Python实现的数据结构与算法之链表详解
本文实例讲述了Python实现的数据结构与算法之链表。分享给大家供大家参考。具体分析如下:
一、概述
链表(linked list)是一组数据项的集合,其中每个数据项都是一个节点的一部分,每个节点还包含指向下一个节点的链接。
根据结构的不同,链表可以分为单向链表、单向循环链表、双向链表、双向循环链表等。其中,单向链表和单向循环链表的结构如下图所示:
二、ADT
这里只考虑单向循环链表ADT,其他类型的链表ADT大同小异。单向循环链表ADT(抽象数据类型)一般提供以下接口:
① SinCycLinkedlist() 创建单向循环链表
② add(item) 向链表中插入数据项
③ remove(item) 删除链表中的数据项
④ search(item) 在链表中查找数据项是否存在
⑤ empty() 判断链表是否为空
⑥ size() 返回链表中数据项的个数
单向循环链表操作的示意图如下:
三、Python实现
Python的内建类型list底层是由C数组实现的,list在功能上更接近C++的vector(因为可以动态调整数组大小)。我们都知道,数组是连续列表,链表是链接列表,二者在概念和结构上完全不同,因此list不能用于实现链表。
在C/C++中,通常采用“指针+结构体”来实现链表;而在Python中,则可以采用“引用+类”来实现链表。在下面的代码中,SinCycLinkedlist类代表单向循环链表,Node类代表链表中的一个节点:
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- class Node: def __init__(self, initdata): self.__data = initdata self.__next = None def getData(self): return self.__data def getNext(self): return self.__next def setData(self, newdata): self.__data = newdata def setNext(self, newnext): self.__next = newnext class SinCycLinkedlist: def __init__(self): self.head = Node(None) self.head.setNext(self.head) def add(self, item): temp = Node(item) temp.setNext(self.head.getNext()) self.head.setNext(temp) def remove(self, item): prev = self.head while prev.getNext() != self.head: cur = prev.getNext() if cur.getData() == item: prev.setNext(cur.getNext()) prev = prev.getNext() def search(self, item): cur = self.head.getNext() while cur != self.head: if cur.getData() == item: return True cur = cur.getNext() return False def empty(self): return self.head.getNext() == self.head def size(self): count = 0 cur = self.head.getNext() while cur != self.head: count += 1 cur = cur.getNext() return count if __name__ == '__main__': s = SinCycLinkedlist() print('s.empty() == %s, s.size() == %s' % (s.empty(), s.size())) s.add(19) s.add(86) print('s.empty() == %s, s.size() == %s' % (s.empty(), s.size())) print('86 is%s in s' % ('' if s.search(86) else ' not',)) print('4 is%s in s' % ('' if s.search(4) else ' not',)) print('s.empty() == %s, s.size() == %s' % (s.empty(), s.size())) s.remove(19) print('s.empty() == %s, s.size() == %s' % (s.empty(), s.size()))
运行结果:
$ python sincyclinkedlist.py s.empty() == True, s.size() == 0 s.empty() == False, s.size() == 2 86 is in s 4 is not in s s.empty() == False, s.size() == 2 s.empty() == False, s.size() == 1
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

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Cには組み込みの合計関数はありませんが、次のように実装できます。ループを使用して要素を1つずつ蓄積します。ポインターを使用して、要素に1つずつアクセスして蓄積します。大量のデータ量については、並列計算を検討してください。

H5ページは、コードの脆弱性、ブラウザー互換性、パフォーマンスの最適化、セキュリティの更新、ユーザーエクスペリエンスの改善などの要因のため、継続的に維持する必要があります。効果的なメンテナンス方法には、完全なテストシステムの確立、バージョン制御ツールの使用、定期的にページのパフォーマンスの監視、ユーザーフィードバックの収集、メンテナンス計画の策定が含まれます。

クロール中に58.com作業ページの動的データを取得するにはどうすればよいですか? Crawlerツールを使用して58.comの作業ページをrawったら、これに遭遇する可能性があります...

コードのコピーと貼り付けは不可能ではありませんが、注意して扱う必要があります。コード内の環境、ライブラリ、バージョンなどの依存関係は、現在のプロジェクトと一致しないため、エラーや予測不可能な結果が得られます。ファイルパス、従属ライブラリ、Pythonバージョンなど、コンテキストが一貫していることを確認してください。さらに、特定のライブラリのコードをコピーして貼り付けるときは、ライブラリとその依存関係をインストールする必要がある場合があります。一般的なエラーには、パスエラー、バージョンの競合、一貫性のないコードスタイルが含まれます。パフォーマンスの最適化は、コードの元の目的と制約に従って再設計またはリファクタリングする必要があります。コピーされたコードを理解してデバッグすることが重要であり、盲目的にコピーして貼り付けないでください。

C言語データ構造:人工知能の分野における人工知能におけるデータ構造の重要な役割の概要、データ構造は、大量のデータを処理するために重要です。データ構造は、データを整理および管理し、アルゴリズムを最適化し、プログラムの効率を改善するための効果的な方法を提供します。一般的に使用されるC言語で一般的に使用されるデータ構造には、次のものが含まれます。配列:同じタイプの連続して保存されたデータ項目のセット。構造:さまざまな種類のデータを一緒に整理し、名前を付けるデータ型。リンクリスト:データ項目がポインターによって接続される線形データ構造。スタック:最後のファーストアウト(LIFO)原理に続くデータ構造。キュー:ファーストインファーストアウト(FIFO)原則に続くデータ構造。実用的なケース:グラフ理論の隣接するテーブルは人工知能です

1.0.1序文このプロジェクト(コードとコメントを含む)は、私の独学の錆の間に記録されました。不正確または不明確な声明があるかもしれませんが、謝罪してください。あなたがそれから利益を得るなら、それはさらに良いです。 1.0.2なぜRustrustは信頼性が高く効率的ですか? Rustは、CとCを同様のパフォーマンスであり、セキュリティが高くなり、CやCのようなエラーを確認するために頻繁な再コンパイルを必要としません。主な利点には、メモリセキュリティ(nullポインターの防止、ぶら下がりポインター、およびデータ競合の防止)が含まれます。スレッドセーフ(実行前にマルチスレッドコードが安全であることを確認してください)。未定義の動作を避けてください(例:境界のない配列、未知の変数、または解放されたメモリへのアクセス)。 Rustは、ジェネリックなどの最新の言語機能を提供します
