python版数据结构
1. 濡备綍鐞呜В鏁版嵁缁撴瀯涓庣畻娉曪纸python锛
Python涓鏁版嵁缁撴瀯鍜岀畻娉旷殑鐞呜В锛歅ython涓鏁版嵁缁撴瀯鎸囩殑鏄闱欐佺殑鎻忚堪鏁版嵁鍏幂礌涔嬮棿镄勫叧绯伙纴绠楁硶鎸囩殑鏄瑙ｅ喅闂棰樼殑鏂规硶鎴栨ラわ纴鎹㈠彞璇濊寸畻娉曟槸涓轰简瑙ｅ喅瀹为檯闂棰樿岃捐＄殑锛屾暟鎹缁撴瀯鏄绠楁硶闇瑕佸勭悊镄勯梾棰樿浇浣
鏁版嵁缁撴瀯鍜岀畻娉曟槸涓钖岖▼搴忓紑鍙戜汉锻樼殑蹇呭囧熀链锷燂纴镓浠ラ渶瑕佹垜浠骞虫椂涓嶆柇镄勪富锷ㄥ幓瀛︿範绉绱锛屾帴涓嬫潵灏呜嚜鍦ㄦ枃绔犱腑涓哄ぇ瀹跺叿浣扑粙缁嶈繖涓や釜鐭ヨ瘑镣癸纴甯屾湜瀵瑰ぇ瀹舵湁镓甯锷┿
銆愭帹钻愯剧▼锛歅ython鏁欑▼銆
寮曞叆姒傚康
鍏堟潵鐪嬩竴阆挞:
濡傛灉 a+b+c=1000锛屼笖 a2+b2=c^2锛坅,b,c 涓鸿嚜铹舵暟锛夛纴濡备綍姹傚嚭镓链塧銆乥銆乧鍙鑳界殑缁勫悎?
绗涓娆″皾璇
import time
start_time = time.time()
# 娉ㄦ剰鏄涓夐吨寰鐜
for a in range(0, 1001):
for b in range(0, 1001):
for c in range(0, 1001):
if a**2 + b**2 == c**2 and a+b+c == 1000:
print("a, b, c: %d, %d, %d" % (a, b, c))
end_time = time.time()
print("elapsed: %f" % (end_time - start_time))
print("complete!")杩愯岀粨鏋滐细
a, b, c: 0, 500, 500
a, b, c: 200, 375, 425
a, b, c: 375, 200, 425
a, b, c: 500, 0, 500
elapsed: 1066.117884
complete!杩愯屾椂闂寸珶铹跺氲揪17.8鍒嗛挓
绠楁硶镄勬彁鍑
绠楁硶镄勬傚康
绠楁硶鏄璁＄畻链哄勭悊淇℃伅镄勬湰璐锛屽洜涓鸿＄畻链虹▼搴忔湰璐ㄤ笂鏄涓涓绠楁硶𨱒ュ憡璇夎＄畻链虹‘鍒囩殑姝ラゆ潵镓ц屼竴涓鎸囧畾镄勪换锷°备竴鑸鍦帮纴褰撶畻娉曞湪澶勭悊淇℃伅镞讹纴浼氢粠杈揿叆璁惧囨垨鏁版嵁镄勫瓨鍌ㄥ湴鍧璇诲彇鏁版嵁锛屾妸缁撴灉鍐椤叆杈揿嚭璁惧囨垨镆愪釜瀛桦偍鍦板潃渚涗互钖庡啀璋幂敤銆
绠楁硶鏄镫绔嫔瓨鍦ㄧ殑涓绉嶈В鍐抽梾棰樼殑鏂规硶鍜屾濇兂銆
瀵逛簬绠楁硶钥岃█锛屽疄鐜扮殑璇瑷骞朵笉閲嶈侊纴閲嶈佺殑鏄镐濇兂銆
绠楁硶鍙浠ユ湁涓嶅悓镄勮瑷鎻忚堪瀹炵幇鐗堟湰锛埚侰鎻忚堪銆丆++鎻忚堪銆丳ython鎻忚堪绛夛级锛屾垜浠鐜板湪鏄鍦ㄧ敤Python璇瑷杩涜屾弿杩板疄鐜般
绠楁硶镄勪簲澶х壒镐
杈揿叆: 绠楁硶鍏锋湁0涓鎴栧氢釜杈揿叆
杈揿嚭: 绠楁硶镊冲皯链1涓鎴栧氢釜杈揿嚭
链夌┓镐: 绠楁硶鍦ㄦ湁闄愮殑姝ラや箣钖庝细镊锷ㄧ粨𨱒熻屼笉浼氭棤闄愬惊鐜锛屽苟涓旀疮涓涓姝ラゅ彲浠ュ湪鍙鎺ュ弹镄勬椂闂村唴瀹屾垚
纭瀹氭э细绠楁硶涓镄勬疮涓姝ラ兘链夌‘瀹氱殑钖涔夛纴涓崭细鍑虹幇浜屼箟镐
鍙琛屾э细绠楁硶镄勬疮涓姝ラ兘鏄鍙琛岀殑锛屼篃灏辨槸璇存疮涓姝ラ兘鑳藉熸墽琛屾湁闄愮殑娆℃暟瀹屾垚
绗浜屾″皾璇
import time
start_time = time.time()
# 娉ㄦ剰鏄涓ら吨寰鐜
for a in range(0, 1001):
for b in range(0, 1001-a):
c = 1000 - a - b
if a**2 + b**2 == c**2:
print("a, b, c: %d, %d, %d" % (a, b, c))
end_time = time.time()print("elapsed: %f" % (end_time - start_time))print("complete!")杩愯岀粨鏋滐细
a, b, c: 0, 500, 500
a, b, c: 200, 375, 425
a, b, c: 375, 200, 425
a, b, c: 500, 0, 500
elapsed: 0.632128娉ㄦ剰杩愯屾椂闂0.632128绉
绠楁硶鏁堢巼琛￠噺
镓ц屾椂闂村弽搴旂畻娉曟晥鐜
瀵逛簬钖屼竴涓闂棰桡纴鎴戜滑缁椤嚭浜嗕袱绉嶈В鍐崇畻娉曪纴鍦ㄤ袱绉岖畻娉旷殑瀹炵幇涓锛屾垜浠瀵圭▼搴忔墽琛岀殑镞堕棿杩涜屼简娴嬬畻锛屽彂鐜颁袱娈电▼搴忔墽琛岀殑镞堕棿鐩稿樊鎭娈婏纴鐢辨ゆ垜浠鍙浠ュ缑鍑轰竴涓缁撹猴细瀹炵幇绠楁硶绋嫔簭镄勬墽琛屾椂闂村彲浠ュ弽鏄犲嚭绠楁硶镄勬晥鐜囷纴鍗崇畻娉旷殑浼桦姡銆
鍗曢潬镞堕棿鍊肩粷瀵瑰彲淇″悧锛
锅囱炬垜浠灏嗙浜屾″皾璇旷殑绠楁硶绋嫔簭杩愯屽湪涓鍙伴厤缃鍙よ佹ц兘浣庝笅镄勮＄畻链轰腑锛屾儏鍐典细濡备綍锛熷緢鍙鑳借繍琛岀殑镞堕棿骞朵笉浼氭瘆鍦ㄦ垜浠镄勭数鑴戜腑杩愯岀畻娉曚竴镄勬椂闂村揩澶氩皯銆
鍗旷函渚濋潬杩愯岀殑镞堕棿𨱒ユ瘆杈幂畻娉旷殑浼桦姡骞朵笉涓瀹氭槸瀹㈣傚嗳纭镄勶紒
绋嫔簭镄勮繍琛岀讳笉寮璁＄畻链虹幆澧冿纸鍖呮嫭纭浠跺拰镎崭綔绯荤粺锛夛纴杩欎簺瀹㈣傚师锲犱细褰卞搷绋嫔簭杩愯岀殑阃熷害骞跺弽搴斿湪绋嫔簭镄勬墽琛屾椂闂翠笂銆傞偅涔埚备綍镓嶈兘瀹㈣傜殑璇勫垽涓涓绠楁硶镄勪紭锷ｅ憿锛
镞堕棿澶嶆潅搴︿笌钬滃ぇO璁版硶钬
鎴戜滑锅囧畾璁＄畻链烘墽琛岀畻娉曟疮涓涓锘烘湰镎崭綔镄勬椂闂存槸锲哄畾镄勪竴涓镞堕棿鍗曚綅锛岄偅涔堟湁澶氩皯涓锘烘湰镎崭綔灏变唬琛ㄤ细鑺辫垂澶氩皯镞堕棿鍗曚綅銆傛棦铹跺逛簬涓嶅悓镄勬満鍣ㄧ幆澧冭岃█锛岀‘鍒囩殑鍗曚綅镞堕棿鏄涓嶅悓镄勶纴浣嗘槸瀵逛簬绠楁硶杩涜屽氩皯涓锘烘湰镎崭綔(鍗宠姳璐瑰氩皯镞堕棿鍗曚綅)鍦ㄨ勬ā鏁伴噺绾т笂鍗存槸鐩稿悓镄勶纴锲犳ゅ彲浠ュ拷鐣ユ満鍣ㄧ幆澧幂殑褰卞搷钥屽㈣傜殑鍙嶅簲绠楁硶镄勬椂闂存晥鐜囥
瀵逛簬绠楁硶镄勬椂闂存晥鐜囷纴鎴戜滑鍙浠ョ敤钬滃ぇO璁版硶钬濇潵琛ㄧず銆
钬滃ぇO璁版硶钬濓细瀵逛簬鍗曡皟镄勬暣鏁板嚱鏁癴锛屽傛灉瀛桦湪涓涓鏁存暟鍑芥暟g鍜屽疄甯告暟c>0锛屼娇寰楀逛簬鍏呭垎澶х殑n镐绘湁f(n)<=c*g(n)锛屽氨璇村嚱鏁癵鏄痜镄勪竴涓娓愯繎鍑芥暟锛埚拷鐣ュ父鏁帮级锛岃颁负f(n)=O(g(n))銆备篃灏辨槸璇达纴鍦ㄨ秼钖戞棤绌风殑鏋侀檺镒忎箟涓嬶纴鍑芥暟f镄勫为暱阃熷害鍙楀埌鍑芥暟g镄勭害𨱒燂纴浜﹀嵆鍑芥暟f涓庡嚱鏁癵镄勭壒寰佺浉浼笺
镞堕棿澶嶆潅搴︼细锅囱惧瓨鍦ㄥ嚱鏁癵锛屼娇寰楃畻娉旳澶勭悊瑙勬ā涓簄镄勯梾棰樼ず渚嬫墍鐢ㄦ椂闂翠负T(n)=O(g(n))锛屽垯绉疠(g(n))涓虹畻娉旳镄勬笎杩戞椂闂村嶆潅搴︼纴绠绉版椂闂村嶆潅搴︼纴璁颁负T(n)
濡备綍鐞呜В钬滃ぇO璁版硶钬
瀵逛簬绠楁硶杩涜岀壒鍒鍏蜂綋镄勭粏镊村垎鏋愯槠铹跺緢濂斤纴浣嗗湪瀹炶返涓镄勫疄闄呬环鍊兼湁闄愩傚逛簬绠楁硶镄勬椂闂存ц川鍜岀┖闂存ц川锛屾渶閲嶈佺殑鏄鍏舵暟閲忕骇鍜岃秼锷匡纴杩欎簺鏄鍒嗘瀽绠楁硶鏁堢巼镄勪富瑕侀儴鍒嗐傝岃￠噺绠楁硶锘烘湰镎崭綔鏁伴噺镄勮勬ā鍑芥暟涓闾ｄ簺甯搁噺锲犲瓙鍙浠ュ拷鐣ヤ笉璁°备緥濡傦纴鍙浠ヨや负3n2鍜100n2灞炰簬钖屼竴涓閲忕骇锛屽傛灉涓や釜绠楁硶澶勭悊钖屾牱瑙勬ā瀹炰緥镄勪唬浠峰垎鍒涓鸿繖涓や釜鍑芥暟锛屽氨璁や负瀹冧滑镄勬晥鐜団滃樊涓嶅气濓纴閮戒负n2绾с
链鍧忔椂闂村嶆潅搴
鍒嗘瀽绠楁硶镞讹纴瀛桦湪鍑犵嶅彲鑳界殑钥冭槛锛
绠楁硶瀹屾垚宸ヤ綔链灏戦渶瑕佸氩皯锘烘湰镎崭綔锛屽嵆链浼樻椂闂村嶆潅搴
绠楁硶瀹屾垚宸ヤ綔链澶氶渶瑕佸氩皯锘烘湰镎崭綔锛屽嵆链鍧忔椂闂村嶆潅搴
绠楁硶瀹屾垚宸ヤ綔骞冲潎闇瑕佸氩皯锘烘湰镎崭綔锛屽嵆骞冲潎镞堕棿澶嶆潅搴
瀵逛簬链浼樻椂闂村嶆潅搴︼纴鍏朵环鍊间笉澶э纴锲犱负瀹冩病链夋彁渚涗粈涔堟湁鐢ㄤ俊鎭锛屽叾鍙嶆椠镄勫彧鏄链涔愯傛渶鐞嗘兂镄勬儏鍐碉纴娌℃湁鍙傝冧环鍊笺
瀵逛簬链鍧忔椂闂村嶆潅搴︼纴鎻愪緵浜嗕竴绉崭缭璇侊纴琛ㄦ槑绠楁硶鍦ㄦょ岖▼搴︾殑锘烘湰镎崭綔涓涓瀹氲兘瀹屾垚宸ヤ綔銆
瀵逛簬骞冲潎镞堕棿澶嶆潅搴︼纴鏄瀵圭畻娉旷殑涓涓鍏ㄩ溃璇勪环锛屽洜姝ゅ畠瀹屾暣鍏ㄩ溃镄勫弽鏄犱简杩欎釜绠楁硶镄勬ц川銆备絾鍙︿竴鏂归溃锛岃繖绉嶈閲忓苟娌℃湁淇濊瘉锛屼笉鏄姣忎釜璁＄畻閮借兘鍦ㄨ繖涓锘烘湰镎崭綔鍐呭畬鎴愩傝屼笖锛屽逛簬骞冲潎𨱍呭喌镄勮＄畻锛屼篃浼氩洜涓哄簲鐢ㄧ畻娉旷殑瀹炰緥鍒嗗竷鍙鑳藉苟涓嶅潎鍖钥岄毦浠ヨ＄畻銆
锲犳わ纴鎴戜滑涓昏佸叧娉ㄧ畻娉旷殑链鍧忔儏鍐碉纴浜﹀嵆链鍧忔椂闂村嶆潅搴︺
镞堕棿澶嶆潅搴︾殑鍑犳浔锘烘湰璁＄畻瑙勫垯
锘烘湰镎崭綔锛屽嵆鍙链夊父鏁伴”锛岃や负鍏舵椂闂村嶆潅搴︿负O(1)
椤哄簭缁撴瀯锛屾椂闂村嶆潅搴︽寜锷犳硶杩涜岃＄畻
寰鐜缁撴瀯锛屾椂闂村嶆潅搴︽寜涔樻硶杩涜岃＄畻
鍒嗘敮缁撴瀯锛屾椂闂村嶆潅搴﹀彇链澶у
鍒ゆ柇涓涓绠楁硶镄勬晥鐜囨椂锛屽线寰鍙闇瑕佸叧娉ㄦ搷浣沧暟閲忕殑链楂樻￠”锛屽叾瀹冩¤侀”鍜屽父鏁伴”鍙浠ュ拷鐣
鍦ㄦ病链夌壒娈婅存槑镞讹纴鎴戜滑镓鍒嗘瀽镄勭畻娉旷殑镞堕棿澶嶆潅搴﹂兘鏄鎸囨渶鍧忔椂闂村嶆潅搴
绠楁硶鍒嗘瀽
绗涓娆″皾璇旷殑绠楁硶镙稿绩閮ㄥ垎
or a in range(0, 1001):
for b in range(0, 1001):
for c in range(0, 1001):
if a**2 + b**2 == c**2 and a+b+c == 1000:
print("a, b, c: %d, %d, %d" % (a, b, c))镞堕棿澶嶆潅搴︼细
T(n) = O(n * n * n) = O(n?)绗浜屾″皾璇旷殑绠楁硶镙稿绩閮ㄥ垎
for a in range(0, 1001):
for b in range(0, 1001-a):
c = 1000 - a - b
if a**2 + b**2 == c**2:
print("a, b, c: %d, %d, %d" % (a, b, c))镞堕棿澶嶆潅搴︼细
T(n) = O(n * n * (1+1)) = O(n * n) = O(n?)鐢辨ゅ彲瑙侊纴鎴戜滑灏濊瘯镄勭浜岀岖畻娉曡佹瘆绗涓绉岖畻娉旷殑镞堕棿澶嶆潅搴﹀ソ澶氱殑銆
甯歌佹椂闂村嶆潅搴
镓ц屾℃暟鍑芥暟涓句緥阒堕潪姝ｅ纺链璇12O(1)甯告暟阒2n + 3O(n)绾挎ч桩3n? +2n + 1O(n?)骞虫柟阒5log2n+20O(logn)瀵规暟阒2n+3nlog2n+19O(nlogn)nlogn阒6n? +2n? +3n + 1O(n?)绔嬫柟阒2nO(2n)鎸囨暟阒
娉ㄦ剰锛岀粡甯稿皢log2n锛堜互2涓哄簳镄勫规暟锛夌亩鍐欐垚logn
甯歌佹椂闂村嶆潅搴︿箣闂寸殑鍏崇郴
镓娑堣楃殑镞堕棿浠庡皬鍒板ぇ
O(1) < O(logn) < O(n) < O(nlogn) < O(n2) < O(n3) < O(2n) < O(n!) < O(nn)Python鍐呯疆绫诲瀷镐ц兘鍒嗘瀽
timeit妯″潡
timeit妯″潡鍙浠ョ敤𨱒ユ祴璇曚竴灏忔礟ython浠ｇ爜镄勬墽琛岄熷害銆
class timeit.Timer(stmt='pass', setup='pass', timer=<timer function>)Timer鏄娴嬮噺灏忔典唬镰佹墽琛岄熷害镄勭被銆
stmt鍙傛暟鏄瑕佹祴璇旷殑浠ｇ爜璇鍙ワ纸statment锛
setup鍙傛暟鏄杩愯屼唬镰佹椂闇瑕佺殑璁剧疆
timer鍙傛暟鏄涓涓瀹氭椂鍣ㄥ嚱鏁帮纴涓庡钩鍙版湁鍏炽
timeit.Timer.timeit(number=1000000)
Timer绫讳腑娴嬭瘯璇鍙ユ墽琛岄熷害镄勫硅薄鏂规硶銆俷umber鍙傛暟鏄娴嬭瘯浠ｇ爜镞剁殑娴嬭瘯娆℃暟锛岄粯璁や负1000000娆°傛柟娉曡繑锲炴墽琛屼唬镰佺殑骞冲潎钥楁椂锛屼竴涓猣loat绫诲瀷镄勭掓暟銆
list镄勬搷浣沧祴璇
def test1():
l = [] for i in range(1000):
l = l + [i]def test2():
l = [] for i in range(1000):
l.append(i)def test3():
l = [i for i in range(1000)]def test4():
l = list(range(1000))from timeit import Timer
t1 = Timer("test1()", "from __main__ import test1")
print("concat ",t1.timeit(number=1000), "seconds")
t2 = Timer("test2()", "from __main__ import test2")
print("append ",t2.timeit(number=1000), "seconds")
t3 = Timer("test3()", "from __main__ import test3")
print("comprehension ",t3.timeit(number=1000), "seconds")
t4 = Timer("test4()", "from __main__ import test4")
print("list range ",t4.timeit(number=1000), "seconds")
# ('concat ', 1.7890608310699463, 'seconds')
# ('append ', 0.13796091079711914, 'seconds')
# ('comprehension ', 0.05671119689941406, 'seconds')
# ('list range ', 0.014147043228149414, 'seconds')pop镎崭綔娴嬭瘯
x = range(2000000)
pop_zero = Timer("x.pop(0)","from __main__ import x")
print("pop_zero ",pop_zero.timeit(number=1000), "seconds")
x = range(2000000)
pop_end = Timer("x.pop()","from __main__ import x")
print("pop_end ",pop_end.timeit(number=1000), "seconds")
# ('pop_zero ', 1.9101738929748535, 'seconds')
# ('pop_end ', 0.00023603439331054688, 'seconds')娴嬭瘯pop镎崭綔锛氢粠缁撴灉鍙浠ョ湅鍑猴纴pop链钖庝竴涓鍏幂礌镄勬晥鐜囱繙杩滈珮浜巅op绗涓涓鍏幂礌
鍙浠ヨ嚜琛屽皾璇曚笅list镄刟ppend(value)鍜宨nsert(0,value),鍗充竴涓钖庨溃鎻掑叆鍜屼竴涓鍓嶉溃鎻掑叆锛燂纻锛
list鍐呯疆镎崭綔镄勬椂闂村嶆潅搴
dict鍐呯疆镎崭綔镄勬椂闂村嶆潅搴
鏁版嵁缁撴瀯
姒傚康
鏁版嵁鏄涓涓鎶借薄镄勬傚康锛屽皢鍏惰繘琛屽垎绫诲悗寰楀埌绋嫔簭璁捐¤瑷涓镄勫熀链绫诲瀷銆傚傦细int锛宖loat锛宑har绛夈傛暟鎹鍏幂礌涔嬮棿涓嶆槸镫绔嬬殑锛屽瓨鍦ㄧ壒瀹氱殑鍏崇郴锛岃繖浜涘叧绯讳究鏄缁撴瀯銆傛暟鎹缁撴瀯鎸囨暟鎹瀵硅薄涓鏁版嵁鍏幂礌涔嬮棿镄勫叧绯汇
Python缁欐垜浠鎻愪緵浜嗗緢澶氱幇鎴愮殑鏁版嵁缁撴瀯绫诲瀷锛岃繖浜涚郴缁熻嚜宸卞畾涔夊ソ镄勶纴涓嶉渶瑕佹垜浠镊宸卞幓瀹氢箟镄勬暟鎹缁撴瀯鍙锅歅ython镄勫唴缃鏁版嵁缁撴瀯锛屾瘆濡傚垪琛ㄣ佸厓缁勚佸瓧鍏搞傝屾湁浜涙暟鎹缁勭粐鏂瑰纺锛孭ython绯荤粺閲岄溃娌℃湁鐩存帴瀹氢箟锛岄渶瑕佹垜浠镊宸卞幓瀹氢箟瀹炵幇杩欎簺鏁版嵁镄勭粍缁囨柟寮忥纴杩欎簺鏁版嵁缁勭粐鏂瑰纺绉颁箣涓篜ython镄勬墿灞曟暟鎹缁撴瀯锛屾瘆濡傛爤锛岄槦鍒楃瓑銆
绠楁硶涓庢暟鎹缁撴瀯镄勫尯鍒
鏁版嵁缁撴瀯鍙鏄闱欐佺殑鎻忚堪浜嗘暟鎹鍏幂礌涔嬮棿镄勫叧绯汇
楂樻晥镄勭▼搴忛渶瑕佸湪鏁版嵁缁撴瀯镄勫熀纭涓婅捐″拰阃夋嫨绠楁硶銆
绋嫔簭 = 鏁版嵁缁撴瀯 + 绠楁硶
镐荤粨锛氱畻娉曟槸涓轰简瑙ｅ喅瀹为檯闂棰樿岃捐＄殑锛屾暟鎹缁撴瀯鏄绠楁硶闇瑕佸勭悊镄勯梾棰樿浇浣
鎶借薄鏁版嵁绫诲瀷(Abstract Data Type)
鎶借薄鏁版嵁绫诲瀷(ADT)镄勫惈涔夋槸鎸囦竴涓鏁板︽ā鍨嬩互鍙婂畾涔夊湪姝ゆ暟瀛︽ā鍨嬩笂镄勪竴缁勬搷浣溿傚嵆鎶婃暟鎹绫诲瀷鍜屾暟鎹绫诲瀷涓婄殑杩愮畻鎹嗗湪涓璧凤纴杩涜屽皝瑁呫傚紩鍏ユ娊璞℃暟鎹绫诲瀷镄勭洰镄勬槸鎶婃暟鎹绫诲瀷镄勮〃绀哄拰鏁版嵁绫诲瀷涓婅繍绠楃殑瀹炵幇涓庤繖浜涙暟鎹绫诲瀷鍜岃繍绠楀湪绋嫔簭涓镄勫紩鐢ㄩ殧寮锛屼娇瀹冧滑鐩镐簰镫绔嬨
链甯哥敤镄勬暟鎹杩愮畻链変簲绉
鎻掑叆
鍒犻櫎
淇鏀
镆ユ垒
鎺掑簭
2. python常用序列结构
序列是python的基本数据结构，序列中的每个元素被分配一个序号即索引，索引从0开始。
序列的两种常用类型：列表和元组。
列表与元组的区别：列表可修改，元组不能修改。
通用序列操作
1、索引：索引0指向第一个元素，索引-1指向最后一个元素。
2、程序：输入年，月(1-12)，日(1-31)，然后打印出相应的日期的月份名称。
代码详解：months=[]：定义一个months序列。
endings=['st','nd','rd']+17*['th']\
+['st','nd','rd']+7*['th']\
+['st']：定义一个endings序列，用来表示1-31的英文缩写，1st，2nd，3rd，4-20th，21st，22nd，23rd，24-30th，31st。
代码运行输出结果：
3、分片：提取序列中的某个范围内的元素。
分片tag[9:30]：第一个索引号9是包含在分片内的，第二个索引号30则不包含在分片内。
4、如果要去序列中最后一个最后一个元素怎么办？
可以通过置空，最后一个一个索引来获取最后的元素。可以通过置空最前的索引来获取第一个元素。可以两边都置空来获取整个元素。
5、步长：
正数步长：从序列的头部开始向右提取元素，直到最后一个元素。
负数步长：从序列的尾部开始向左提取元素，直到第一个元素。
6、序列运算
序列相加：对序列进行连接操作，列表与字符串是无法连接在一起的。
序列相乘：数字x乘以一个序列会生成新的序列，即原来的序列被重复x次。
None，空列表和初始化：初始化一个长度为10的列表。
代码分析：在屏幕上打印一个由字符组成的盒子，这个盒子在屏幕上居中，而且根据用户输入的句子自动调整大小。
成员资格：in运算符，输入布尔运算符，当条件为真时返回true，为假则返回false。
以上代码在UNIX系统中，可以检查文件可写和可执行权限的脚本。
以上代码可以检查输入的用户名是否存在于用户列表中。
以上代码可以作为过滤垃圾邮件的一部分。
代码分析：查看用户输入的用户名，密码是否存在于数据库中，如果存在则打印'Access granted'
程序运行结果：
内建函数：len：返回序列中包含元素的数量，min：返回序列中最小的元素，max：返回序列中最大的元素。
3. Python高级数据结构——堆
在一个 最小堆 (min heap) 中，如果 P 是 C 的一个父级节点，那么 P 的 key（或 value) 应小于或等于 C 的对应值。 正因为此，堆顶元素一定是最小的，我们会利用这个特点求最小值或者第 k 小的值。
在一个 最大堆 (max heap) 中，P 的 key（或 value) 大于或等于 C 的对应值。
以python为例，说明堆的几个常见操作，这里需要用到一个内置的包：heapq
python中使用堆是通过传入一个数组，然后调用一个函数，在原地让传入的数据具备堆的特性
需要注意的是，heapify默认构造的是小顶堆（min heap），如果要构造大顶堆，思路是把所有的数值倒转，既* -1，例如：
使用heapq提供的函数： heappop 来实现
具体使用方式参考 初始化Heapify
使用heapq提供的函数： heappush 来实现
同时heapq还提供另外一个函数： heappushpop ，能够在一个函数实现push&pop两个操作；顺序是：先push再pop
根据官方文档的描述，这个函数会比先在外围先调用heappush，再调用heappop，效率更高
先pop数据再push数据，和heappushpop的顺序是反着的； 同样的，这样调用的性能也会比先调用heappop再调用heappush更好
如果pop的时候队列是空的，会抛出一个异常
可以通过 heapq.merge 将多个 已排序 的输入合并为一个已排序的输出，这个本质上不是堆；其实就是用两个指针迭代
对于这个问题，有一个算法题可以实现相同的功能
从 iterable 所定义的数据集中返回前 n 个最大/小元素组成的列表。
函数为： heapq.nlargest() | heapq.nsmallest()
heapq - Heap queue algorithm - Python 3.10.4 documentation
4. python的基本数据结构有哪些
全国计算机等级考试二级操作题部分采用计算机自动评分方式，其中有的题型采用比照标准答案集进行评分，有的题型用一定的算法对程序的输出结果进行检测来评分。简笑改
一、Python语言的基本语法元素
1、程序的基本语法元素：程序的格式框架、缩进、注释、变量、命名、保留字、数据类型、赋值语句、引用；
2、基本输入输出函数：input()、eval()、print();
3、源程序的书写风格；
4、Python语言的特点。
二、基本数据类型
1、数字类型：整数类型、浮点数类型和复数类型；
2、数字类型的运算：数值运算操作符、数值运算函数；
3、字符串类型及格式化：索引、切片、基本的format()格式化方法；
4、字符升数串类型的操作：字符串操作符、处理函数和处理方法；
5、类型判断和类型间转换。
三、程序控制结构
1、程序的三种控制结构；
2、程序的分支结构：单分支结构、二分支结构、多分支结构；
3、程序的循环结构：拦判遍历循环、无限循环、break和continue循环控制；
4、程序的异常处理：try-except。
5. python数据结构如何实
Python中有许多数据结构是预先实现了的，这是它比C语言更强的地方。
Python中已经实现了一些基本的数据结构：
数，包括int、long、float等
字符串
数组，高级数组
哈希数据结构，包括字典dict和集合set
Python中的一些标准库也有队列、栈、堆之类的数据结构。
如果您想要亲手实现这些数据结构，不妨去看一看C语言是如何编写出Python语言这些新功能的（查看Python的实现源代码），或者去维基网络、网络，您可以在那里找到更多有用的信息。
6. 利用Python进行数据分析笔记：3.1数据结构
元组是一种固定长度、不可变的Python对象序列。创建元组最简单的办法是用逗号分隔序列值：
tuple 函数将任意序列或迭代器转换为元组：
中括号 [] 可以获取元组的元素， Python中序列索引从0开始 ：
元组一旦创建，各个位置上的对象是无法被修改的，如果元组的一个对象是可变的，例如列表，你可以在它内部进行修改：
可以使用 + 号连接元组来生成更长的元组：
元组乘以整数，则会和列表一样，生成含有多份拷贝的元组：
将元组型的表达式赋值给变量，Python会对等号右边的值进行拆包：
拆包的一个常用场景就是遍历元组或列表组成的序列：
*rest 用于在函数调用时获取任意长度的位置参数列表：
count 用于计量某个数值在元组中出现的次数：
列表的长度可变，内容可以修改。可以使用 [] 或者 list 类型函数来定义列表：
append 方法将元素添加到列表尾部：
insert 方法可以将元素插入到指定列表位置：
（ 插入位置范围在0到列表长度之间 ）
pop 是 insert 的反操作，将特定位置的元素移除并返回：
remove 方法会定位第一个符合要求的值并移除它：
in 关键字可以检查一个值是否在列表中；
not in 表示不在：
+ 号可以连接两个列表：
extend 方法可以向该列表添加多个元素：
使用 extend 将元素添加到已经存在的列表是更好的方式，比 + 快。
sort 方法可以对列表进行排序：
key 可以传递一个用于生成排序值的函数，例如通过字符串的长度进行排序：
bisect.bisect 找到元素应当被插入的位置，返回位置信息
bisect.insort 将元素插入到已排序列表的相应位置保持序列排序
bisect 模块的函数并不会检查列表是否已经排序，因此对未排序列表使用bisect不会报错，但是可能导致不正确结果
切片符号可以对大多数序列类型选取子集，基本形式是 [start:stop]
起始位置start索引包含，结束位置stop索引不包含
切片还可以将序列赋值给变量：
start和stop可以省略，默认传入起始位置或结束位置，负索引可以从序列尾部进行索引：
步进值 step 可以在第二个冒号后面使用， 意思是每隔多少个数取一个值：
对列表或元组进行翻转时，一种很聪明的用法时向步进值传值-1：
dict(字典)可能是Python内建数据结构中最重要的，它更为常用的名字是 哈希表 或者 关联数组 。
字典是键值对集合，其中键和值都是Python对象。
{} 是创建字典的一种方式，字典中用逗号将键值对分隔：
你可以访问、插入或设置字典中的元素,:
in 检查字典是否含有一个键：
del 或 pop 方法删除值， pop 方法会在删除的同时返回被删的值，并删除键：
update 方法将两个字典合并：
update方法改变了字典元素位置，对于字典中已经存在的键，如果传给update方法的数据也含有相同的键，则它的值将会被覆盖。
字典的值可以是任何Python对象，但键必须是不可变的对象，比如标量类型（整数、浮点数、字符串）或元组（且元组内对象也必须是不可变对象）。
通过 hash 函数可以检查一个对象是否可以哈希化（即是否可以用作字典的键）：
集合是一种无序且元素唯一的容器。
set 函数或者是用字面值集与大括号，创建集合：
union 方法或 | 二元操作符获得两个集合的联合即两个集合中不同元素的并集：
intersection 方法或 & 操作符获得交集即两个集合中同时包含的元素：
常用的集合方法列表：
和字典类似，集合的元素必须是不可变的。如果想要包含列表型的元素，必须先转换为元组：
7. 列表,元组,字符串是python的什么序列
序列
序列是Python中最基本的数据结构，包括字符串、列表、元组。
序列，顾名思义，是有序的，序列都有索引，都能进行索引、切片(截取)、加(连接)、乘(倍增)、检查成员的操作。
因为序列有序，可通过位置来区分元素，所以序列中可含有相同的元素。
序列的通用操作
1、索引
seq[index] index从0开始，支持负数，-1表示最后一个元素。
2、切片(截取)
seq[start:end] 可截取子序列，返回的是副本，原序列不变。缺省时默认start为0，end为-1。
3、+(连接)
seq1+seq2+seq3+..... 将多个序列连接为一个序列，返回的是副本，原序列不变
序列的类型要相同，才能相加，比如列表只能+列表，不能+字符串。
4、*(倍增)
seq*n 将序列扩展为原来的n倍，比如“hello”*2就是“hellohello”。返回的是副本，原序列不变。
5、in、not in(检查成员)
element in/not in seq 判断某个成员是否在序列中，返回值是bool型
6、python内置函数，不必导入模块：
len(seq) 返回序列长度(元素个数)
max(seq) 返回序列中值最大的元素
min(seq) 返回序列中值最小的元素
列表(List)
列表中的元素类型可以不同，甚至可以嵌套复杂的数据类型。列表用中括号[ ]表示。
list1=[1,2,3] #类型相同
list2=[1,"ok",[1,2,3]] #类型不同&&嵌套
列表的常用方法
函数
描述
list.append(ele)
在list末尾添加一个元素
list.insert(index,ele)
在指定位置插入一个元素
list.count(ele)
统计list中ele出现的次数
list.extend(x)
扩展list，x可以是列表、元组、集合、字典(只添加key)。添加到list的末尾。
+连接只能连接相同类型的序列。
list.index(ele)
索引元素，返回索引
list.pop([index])
弹出(删除)并返回指定位置上的元素，，缺省index时默认为-1(最后一个元素)。
list.remove(ele)
移除指定元素，若list中有多个ele，只移除第一个ele
list.()
复制list，返回复制的列表。示例：list2=list1.()
list.clear()
清空列表
list.reverse()
反序排列
list.sort(reverse=True)
将列表中的元素按升/降序排列，缺省参数时默认为False(升序)，True是降序。示例：
list.sort() #升序排列
list.sort(reverse=True) #降序排列
注意：此函数不返回排序后的列表。
列表(List)是可变的，如果上述方法修改了List，List会改变。
数字(Number)、字符串(String)、元组(Tuple)是不可变的，操作时返回的往往是副本，原来的值不变。
元组(Tuple)
元组中可以含有不同类型的数据。
元组不能被修改，不能删除、修改元组中的元素，但可以用del删除整个元组。
元组用小括号()表示。
tuple1=() #空元组
tuple2=(1,4,3)
tuple3=(1,"ok",[1,2,3]) #类型不同&&嵌套
列表、元组之间的转换
1、list(tup) 将元组转换为列表
myTuple=(1,2,3)print(list(myTuple)) #[1, 2, 3]
"""python的内置函数list(tup)可以将元组转换为列表，并返回该列表
此函数不会修改元组本身，myTuple仍是元组，本身不会变成列表"""
2、tuple(list) 将列表转换元组
myList=[1,2,3]print(tuple(myList)) #(1, 2, 3)
"""python的内置函数tuple(list)可以将列表转换为元组，并返回该元组
此函数不会修改列表本身，myList仍是列表，本身不会变成元组"""
这2种方法均不会修改列表、元组本身。