python模塊學習之數據結構,數據結構教程Python

本文目錄一覽：

• 1、python 學習，需要有哪些基礎呢？
• 2、Python數據結構-隊列與廣度優先搜索（Queue）
• 3、如何用Python高效地學習數據結構
• 4、python中的數據結構分析？
• 5、Python中內置的數據結構都有什麼？
• 6、如何用python實現各種數據結構

python 學習，需要有哪些基礎呢？

1、有較強的邏輯思維能力

幾乎所有編程語言的學習都離不開較強的邏輯思維能力，因為編程語言是人與計算機的對話，任何歧義和差錯都會影響最終的運行效率。

2、有較強的數理專業背景

學習Python最理想的專業有數學、統計學、物理學、計算機科學等專業，因為Python語言所操作的對象很可能是大數據收集與分析，以及AI開發領域，有以上的學科背景會對今後的發展有很好的優勢。

3、有豐富的運維經驗

可能很多學計算機的同學在畢業之後從事了伺服器、後台管理的運維工作，這既有優勢、也有劣勢。所謂優勢就是有現成的成品擺在你面前，你在做運維的過程中會對產品開發理解更加充分，然而劣勢就在於對自身的技術提高幫助可能比較有限。這時學Python，更在於從運維轉開發，這也是對自己職業生涯的一種新規劃。

4、從事Web全棧開發工作

以前開發web，Java是主角，但如今越來越多的web開發開始青睞於Python，究其原因其實也是因為網路數據量的日益龐大以及人工智慧的普及，所以精通Python語言對於從事web全棧開發將有積極的影響。

Python數據結構-隊列與廣度優先搜索（Queue）

隊列（Queue） ：簡稱為隊，一種線性表數據結構，是一種只允許在表的一端進行插入操作，而在表的另一端進行刪除操作的線性表。

我們把隊列中允許插入的一端稱為 「隊尾（rear）」 ；把允許刪除的另一端稱為 「隊頭（front）」 。當表中沒有任何數據元素時，稱之為 「空隊」 。

廣度優先搜索演算法（Breadth First Search） ：簡稱為 BFS，又譯作寬度優先搜索 / 橫向優先搜索。是一種用於遍歷或搜索樹或圖的演算法。該演算法從根節點開始，沿著樹的寬度遍歷樹或圖的節點。如果所有節點均被訪問，則演算法中止。

廣度優先遍歷 類似於樹的層次遍歷過程 。呈現出一層一層向外擴張的特點。先看到的節點先訪問，後看到的節點後訪問。遍歷到的節點順序符合「先進先出」的特點，所以廣度優先搜索可以通過「隊列」來實現。

力扣933

遊戲時，隊首始終是持有土豆的人

模擬遊戲開始，隊首的人出隊，之後再到隊尾（類似於循環隊列）

傳遞了num次之後，將隊首的人移除

如此反覆，直到隊列中剩餘一人

多人共用一台印表機，採取「先到先服務」的隊列策略來執行列印任務

需要解決的問題：1 列印系統的容量是多少？2 在能夠接受的等待時間內，系統可容納多少用戶以多高的頻率提交列印任務？

輸入：abba

輸出：False

思路：1 先將需要判定的詞從隊尾加入 deque; 2從兩端同時移除字元並判斷是否相同，直到deque中剩餘0個（偶數）或1個字元（奇數）

內容參考：

如何用Python高效地學習數據結構

所謂數據結構，是指相互之間存在一種或多種特定關係的數據類型的集合。

Python在數據分析領域中，最常用的數據結構，莫過於DataFrame了，今天我們就介紹如何高效地學習DataFrame這種數據結構。

要學習好一種東西，最好給自己找一個目標，達到了這個目標，我們就是學好了。一般，我在學習一門新的語言的數據結構的時候，一般要求自己達到以下五個要求：

第一個問題：概念，這種數據結構的概念是什麼呢？

第二個問題：定義，如何定義這種數據結構呢？

第三個問題：限制，使用這種數據結構，有什麼限制呢？

第四個問題：訪問，訪問這種數據結構內的數據的方式是什麼呢？

第五個問題：修改，如何對這種數據結構進行增加元素、刪除元素以及修改元素呢？

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[演算法導論](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(在演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，簡單演算法一般是大致介紹下思想及演算法流程，複雜的演算法會給出各種圖示和代碼實現詳細介紹。

**這一部分是下

面演算法設計篇的前篇，如果數據結構還不錯的可以直接看演算法設計篇，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，我個人認為直接讀演算法設計篇比

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，後面的演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)

簡述各種排序演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演算法設計篇

演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[演算法導論](Introduction to Algorithms)，

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

序就不會詳細介紹它的實現細節，而是側重於它內在的演算法思想。這部分使用了一些與數據結構有關的第三方模塊，因為這篇的重點是演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，但是在介紹演算法的同時會分析Python內置數據結構以及第三方數據結構模塊的優缺點，也就意味著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，並沒有像演算法導論一樣列出一堆性質和定理，主要是對著某個問題一步步思考然後演算法就出來

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，更多地是分析演算法思想，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演算法實例來介紹算

法核心思想，除此之外，還有不少內容是原書沒有的，部分是來自演算法導論，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，對各個演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演算法有哪些步驟，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演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.你也許還會說演算法導論不是既權威又全面么，基本上每個演算法都還有詳細的證明呢，讀演算法導論豈

不更好些，當然，你如果想讀演算法導論的話我不攔著你，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演算法科

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，需要看演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，說明演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：演算法漸近運行時間的表示方法、六條演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演算法的運行時間的三種方法

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

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

(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演算法**

(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)

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

Python中內置的數據結構都有什麼？

python中常見的結構有對象（object）、數組、元組、series以及普通變數。衍生包常見對象有numpy中的narray、pandas中的dataframe等。python中沒有區分字元串、整形數字、字元、浮點型的變數，統一都可以直接賦值。比如a=”skkk”,a=1,a=1.2222等；數組為a=[1,2,3,4]；元組也稱字典類型為a={1:2,2:3}。

如何用python實現各種數據結構

Hi,大家好

我將分享如何用python實現各種數據結構~

快速排序

選擇排序

插入排序

歸併排序

堆排序heapq模塊

棧

隊列

二分查找

以上，我的分享就到這裡了。