Python 資料型別：深入淺出解析資料結構

• 清單 (list)：存放有序元素的集合
• 元組 (tuple)：存放有序元素的不可變集合
• 集合 (set)：存放無序且不重複元素的集合
• 字典 (dict)：存放鍵值對的集合

3. 資料結構

#資料結構是對資料的組織方式，用於有效儲存、檢索和處理資料。 python 提供了內建的資料結構，包括：

• 陣列 (array)：高效能儲存同類型元素的線性資料結構
• 鍊錶 (linked list)：使用指標連結元素的線性資料結構
• 堆疊 (stack)：遵循後進先出 (FILO) 原則的線性資料結構
• 佇列 (queue)：遵循先進先出 (FIFO) 原則的線性資料結構
• 樹 (tree)：具有層次結構的非線性資料結構
• 堆 (heap)：滿足堆性質的樹狀資料結構

4. 資料型別選擇

選擇合適的資料類型對於 Python 程式的效能和可靠性至關重要。以下是選擇標準：

• 資料型別的大小：影響記憶體佔用和處理速度
• #集合性：用於儲存集合或單一元素
• 可變性：是否允許動態修改資料結構
• 順序性：元素是否依特定順序排列
• 存取模式：對資料結構的不同存取方式（例如，順序、隨機）

5. 常見錯誤

使用 Python 資料型別時，常見的錯誤包括：

• 混合資料型別：在一個資料結構中儲存不同類型的資料
• 使用錯誤的資料結構：選擇不適合所需操作的資料結構
• 超過資料結構限制：嘗試儲存超過其容量的資料
• 未正確初始化：在使用前未將資料結構初始化為適當的值

6. 最佳實踐

使用 Python 資料型別時，請遵循以下最佳實務：

• 選擇合適的資料類型：根據需要仔細選擇最合適的類型
• 明確資料型別：透過型別註解或變數宣告明確資料型別
• 一致性：在整個程式中保持一致的資料型別約定
• 避免未初始化：始終在使用前初始化資料結構
• #考慮效能：在大型資料集上使用高效率的資料結構
• 考慮可維護性：選擇易於理解和維護的資料結構

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