Helaian Cheat Struktur Data Python Komprehensif
Helaian Cheat Struktur Data Python Komprehensif
Jadual Kandungan
- Senarai
- Tuple
- Set
- Kamus
- Rentetan
- Susun atur
- Timbunan
- Baris Beratur
- Senarai Terpaut
- Pokok
- Timbunan
- Graf
- Struktur Data Terperinci
Senarai
Senarai disusun, urutan boleh ubah.
Penciptaan
empty_list = [] list_with_items = [1, 2, 3] list_from_iterable = list("abc") list_comprehension = [x for x in range(10) if x % 2 == 0]
Operasi Biasa
# Accessing elements first_item = my_list[0] last_item = my_list[-1] # Slicing subset = my_list[1:4] # Elements 1 to 3 reversed_list = my_list[::-1] # Adding elements my_list.append(4) # Add to end my_list.insert(0, 0) # Insert at specific index my_list.extend([5, 6, 7]) # Add multiple elements # Removing elements removed_item = my_list.pop() # Remove and return last item my_list.remove(3) # Remove first occurrence of 3 del my_list[0] # Remove item at index 0 # Other operations length = len(my_list) index = my_list.index(4) # Find index of first occurrence of 4 count = my_list.count(2) # Count occurrences of 2 my_list.sort() # Sort in place sorted_list = sorted(my_list) # Return new sorted list my_list.reverse() # Reverse in place
Teknik Lanjutan
# List as stack stack = [1, 2, 3] stack.append(4) # Push top_item = stack.pop() # Pop # List as queue (not efficient, use collections.deque instead) queue = [1, 2, 3] queue.append(4) # Enqueue first_item = queue.pop(0) # Dequeue # Nested lists matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] flattened = [item for sublist in matrix for item in sublist] # List multiplication repeated_list = [0] * 5 # [0, 0, 0, 0, 0] # List unpacking a, *b, c = [1, 2, 3, 4, 5] # a=1, b=[2, 3, 4], c=5
Tuple
Tuple dipesan, urutan tidak berubah.
Penciptaan
empty_tuple = () single_item_tuple = (1,) # Note the comma tuple_with_items = (1, 2, 3) tuple_from_iterable = tuple("abc")
Operasi Biasa
# Accessing elements (similar to lists) first_item = my_tuple[0] last_item = my_tuple[-1] # Slicing (similar to lists) subset = my_tuple[1:4] # Other operations length = len(my_tuple) index = my_tuple.index(2) count = my_tuple.count(3) # Tuple unpacking a, b, c = (1, 2, 3)
Teknik Lanjutan
# Named tuples from collections import namedtuple Point = namedtuple('Point', ['x', 'y']) p = Point(11, y=22) print(p.x, p.y) # Tuple as dictionary keys (immutable, so allowed) dict_with_tuple_keys = {(1, 2): 'value'}
set
Set ialah koleksi unsur unik yang tidak tersusun.
Penciptaan
empty_set = set() set_with_items = {1, 2, 3} set_from_iterable = set([1, 2, 2, 3, 3]) # {1, 2, 3} set_comprehension = {x for x in range(10) if x % 2 == 0}
Operasi Biasa
# Adding elements my_set.add(4) my_set.update([5, 6, 7]) # Removing elements my_set.remove(3) # Raises KeyError if not found my_set.discard(3) # No error if not found popped_item = my_set.pop() # Remove and return an arbitrary element # Other operations length = len(my_set) is_member = 2 in my_set # Set operations union = set1 | set2 intersection = set1 & set2 difference = set1 - set2 symmetric_difference = set1 ^ set2
Teknik Lanjutan
# Frozen sets (immutable) frozen = frozenset([1, 2, 3]) # Set comparisons is_subset = set1 <= set2 is_superset = set1 >= set2 is_disjoint = set1.isdisjoint(set2) # Set of sets (requires frozenset) set_of_sets = {frozenset([1, 2]), frozenset([3, 4])}
Kamus
Kamus ialah pemetaan boleh ubah bagi pasangan nilai kunci.
Penciptaan
empty_dict = {} dict_with_items = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3} dict_from_tuples = dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]) dict_comprehension = {x: x**2 for x in range(5)}
Operasi Biasa
# Accessing elements value = my_dict['key'] value = my_dict.get('key', default_value) # Adding/Updating elements my_dict['new_key'] = value my_dict.update({'key1': value1, 'key2': value2}) # Removing elements del my_dict['key'] popped_value = my_dict.pop('key', default_value) last_item = my_dict.popitem() # Remove and return an arbitrary key-value pair # Other operations keys = my_dict.keys() values = my_dict.values() items = my_dict.items() length = len(my_dict) is_key_present = 'key' in my_dict
Teknik Lanjutan
# Dictionary unpacking merged_dict = {**dict1, **dict2} # Default dictionaries from collections import defaultdict dd = defaultdict(list) dd['key'].append(1) # No KeyError # Ordered dictionaries (Python 3.7+ dictionaries are ordered by default) from collections import OrderedDict od = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]) # Counter from collections import Counter c = Counter(['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'b']) print(c.most_common(2)) # [('b', 3), ('a', 2)]
rentetan
String ialah jujukan aksara Unikod yang tidak boleh diubah.
Penciptaan
single_quotes = 'Hello' double_quotes = "World" triple_quotes = '''Multiline string''' raw_string = r'C:\Users\name' f_string = f"The answer is {40 + 2}"
Operasi Biasa
# Accessing characters first_char = my_string[0] last_char = my_string[-1] # Slicing (similar to lists) substring = my_string[1:4] # String methods upper_case = my_string.upper() lower_case = my_string.lower() stripped = my_string.strip() split_list = my_string.split(',') joined = ', '.join(['a', 'b', 'c']) # Other operations length = len(my_string) is_substring = 'sub' in my_string char_count = my_string.count('a')
Teknik Lanjutan
# String formatting formatted = "{} {}".format("Hello", "World") formatted = "%s %s" % ("Hello", "World") # Regular expressions import re pattern = r'\d+' matches = re.findall(pattern, my_string) # Unicode handling unicode_string = u'\u0061\u0062\u0063'
Tatasusunan
Tatasusunan ialah jujukan padat nilai angka (daripada modul tatasusunan).
Penciptaan dan Penggunaan
from array import array int_array = array('i', [1, 2, 3, 4, 5]) float_array = array('f', (1.0, 1.5, 2.0, 2.5)) # Operations (similar to lists) int_array.append(6) int_array.extend([7, 8, 9]) popped_value = int_array.pop()
Tumpukan
Timbunan boleh dilaksanakan menggunakan senarai atau collections.deque.
Pelaksanaan dan Penggunaan
# Using list stack = [] stack.append(1) # Push stack.append(2) top_item = stack.pop() # Pop # Using deque (more efficient) from collections import deque stack = deque() stack.append(1) # Push stack.append(2) top_item = stack.pop() # Pop
Beratur
Baris gilir boleh dilaksanakan menggunakan collections.deque atau queue.Queue.
Pelaksanaan dan Penggunaan
# Using deque from collections import deque queue = deque() queue.append(1) # Enqueue queue.append(2) first_item = queue.popleft() # Dequeue # Using Queue (thread-safe) from queue import Queue q = Queue() q.put(1) # Enqueue q.put(2) first_item = q.get() # Dequeue
Senarai Terpaut
Python tidak mempunyai senarai terpaut terbina dalam, tetapi ia boleh dilaksanakan.
Perlaksanaan Mudah
class Node: def __init__(self, data): self.data = data self.next = None class LinkedList: def __init__(self): self.head = None def append(self, data): if not self.head: self.head = Node(data) return current = self.head while current.next: current = current.next current.next = Node(data)
pokok
Pokok boleh dilaksanakan menggunakan kelas tersuai.
Perlaksanaan Pokok Binari Mudah
class TreeNode: def __init__(self, value): self.value = value self.left = None self.right = None class BinaryTree: def __init__(self, root): self.root = TreeNode(root) def insert(self, value): self._insert_recursive(self.root, value) def _insert_recursive(self, node, value): if value < node.value: if node.left is None: node.left = TreeNode(value) else: self._insert_recursive(node.left, value) else: if node.right is None: node.right = TreeNode(value) else: self._insert_recursive(node.right, value)
timbunan
Heaps boleh dilaksanakan menggunakan modul heapq.
Penggunaan
import heapq # Create a heap heap = [] heapq.heappush(heap, 3) heapq.heappush(heap, 1) heapq.heappush(heap, 4) # Pop smallest item smallest = heapq.heappop(heap) # Create a heap from a list my_list = [3, 1, 4, 1, 5, 9] heapq.heapify(my_list)
graf
Graf boleh dilaksanakan menggunakan kamus.
Perlaksanaan Mudah
class Graph: def __init__(self): self.graph = {} def add_edge(self, u, v): if u not in self.graph: self.graph[u] = [] self.graph[u].append(v) def bfs(self, start): visited = set() queue = [start] visited.add(start) while queue: vertex = queue.pop(0) print(vertex, end=' ') for neighbor in self.graph.get(vertex, []): if neighbor not in visited: visited.add(neighbor) queue.append(neighbor)
Struktur Data Lanjutan
cuba
class TrieNode: def __init__(self): self.children = {} self.is_end = False class Trie: def __init__(self): self.root = TrieNode() def insert(self, word): node = self.root for char in word: if char not in node.children: node.children[char] = TrieNode() node = node.children[char] node.is_end = True def search(self, word): node = self.root for char in word: if char not in node.children: return False node = node.children[char] return node.is_end
Set Berpisah (Union-Find)
class DisjointSet: def __init__(self, vertices): self.parent = {v: v for v in vertices} self.rank = {v: 0 for v in vertices} def find(self, item): if self.parent[item] != item: self.parent[item] = self.find(self.parent[item]) return self.parent[item] def union(self, x, y): xroot = self.find(x) yroot = self.find(y) if self.rank[xroot] < self.rank[yroot]: self.parent[xroot] = yroot elif self.rank[xroot] > self.rank[yroot]: self.parent[yroot] = xroot else: self.parent[yroot] = xroot self.rank[xroot] += 1
Lembaran curang komprehensif ini merangkumi pelbagai struktur data Python, daripada jenis asas terbina dalam kepada pelaksanaan tersuai yang lebih maju. Setiap bahagian termasuk kaedah penciptaan, operasi biasa dan teknik lanjutan jika berkenaan.
0
Atas ialah kandungan terperinci Helaian Cheat Struktur Data Python Komprehensif. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
