Python实现数据结构的基础操作-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Python实现数据结构的基础操作。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一、列表（List）

二、字典（Dictionary）

三、集合（Set）

四、链表的实现

五、队列和栈

数据结构是计算机科学中非常重要的概念，它用于存储和组织数据以便有效地进行操作。Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言，提供了许多内置的数据结构和相关操作。在本篇博客中，我们将介绍Python中常用的数据结构（如列表、字典、集合等）以及它们的基础操作方法，帮助读者理解和应用这些基本的数据结构。

一、列表（List）

列表是Python中最常用的数据结构之一，用于存储一系列元素。以下是一些常见的列表操作方法：

创建列表：通过用方括号包围元素，并使用逗号分隔来创建一个列表。例如：my_list = [1, 2, 3, 4, 5]。

访问元素：使用索引来访问列表中的特定元素。注意：索引从0开始。例如：print(my_list[0])将输出第一个元素。

修改元素：可以通过索引来修改列表中的元素。例如：my_list[0] = 10将把列表中的第一个元素改为10。

切片操作：通过切片操作，可以获取列表中的一部分元素。例如：print(my_list[1:3])将打印出索引1到2的元素。

增加元素：使用append()方法可以在列表末尾添加一个元素。例如：my_list.append(6)将在列表末尾添加一个值为6的元素。

删除元素：使用remove()方法可以删除列表中的指定元素。例如：my_list.remove(3)将删除列表中的元素3。

# 创建列表
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]

# 访问元素
print(my_list[0])  # 输出第一个元素

# 修改元素
my_list[0] = 10  # 将列表中的第一个元素改为10

# 切片操作
print(my_list[1:3])  # 打印索引1到2的元素

# 增加元素
my_list.append(6)  # 在列表末尾添加一个值为6的元素

# 删除元素
my_list.remove(3)  # 删除列表中的元素3

二、字典（Dictionary）

字典是一种通过键-值对存储数据的数据结构。以下是一些常见的字典操作方法：

创建字典：使用花括号和冒号来创建一个字典。例如：my_dict = {"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}。

访问键值对：通过键来访问字典中的值。例如：print(my_dict["name"])将输出键"name"对应的值。

修改值：可以通过指定键来修改字典中的值。例如：my_dict["age"] = 35将把键"age"对应的值改为35。

添加键值对：可以使用新的键来添加新的键值对。例如：my_dict["gender"] = "Male"可以向字典中添加一个键"gender"及其对应的值"Male"。

删除键值对：使用del关键字可以删除字典中的键值对。例如：del my_dict["city"]可以删除键"city"及其对应的值。

# 创建字典
my_dict = {"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}

# 访问键值对
print(my_dict["name"])  # 输出键"name"对应的值

# 修改值
my_dict["age"] = 35  # 将键"age"对应的值改为35

# 添加键值对
my_dict["gender"] = "Male"  # 向字典中添加一个键"gender"及其对应的值"Male"

# 删除键值对
del my_dict["city"]  # 删除键"city"及其对应的值

三、集合（Set）

集合是一种无序且唯一的数据结构，用于存储一组不重复的元素。以下是一些常见的集合操作方法：

创建集合：使用花括号或set()函数来创建一个集合。例如：my_set = {1, 2, 3, 4, 5}。

添加元素：使用add()方法可以向集合中添加一个元素。例如：my_set.add(6)将在集合中添加一个值为6的元素。

删除元素：使用remove()方法可以删除集合中的指定元素。例如：my_set.remove(3)将删除集合中的元素3。

集合运算：可以对集合进行交集、并集、差集等运算。例如：set1.intersection(set2)将返回两个集合的交集。

# 创建集合
my_set = {1, 2, 3, 4, 5}

# 添加元素
my_set.add(6)  # 向集合中添加一个值为6的元素

# 删除元素
my_set.remove(3)  # 删除集合中的元素3

# 集合运算
set1 = {1, 2, 3}
set2 = {2, 3, 4}

intersection = set1.intersection(set2)  # 返回两个集合的交集

四、链表的实现

class Node:
    def __init__(self, value):
        self.value = value
        self.next = None

class LinkedList:
    def __init__(self):
        self.head = None

    def is_empty(self):
        return self.head is None

    def append(self, value):
        new_node = Node(value)
        if self.is_empty():
            self.head = new_node
        else:
            current = self.head
            while current.next is not None:
                current = current.next
            current.next = new_node

    def insert(self, value, position):
        if position < 0:
            raise ValueError("Invalid position")
        new_node = Node(value)
        if position == 0:
            new_node.next = self.head
            self.head = new_node
        else:
            current = self.head
            previous = None
            count = 0
            while count < position:
                if current is None:
                    raise IndexError("Index out of range")
                previous = current
                current = current.next
                count += 1
            previous.next = new_node
            new_node.next = current

    def delete(self, value):
        if self.is_empty():
            return
        
        if self.head.value == value:
            self.head = self.head.next
            return
        
        current = self.head
        previous = None
        while current is not None:
            if current.value == value:
                previous.next = current.next
                return
            previous = current
            current = current.next

    def search(self, value):
        current = self.head
        while current is not None:
            if current.value == value:
                return True
            current = current.next
        return False

    def display(self):
        elements = []
        current = self.head
        while current is not None:
            elements.append(current.value)
            current = current.next
        print(elements)

这段代码实现了一个简单的链表（LinkedList）数据结构。链表由多个节点（Node）组成，每个节点包含一个值（value）和指向下一个节点的指针（next）。

Node类：定义了表示链表节点的对象。

__init__(self, value)：初始化节点对象，并接收一个值作为参数。

LinkedList类：定义了整个链表的操作方法。

__init__(self)：初始化链表对象，将头节点设置为None。

is_empty(self)：判断链表是否为空，如果头节点为None，则表示链表为空，返回True；否则返回False。

append(self, value)：在链表尾部插入一个新的节点，将新节点添加到链表的最后一个节点的后面。

insert(self, value, position)：在指定位置插入一个新的节点，将新节点插入到指定位置的节点的前面。

delete(self, value)：删除链表中第一个值等于给定值的节点。

search(self, value)：在链表中搜索给定值，如果找到则返回True，否则返回False。

display(self)：打印链表中的所有节点的值。

这个链表实现中还包含了一些额外的功能，例如对索引位置的处理、判空等。

使用示例：

# 创建链表对象
linked_list = LinkedList()

# 判断链表是否为空
print(linked_list.is_empty())  # True

# 向链表末尾添加元素
linked_list.append(1)
linked_list.append(2)
linked_list.append(3)

# 在指定位置插入元素
linked_list.insert(0, 0)
linked_list.insert(4, 4)

# 删除指定元素
linked_list.delete(2)

# 查找元素是否存在
print(linked_list.search(3))  # True

# 显示链表中的元素
linked_list.display()  # [0, 1, 3, 4]

这是一个简单的链表实现示例、

五、队列和栈

要实现栈（Stack）和队列（Queue），我们可以使用Python中的列表来作为底层数据结构，并通过封装一些方法来实现相应的操作。

以下是一个简单的栈和队列实现示例：

栈（Stack）：

class Stack:
    def __init__(self):
        self.stack = []

    def is_empty(self):
        return len(self.stack) == 0

    def push(self, item):
        self.stack.append(item)

    def pop(self):
        if self.is_empty():
            raise IndexError("Stack is empty")
        return self.stack.pop()

    def peek(self):
        if self.is_empty():
            raise IndexError("Stack is empty")
        return self.stack[-1]

    def size(self):
        return len(self.stack)

使用示例：

# 创建栈对象
stack = Stack()

# 判断栈是否为空
print(stack.is_empty())  # True

# 入栈
stack.push(1)
stack.push(2)
stack.push(3)

# 出栈
print(stack.pop())  # 3

# 查看栈顶元素
print(stack.peek())  # 2

# 获取栈的大小
print(stack.size())  # 2

队列（Queue）：

class Queue:
    def __init__(self):
        self.queue = []

    def is_empty(self):
        return len(self.queue) == 0

    def enqueue(self, item):
        self.queue.append(item)

    def dequeue(self):
        if self.is_empty():
            raise IndexError("Queue is empty")
        return self.queue.pop(0)

    def peek(self):
        if self.is_empty():
            raise IndexError("Queue is empty")
        return self.queue[0]

    def size(self):
        return len(self.queue)

使用示例：

# 创建队列对象
queue = Queue()

# 判断队列是否为空
print(queue.is_empty())  # True

# 入队
queue.enqueue(1)
queue.enqueue(2)
queue.enqueue(3)

# 出队
print(queue.dequeue())  # 1

# 查看队首元素
print(queue.peek())  # 2

# 获取队列的大小
print(queue.size())  # 2

数据结构是计算机科学中非常重要的概念，用于存储和组织数据以便有效地进行操作。Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言，提供了许多内置的数据结构和相关操作。

列表（List）: 用于存储一系列元素，可以通过索引来访问和修改元素，还可以进行切片、增加和删除元素等操作。
字典（Dictionary）: 以键-值对的形式存储数据，通过键来访问和修改值，还可以添加和删除键值对。
集合（Set）: 无序且唯一的数据结构，用于存储一组不重复的元素，可以进行添加和删除元素，以及集合运算（交集、并集、差集等）。
链表（LinkedList）: 由节点组成的数据结构，每个节点包含一个值和指向下一个节点的指针，可以进行插入、删除、搜索和显示节点等操作。
栈（Stack）: 后进先出（LIFO）的数据结构，可以使用列表实现，支持入栈、出栈、查看栈顶元素和获取栈的大小等操作。
队列（Queue）: 先进先出（FIFO）的数据结构，也可以使用列表实现，支持入队、出队、查看队首元素和获取队列的大小等操作。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-509641.html