用python描述數據結構,Python常用的數據結構

本文目錄一覽：

• 1、《數據結構與算法Python語言描述》pdf下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源
• 2、PYTHON的數據結構和算法介紹
• 3、python中的數據結構分析？
• 4、利用Python進行數據分析筆記：3.1數據結構
• 5、python自帶及pandas、numpy數據結構(一)

《數據結構與算法Python語言描述》pdf下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源

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簡介：數據結構與算法Python語言描述基於Python語言介紹了數據結構與算法的基本知識，主要內容包括抽象數據類型和Python面向對象程序設計、線性表、字符串、棧和隊列、二叉樹和樹、集合、排序以及算法的基本知識。本書延續問題求解的思路，從解決問題的目標來組織教學內容，注重理論與實踐的並用。  

PYTHON的數據結構和算法介紹

當你聽到數據結構時，你會想到什麼？

數據結構是根據類型組織和分組數據的容器。它們基於可變性和順序而不同。可變性是指創建後改變對象的能力。我們有兩種類型的數據結構，內置數據結構和用戶定義的數據結構。

什麼是數據算法-是由計算機執行的一系列步驟，接受輸入並將其轉換為目標輸出。

列表是用方括號定義的，包含用逗號分隔的數據。該列表是可變的和有序的。它可以包含不同數據類型的混合。

months=[‘january’,’february’,’march’,’april’,’may’,’june’,’july’,’august’,’september’,’october’,’november’,’december’]

print(months[0])#print the element with index 0

print(months[0:7])#all the elements from index 0 to 6

months[0]=’birthday #exchange the value in index 0 with the word birthday

print(months)

元組是另一種容器。它是不可變有序元素序列的數據類型。不可變的，因為你不能從元組中添加和刪除元素，或者就地排序。

length, width, height =9,3,1 #We can assign multiple variables in one shot

print(“The dimensions are {} * {} * {}”.format(length, width, height))

一組

集合是唯一元素的可變且無序的集合。它可以讓我們快速地從列表中刪除重複項。

numbers=[1,2,3,4,6,3,3]

unique_nums = set(numbers)

print(unique_nums)

models ={‘declan’,’gift’,’jabali’,’viola’,’kinya’,’nick’,betty’ }

print(‘davis’ in models)#check if there is turner in the set models

models.add(‘davis’)

print(model.pop())remove the last item#

字典

字典是可變和無序的數據結構。它允許存儲一對項目(即鍵和值)

下面的例子顯示了將容器包含到其他容器中來創建複合數據結構的可能性。

* 用戶定義的數據結構*

使用數組的堆棧堆棧是一種線性數據結構，其中元素按順序排列。它遵循L.I.F.O的機制，意思是後進先出。因此，最後插入的元素將作為第一個元素被刪除。這些操作是:

溢出情況——當我們試圖在一個已經有最大元素的堆棧中再放一個元素時，就會出現這種情況。

下溢情況——當我們試圖從一個空堆棧中刪除一個元素時，就會出現這種情況。

隊列是一種線性數據結構，其中的元素按順序排列。它遵循先進先出的F.I.F.O機制。

描述隊列特徵的方面

兩端:

前端-指向起始元素。

指向最後一個元素。

有兩種操作:

樹用於定義層次結構。它從根節點開始，再往下，最後的節點稱為子節點。

鏈表

它是具有一系列連接節點的線性數據。每個節點存儲數據並顯示到下一個節點的路由。它們用來實現撤銷功能和動態內存分配。

圖表

這是一種數據結構，它收集了具有連接到其他節點的數據的節點。

它包括:

算法

在算法方面，我不會講得太深，只是陳述方法和類型:

原文：

python中的數據結構分析？

1.Python數據結構篇

數據結構篇主要是閱讀[Problem Solving with Python](Welcome to Problem Solving with Algorithms and Data Structures) [該網址鏈接可能會比較慢]時寫下的閱讀記錄，當然，也結合了部分[算法導論](Introduction to Algorithms)

中的內容，此外還有不少wikipedia上的內容，所以內容比較多，可能有點雜亂。這部分主要是介紹了如何使用Python實現常用的一些數據結構，例

如堆棧、隊列、二叉樹等等，也有Python內置的數據結構性能的分析，同時還包括了搜索和排序(在算法設計篇中會有更加詳細的介紹)的簡單總結。每篇文

章都有實現代碼，內容比較多，簡單算法一般是大致介紹下思想及算法流程，複雜的算法會給出各種圖示和代碼實現詳細介紹。

**這一部分是下

面算法設計篇的前篇，如果數據結構還不錯的可以直接看算法設計篇，遇到問題可以回來看數據結構篇中的某個具體內容充電一下，我個人認為直接讀算法設計篇比

較好，因為大家時間也都比較寶貴，如果你會來讀這些文章說明你肯定有一定基礎了，後面的算法設計篇中更多的是思想，這裡更多的是代碼而已，嘿嘿。**

(1)[搜索](Python Data Structures)

簡述順序查找和二分查找，詳述Hash查找(hash函數的設計以及如何避免衝突)

(2)[排序](Python Data Structures)

簡述各種排序算法的思想以及它的圖示和實現

(3)[數據結構](Python Data Structures)

簡述Python內置數據結構的性能分析和實現常用的數據結構：棧、隊列和二叉堆

(4)[樹總結](Python Data Structures)

簡述二叉樹，詳述二叉搜索樹和AVL樹的思想和實現

2.Python算法設計篇

算法設計篇主要是閱讀[Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language](Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language)[**點擊鏈接可進入Springer免費下載原書電子版**]之後寫下的讀書總結，原書大部分內容結合了經典書籍[算法導論](Introduction to Algorithms)，

內容更加細緻深入，主要是介紹了各種常用的算法設計思想，以及如何使用Python高效巧妙地實現這些算法，這裡有別於前面的數據結構篇，部分算法例如排

序就不會詳細介紹它的實現細節，而是側重於它內在的算法思想。這部分使用了一些與數據結構有關的第三方模塊，因為這篇的重點是算法的思想以及實現，所以並

沒有去重新實現每個數據結構，但是在介紹算法的同時會分析Python內置數據結構以及第三方數據結構模塊的優缺點，也就意味着該篇比前面都要難不少，但

是我想我的介紹應該還算簡單明了，因為我用的都是比較樸實的語言，並沒有像算法導論一樣列出一堆性質和定理，主要是對着某個問題一步步思考然後算法就出來

了，嘿嘿，除此之外，裡面還有很多關於python開發的內容，精彩真的不容錯過！

這裡每篇文章都有實現代碼，但是代碼我一般都不會分

析，更多地是分析算法思想，所以內容都比較多，即便如此也沒有包括原書對應章節的所有內容，因為內容實在太豐富了，所以我只是選擇經典的算法實例來介紹算

法核心思想，除此之外，還有不少內容是原書沒有的，部分是來自算法導論，部分是來自我自己的感悟，嘻嘻。該篇對於大神們來說是小菜，請一笑而過，對於菜鳥

們來說可能有點難啃，所以最適合的是和我水平差不多的，對各個算法都有所了解但是理解還不算深刻的半桶水的程序猿，嘿嘿。

本篇的順序按照原書[Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language](Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language)的章節來安排的(章節標題部分相同部分不同喲)，為了節省時間以及保持原著的原滋原味，部分內容(一般是比較難以翻譯和理解的內容)直接摘自原著英文內容。

**1.

你也許覺得很多內容你都知道嘛，沒有看的必要，其實如果是我的話我也會這麼想，但是如果只是歸納一個算法有哪些步驟，那這個總結也就沒有意義了，我覺得這

個總結的亮點在於想辦法說清楚一個算法是怎麼想出來的，有哪些需要注意的，如何進行優化的等等，採用問答式的方式讓讀者和我一起來想出某個問題的解，每篇

文章之後都還有一兩道小題練手喲**

**2.你也許還會說算法導論不是既權威又全面么，基本上每個算法都還有詳細的證明呢，讀算法導論豈

不更好些，當然，你如果想讀算法導論的話我不攔着你，讀完了感覺自己整個人都不好了別怪小弟沒有提醒你喲，嘻嘻嘻，左一個性質右一個定理實在不適合算法科

普的啦，沒有多少人能夠堅持讀完的。但是碼農與蛇的故事內容不多喲，呵呵呵**

**3.如果你細讀本系列的話我保證你會有不少收穫的，需要看算法導論哪個部分的地方我會給出提示的，嘿嘿。溫馨提示，前面三節內容都是介紹基礎知識，所以精彩內容從第4節開始喲，么么噠 O(∩_∩)O~**

(1)[Python Algorithms – C1 Introduction](Python Algorithms)

本節主要是對原書中的內容做些簡單介紹，說明算法的重要性以及各章節的內容概要。

(2)[Python Algorithms – C2 The basics](Python Algorithms)

**本節主要介紹了三個內容：算法漸近運行時間的表示方法、六條算法性能評估的經驗以及Python中樹和圖的實現方式。**

(3)[Python Algorithms – C3 Counting 101](Python Algorithms)

原書主要介紹了一些基礎數學，例如排列組合以及遞歸循環等，但是本節只重點介紹計算算法的運行時間的三種方法

(4)[Python Algorithms – C4 Induction and Recursion and Reduction](Python Algorithms)

**本節主要介紹算法設計的三個核心知識：Induction(推導)、Recursion(遞歸)和Reduction(規約)，這是原書的重點和難點部分**

(5)[Python Algorithms – C5 Traversal](Python Algorithms)

**本節主要介紹圖的遍歷算法BFS和DFS，以及對拓撲排序的另一種解法和尋找圖的(強)連通分量的算法**

(6)[Python Algorithms – C6 Divide and Combine and Conquer](Python Algorithms)

**本節主要介紹分治法策略，提到了樹形問題的平衡性以及基於分治策略的排序算法**

(7)[Python Algorithms – C7 Greedy](Python Algorithms)

**本節主要通過幾個例子來介紹貪心策略，主要包括背包問題、哈夫曼編碼和最小生成樹等等**

(8)[Python Algorithms – C8 Dynamic Programming](Python Algorithms)

**本節主要結合一些經典的動規問題介紹動態規劃的備忘錄法和迭代法這兩種實現方式，並對這兩種方式進行對比**

(9)[Python Algorithms – C9 Graphs](Python Algorithms)

**本節主要介紹圖算法中的各種最短路徑算法，從不同的角度揭示它們的內核以及它們的異同**

利用Python進行數據分析筆記：3.1數據結構

元組是一種固定長度、不可變的Python對象序列。創建元組最簡單的辦法是用逗號分隔序列值：

tuple 函數將任意序列或迭代器轉換為元組：

中括號 [] 可以獲取元組的元素， Python中序列索引從0開始 ：

元組一旦創建，各個位置上的對象是無法被修改的，如果元組的一個對象是可變的，例如列表，你可以在它內部進行修改：

可以使用 + 號連接元組來生成更長的元組：

元組乘以整數，則會和列表一樣，生成含有多份拷貝的元組：

將元組型的表達式賦值給變量，Python會對等號右邊的值進行拆包：

拆包的一個常用場景就是遍曆元組或列表組成的序列：

*rest 用於在函數調用時獲取任意長度的位置參數列表：

count 用於計量某個數值在元組中出現的次數：

列表的長度可變，內容可以修改。可以使用 [] 或者 list 類型函數來定義列表：

append 方法將元素添加到列表尾部：

insert 方法可以將元素插入到指定列表位置：

（ 插入位置範圍在0到列表長度之間 ）

pop 是 insert 的反操作，將特定位置的元素移除並返回：

remove 方法會定位第一個符合要求的值並移除它：

in 關鍵字可以檢查一個值是否在列表中；

not in 表示不在：

+ 號可以連接兩個列表：

extend 方法可以向該列表添加多個元素：

使用 extend 將元素添加到已經存在的列表是更好的方式，比 + 快。

sort 方法可以對列表進行排序：

key 可以傳遞一個用於生成排序值的函數，例如通過字符串的長度進行排序：

bisect.bisect 找到元素應當被插入的位置，返回位置信息

bisect.insort 將元素插入到已排序列表的相應位置保持序列排序

bisect 模塊的函數並不會檢查列表是否已經排序，因此對未排序列表使用bisect不會報錯，但是可能導致不正確結果

切片符號可以對大多數序列類型選取子集，基本形式是 [start:stop]

起始位置start索引包含，結束位置stop索引不包含

切片還可以將序列賦值給變量：

start和stop可以省略，默認傳入起始位置或結束位置，負索引可以從序列尾部進行索引：

步進值 step 可以在第二個冒號後面使用， 意思是每隔多少個數取一個值：

對列表或元組進行翻轉時，一種很聰明的用法時向步進值傳值-1：

dict(字典)可能是Python內建數據結構中最重要的，它更為常用的名字是 哈希表 或者 關聯數組 。

字典是鍵值對集合，其中鍵和值都是Python對象。

{} 是創建字典的一種方式，字典中用逗號將鍵值對分隔：

你可以訪問、插入或設置字典中的元素,:

in 檢查字典是否含有一個鍵：

del 或 pop 方法刪除值， pop 方法會在刪除的同時返回被刪的值，並刪除鍵：

update 方法將兩個字典合併：

update方法改變了字典元素位置，對於字典中已經存在的鍵，如果傳給update方法的數據也含有相同的鍵，則它的值將會被覆蓋。

字典的值可以是任何Python對象，但鍵必須是不可變的對象，比如標量類型（整數、浮點數、字符串）或元組（且元組內對象也必須是不可變對象）。

通過 hash 函數可以檢查一個對象是否可以哈希化（即是否可以用作字典的鍵）：

集合是一種無序且元素唯一的容器。

set 函數或者是用字面值集與大括號，創建集合：

union 方法或 | 二元操作符獲得兩個集合的聯合即兩個集合中不同元素的並集：

intersection 方法或 操作符獲得交集即兩個集合中同時包含的元素：

常用的集合方法列表：

和字典類似，集合的元素必須是不可變的。如果想要包含列表型的元素，必須先轉換為元組：

python自帶及pandas、numpy數據結構(一)

1.python自帶數據結構：序列（如list）、映射（如字典）、集合（set）。

以下只介紹序列中的list：

創建list：

list1 = []

list1 = [1,2,3,4,5,6,7,8,9] #逗號隔開

list2 = [[1,2],[3,4],[5,6],[7,8]] #list2長度(len(list2))為2,list2[0] = [1,2]

liststring = list(“thisisalist”) #只用於創建字符串列表

索引list：

e = list1[0] #下標從零開始，用中括號

分片list：

es = list1[0:3]

es = list1[0:9:2] #步長在第二個冒號後

list拼接（list1.append(obj)、加運算及乘運算）：

list長度：

list每個元素乘一個數值：

list2 = numpy.dot(list2,2)

list類似矩陣相乘（每個元素對應相乘取和）：

list3 = numpy.dot(list1,list1)

#要求相乘的兩個list長度相同

list3 = numpy.dot(list2,list22)

#要求numpy.shape(list2)和numpy.shape(list22)滿足“左行等於右列”的矩陣相乘條件，相乘結果numpy.shape(list3)滿足“左列右行”

2.numpy數據結構：

Array：

產生array：

data=np.array([[1, 9, 6], [2, 8, 5], [3, 7, 4]])

data=np.array(list1)

data1 = np.zeros(5) #data1.shape = (5,),5列

data1 = np.eye(5)

索引array:

datacut = data[0,2] #取第零行第二列，此處是6

切片array：

datacut = data[0:2,2] # array([6, 5])

array長度：

data.shape

data.size

np.shape(data)

np.size(data)

len(data)

array拼接：

#括號內也有一個括號（中括號或者小括號）！

d = np.concatenate((data,data))

d = np.concatenate((data,data),axis = 1) #對應行拼接

array加法：逐個相加

array乘法：

d = data data #逐個相乘

d = np.dot(data,data) #矩陣相乘

d = data 3 #每個元素乘3

d = np.dot(data,3) #每個元素乘3

array矩陣運算：

取逆 : np.linalg.inv(data)

轉置：data.T

所有元素求和 : np.sum(data)

生成隨機數：np.random.normal(loc=0, scale=10, size=None)

生成標準正態分布隨機數組：np.random.normal(size=(4,4))

生成二維隨機數組：

np.random.multivariate_normal([0,0],np.eye(2))

生成範圍在0到1之間的隨機矩陣(M,N)：

np.random.randint(0,2,(M,N))

Matrix:

創建matrix：

mat1 = np.mat([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

mat1 = np.mat(list)

mat1 = np.mat(data)

matrix是二維的，所有+，-，*都是矩陣操作。

matrix索引和分列：

mat1[0:2，1]

matrix轉置：

np.transpose(mat1)

mat1.transpose()

matrix拼接：

np.concatenate([mat1,mat1])

np.concatenate([mat1,mat1],axis = 1)

numpy數據結構總結：對於numpy中的數據結構的操作方法基本相同：

創建：np.mat(list),np.array(list)

矩陣乘：np.dot(x,y)

轉置：x.T or np.transpose(x)

拼接：np.concatenate([x,y],axis = 1)

索引：mat[0:1,4],ary[0:1,4]

3.pandas數據結構:

Series:

創建series：

s = pd.Series([[1,2,3],[4,5,6]],index = [‘a’,‘b’])

索引series：

s1 = s[‘b’]

拼接series：

pd.concat([s1,s1],axis = 1) #也可使用s.append(s)

DataFrame:

創建DaraFrame:

df = pd.DataFrame([[1,2,3],[1,2,3]],index = [‘a’,’b’],columns = [‘x’,’y’,’z’])

df取某一列：

dfc1 =df.x

dfc1 = df[‘x’]

dfc2 = df.iloc[:,0] #用.iloc方括號里是數字而不是column名！

dfc2 = df.iloc[:,0:3]

df取某一行：

dfr1 = df.iloc[0]

df1 = df.iloc[0:2]

df1 = df[0:2] #這種方法只能用於取一個區間

df取某個值：

dfc2 = df.iloc[0,0]

dfc2 = df.iloc[0:2,0:3]