Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Helaian Cheat Struktur Data Python Komprehensif

Helaian Cheat Struktur Data Python Komprehensif

Jul 19, 2024 am 05:18 AM

Comprehensive Python Data Structures Cheat sheet

Helaian Cheat Struktur Data Python Komprehensif

Jadual Kandungan

  1. Senarai
  2. Tuple
  3. Set
  4. Kamus
  5. Rentetan
  6. Susun atur
  7. Timbunan
  8. Baris Beratur
  9. Senarai Terpaut
  10. Pokok
  11. Timbunan
  12. Graf
  13. 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]
Salin selepas log masuk

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
Salin selepas log masuk

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
Salin selepas log masuk

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")
Salin selepas log masuk

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)
Salin selepas log masuk

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'}
Salin selepas log masuk

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}
Salin selepas log masuk

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
Salin selepas log masuk

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])}
Salin selepas log masuk

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)}
Salin selepas log masuk

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
Salin selepas log masuk

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)]
Salin selepas log masuk

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}"
Salin selepas log masuk

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')
Salin selepas log masuk

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'
Salin selepas log masuk

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()
Salin selepas log masuk

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
Salin selepas log masuk

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
Salin selepas log masuk

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)
Salin selepas log masuk

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)
Salin selepas log masuk

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)
Salin selepas log masuk

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)
Salin selepas log masuk

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
Salin selepas log masuk

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
Salin selepas log masuk

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!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

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

Artikel Panas

<🎜>: Bubble Gum Simulator Infinity - Cara Mendapatkan dan Menggunakan Kekunci Diraja
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Nordhold: Sistem Fusion, dijelaskan
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Mandragora: Whispers of the Witch Tree - Cara Membuka Kunci Cangkuk Bergelut
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial Java
1670
14
Tutorial PHP
1274
29
Tutorial C#
1256
24
Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Apr 19, 2025 am 12:20 AM

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.

Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Apr 14, 2025 am 12:02 AM

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 vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Apr 18, 2025 am 12:20 AM

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.

Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Apr 18, 2025 am 12:22 AM

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 vs C: Memahami perbezaan utama Python vs C: Memahami perbezaan utama Apr 21, 2025 am 12:18 AM

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.

Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Apr 27, 2025 am 12:03 AM

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Apr 16, 2025 am 12:14 AM

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.

Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi Utama Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi Utama Apr 18, 2025 am 12:20 AM

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

See all articles