in basket # 检测成员 True >>> 'crabgrass' in basket False >>> # 以下演示了两个集合的操作 ... >>> a = set('abracadabra') >>> b = set('alacazam') >>> a # a 中唯一的字母 {'a', 'r', 'b', 'c', 'd'} >>> a - b # 在 a 中的字母,但不在 b 中 {'r', 'd', 'b'} >>> a | b # 在 a 或 b 中的字母 {'a', 'c', 'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'} >>> a & b # 在 a 和 b 中都有的字母 {'a', 'c'} >>> a ^ b # 在 a 或 b 中的字母,但不同时在 a 和 b 中 {'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}
集合也支持推导式:
>>> a = {x for x in 'abracadabra' if x not in 'abc'} >>> a {'r', 'd'}
字典
另一个非常有用的 Python 内建数据类型是字典。
序列是以连续的整数为索引,与此不同的是,字典以关键字为索引,关键字可以是任意不可变类型,通常用字符串或数值。
理解字典的最佳方式是把它看做无序的键=>值对集合。在同一个字典之内,关键字必须是互不相同。
一对大括号创建一个空的字典:{}。
这是一个字典运用的简单例子:
>>> tel = {'jack': 4098, 'sape': 4139} >>> tel['guido'] = 4127 >>> tel {'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098} >>> tel['jack'] 4098 >>> del tel['sape'] >>> tel['irv'] = 4127 >>> tel {'guido': 4127, 'irv': 4127, 'jack': 4098} >>> list(tel.keys()) ['irv', 'guido', 'jack'] >>> sorted(tel.keys()) ['guido', 'irv', 'jack'] >>> 'guido' in tel True >>> 'jack' not in tel False
构造函数 dict() 直接从键值对元组列表中构建字典。如果有固定的模式,列表推导式指定特定的键值对:
>>> dict([('sape', 4139), ('guido', 4127), ('jack', 4098)]) {'sape': 4139, 'jack': 4098, 'guido': 4127}
此外,字典推导可以用来创建任意键和值的表达式词典:
>>> {x: x**2 for x in (2, 4, 6)} {2: 4, 4: 16, 6: 36}
如果关键字只是简单的字符串,使用关键字参数指定键值对有时候更方便:
>>> dict(sape=4139, guido=4127, jack=4098) {'sape': 4139, 'jack': 4098, 'guido': 4127}
遍历技巧
在字典中遍历时,关键字和对应的值可以使用 items() 方法同时解读出来:
>>> knights = {'gallahad': 'the pure', 'robin': 'the brave'} >>> for k, v in knights.items(): ... print(k, v) ... gallahad the pure robin the brave
在序列中遍历时,索引位置和对应值可以使用 enumerate() 函数同时得到:
>>> for i, v in enumerate(['tic', 'tac', 'toe']): ... print(i, v) ... 0 tic 1 tac 2 toe
同时遍历两个或更多的序列,可以使用 zip() 组合:
>>> questions = ['name', 'quest', 'favorite color'] >>> answers = ['lancelot', 'the holy grail', 'blue'] >>> for q, a in zip(questions, answers): ... print('What is your {0}? It is {1}.'.format(q, a)) ... What is your name? It is lancelot. What is your quest? It is the holy grail. What is your favorite color? It is blue.
要反向遍历一个序列,首先指定这个序列,然后调用 reversed() 函数:
>>> for i in reversed(range(1, 10, 2)): ... print(i) ... 9 7 5 3 1
要按顺序遍历一个序列,使用 sorted() 函数返回一个已排序的序列,并不修改原值:
>>> basket = ['apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana'] >>> for f in sorted(set(basket)): ... print(f) ... apple banana orange pear
参阅文档
- Python3 列表
- Python3 元组
- Python3 字典
点击查看所有 Python 3 教程 文章: https://www.codercto.com/courses/l/10.html
Google御用網頁語言Node.js
郭家寶 / 佳魁資訊 / 2013-4-26 / NT 490
這是一本 Node.js 的入門教學,寫給想要學習 Node.js,但沒有任何系統的經驗的開發者。如果你聽說過 Node.js,並被它許多神奇的特性吸引,本書就是為你準備的。 透過閱讀本書,你可以對 Node.js 有全面的認識,學會如何用 Node.js 程式設計,了解事件驅動、非同步式 I/O 的程式設計模式,同時還可以了解一些使用JavaScript 進行函數式程式設計的方法。 ......一起来看看 《Google御用網頁語言Node.js》 这本书的介绍吧!