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  • Python数据结构与算法--数据类型

    从数据类型开始

    Python支持面向对象的编程范式,这意味着Python把数据看成解决问题的关键. 在Python中,类似其他的面向对象的编程语言, 我们定义一个类,用来描述数据是什么 (状态) 和数据能做些什么 (行为). 类和抽象数据类型相似,因为一个类的用户只看数据项的状态和行为. 数据项在面向对象编程中被称为对象. 对象是类的实例.

    本文地址:http://www.cnblogs.com/archimedes/p/python-datastruct-algorithm-basedatatypes.html,转载请注明源地址。

    内置的原子数据类型

    我们从原子数据类型开始我们的回顾. Python有两种主要的内建数据类:intfloat. 标准的算术操作:+, -, *, /, and ** (幂运算), 可以使用括号改变运算优先级.其他非常有用的操作符为取余运算%, 和整数除法运算//. 注意:当两个整数相除的时候,结果是一个浮点型数. 整数除法操作返回截断小数之后的整数部分.

    >>> print 2+3*4
    14
    >>> print (2+3)*4
    20
    >>> print 2**10
    1024
    >>> print 6/3
    2
    >>> print 7/3
    2
    >>> print 7//3
    2
    >>> print 7%3
    1
    >>> print 3/6
    0
    >>> print 3//6
    0
    >>> print 3%6
    3
    >>> print 2**100
    1267650600228229401496703205376

    boolean类型,由Python的 bool 类提供实现,在表示真值的时候非常有用. 对于一个boolean对象而言,只有两个值:True and False,标准的boolean类型操作: andor, 和not.

    >>> True
    True
    >>> False
    False
    >>> False or True
    True
    >>> not (False or True)
    False
    >>> True and True
    True

    Boolean数据对象也被用于表示比较运算符的结果,比如:相等 (==) 和大于 (>). 另外, 关系运算符和逻辑运算符可以组合在一起来解决复杂的逻辑问题. 表1 展示了逻辑关系操作,后面还展示了相关的例子.

    表1 : 逻辑与关系操作
          操作名       操作符说明
    小于 < 小于操作符
    大于 > 大于操作符
    小于等于 <= 小于等于操作符
    大于等于 >= 大于等于操作符
    等于 == 等于操作符
    不等于 != 不等于操作符
    逻辑与 and 两个同时为True时候才为True
    逻辑或 or 两个中至少有一个为True,结果为True
    逻辑非 not 否定, False 变为True, True 变为False

    示例代码:

    >>> print(5==10)
    False
    >>> print(10 > 5)
    True
    >>> print((5 >= 1) and (5 <= 10))
    True

    标识符以名字的形式被用于程序语言. 在Python中, 标识符以字母或一条下划线开始,大小写敏感且可以是任意长度.记住经常使用变量来表达你的意思,使得你的代码更加简单的被阅读和理解.一个 Python 变量被创建一旦被赋予左值. 赋值语句提供了一种联系变量和值的方法. 变量保持一个指向数据区域的引用,并不是数据本身. 看下面的代码:

    >>> theSum = 0
    >>> theSum
    0
    >>> theSum += 1
    >>> theSum
    1
    >>> theSum = True
    >>> theSum
    True

    内建集合数据类型

    作为数据类型和布尔类型的补充, Python还有一些内建的集合类型. Lists, strings, 和 tuples(元组)都是有序集合,非常类似普通的结构但是有些特殊的不同点,所以必须理解它们这样才能正确地使用它们. Sets 和 dictionaries 是无序集合.

    list 是一个空的或多个指向Python数据对象类型的引用. Lists 通常写为用方括号包含的一些用逗号分隔的值. 空表表示为 [ ]. Lists内部的元素可以是不同的数据对象,  下面的例子展示了一个list中不同的数据类型.

    >>> [1,3,True,6.5]
    [1, 3, True, 6.5]
    >>> myList = [1,3,True,6.5]
    >>> myList
    [1, 3, True, 6.5]

    当给list赋值的时候, list被返回. 但是, 想在 list上作操, 就需要将其赋值给一个对象.

    lists 被认为是连续的序列, 它们支持一些可用于其他序列的通用操作. 表2 展示了这些操作,接着给出一些例子来进一步说明它们的应用.

    表 2: Python中序列的通用操作
    操作名操作符              解释                
    索引 [ ] 访问 sequence中的元素
    连接 + 合并sequences
    重复 * 连续重复次数
    成员 in 判断元素是否在quence中
    长度 len 计算sequence的长度
    分片 [ : ] 给sequence分片

    注意到lists (序列)的索引从0开始. 取片操作, myList[1:3], 返回list的数据项,起始于1结束但不包含3.有时, 你想初始化一个list. 可以使用重复来快速的完成. 例如,

    >>> myList = [0]*6
    >>> myList
    [0, 0, 0, 0, 0, 0]

    通过下面的例子很容易理解:

    >>> myList = [1,2,3,4]
    >>> A=[myList]*3
    >>> print(A)
    [[1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4]]
    >>> myList[2]=45
    >>> print(A)
    [[1, 2, 45, 4], [1, 2, 45, 4], [1, 2, 45, 4]]

    Lists 提供大量用于构建数据结构的方法.表3 提供概要. 接着是一些例子.

    表 3: Python中list提供的方法
    方法名应用说明
    append alist.append(item) 在list的结尾添加一个项
    insert alist.insert(i,item) 在list的第i个位置插入一个项
    pop alist.pop() 移除并返回list中的最后一个元素
    pop alist.pop(i) 移除并返回list中的第i个位置的元素
    sort alist.sort() 排序修改list
    reverse alist.reverse() 将list倒序操作
    del del alist[i] 删除第i个位置的元素
    index alist.index(item) 返回第一次出现 item 的索引
    count alist.count(item) 返回出现 item 的次数
    remove alist.remove(item) 删除第一次出现的 item 

    list中的方法示例代码:

    >>> myList = [1024, 3, True, 6.5]
    >>> myList.append(False)
    >>> print(myList)
    [1024, 3, True, 6.5, False]
    >>> myList.insert(2, 4.5)
    >>> print(myList)
    [1024, 3, 4.5, True, 6.5, False]
    >>> print(myList.pop())
    False
    >>> print(myList)
    [1024, 3, 4.5, True, 6.5]
    >>> print(myList.pop(1))
    3
    >>> print(myList)
    [1024, 4.5, True, 6.5]
    >>> myList.pop(2)
    True
    >>> print(myList)
    [1024, 4.5, 6.5]
    >>> myList.sort()
    >>> print(myList)
    [4.5, 6.5, 1024]
    >>> myList.reverse()
    >>> print(myList)
    [1024, 6.5, 4.5]
    >>> print(myList.count(6.5))
    1
    >>> print(myList.index(4.5))
    2
    >>> myList.remove(6.5)
    >>> print(myList)
    [1024, 4.5]
    >>> del myList[0]
    >>> print(myList)
    [4.5]

    即使像整型这样的对象也可以调用方法如下:

    >>> (54).__add__(21)
    75

    上面的代码中我们使整型对象 54 执行 add 方法(称为 __add__ ) 并且传递 21 作为被加数. 结果是它们的和, 75. 当然, 我们通常写作 54+21. 在后面还将详细介绍这个方法.

    一个Python经常用来连接lists的常见函数: range 函数.range 产生了一个范围内的对象. 通过使用 list 函数, 可以看到list中指定范围内的值,如下面的代码所示:

    >>> range(10)
    [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
    >>> range(0, 10)
    [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
    >>> list(range(10))
    [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
    >>> range(5,10)
    [5, 6, 7, 8, 9]
    >>> list(range(5,10))
    [5, 6, 7, 8, 9]
    >>> list(range(5,10,2))
    [5, 7, 9]
    >>> list(range(10,1,-1))
    [10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2]

    Strings 包含0个或多个数字或其他的字符的连续的顺序集合. 我们称这些为字母, 数字和其他的符号字符

    >>> "David"
    'David'
    >>> myName = "David"
    >>> myName[3]
    'i'
    >>> myName * 2
    'DavidDavid'
    >>> len(myName)
    5

    既然strings是序列, all of the 上面提到的序列的所有操作都可以使用. 然而, strings 还有一些自身的方法, 如表 4所示. 例如,

    >>> myName
    'David'
    >>> myName.upper()
    'DAVID'
    >>> myName.center(10)
    '  David   '
    >>> myName.find('v')
    2
    >>> myName.split('v')
    ['Da', 'id']
    表 4: Python中Strings 提供的方法
    方法名应用说明
    center astring.center(w) 返回一个以 w 为宽度的居中字符串
    count astring.count(item) 返回字符串中包含 item 的个数
    ljust astring.ljust(w) 返回一个以 w 为宽度的左对齐字符串
    lower astring.lower() 返回string的小写形式
    rjust astring.rjust(w) 返回一个以 w 为宽度的右对齐字符串 
    find astring.find(item) 返回第一次出现 item 的索引
    split astring.split(schar) 将string以 schar为分隔符划分为子串

    lists 和 strings的主要区别是 lists 可以修改但是 strings 不能修改. 例如, 你可以通过索引和赋值改变项的值. 对于string不能发生改变.

    >>> myList = [1,3,True,6.5]
    >>> myList[0] = 2 ** 10
    >>> myList
    [1024, 3, True, 6.5]
    >>> myName = 'David'
    >>> myName[0] = 'X'
    Traceback (most recent call last):
      File "<pyshell#81>", line 1, in <module>
        myName[0] = 'X'
    TypeError: 'str' object does not support item assignment

    Tuples(元组)非常类似于lists,因为它们的元素都可以是不同类型的.不同的是tuple是不可以变的, 就像 string. Tuples是一组用圆括号包围的用逗号分隔的值. 作为序列,你可以使用上面介绍的所有方法. 例如:

    >>> myTuple = (2, True, 4.32)
    >>> myTuple
    (2, True, 4.32)
    >>> len(myTuple)
    3
    >>> myTuple[0]
    2
    >>> myTuple * 3
    (2, True, 4.32, 2, True, 4.32, 2, True, 4.32)
    >>> myTuple[0:2]
    (2, True)

    然而,假如你试图修改元组中的元素,就会出错,如下所示.

    >>> myTuple[1] = false
    Traceback (most recent call last):
      File "<pyshell#92>", line 1, in <module>
        myTuple[1] = false
    NameError: name 'false' is not defined

    set 是一个包含0个或多个不可变Python对象的无序集合.  空set 表示为 set(). Sets 的元素类型多样.

    >>> {3,6,"cat",4.3,False}
    set([False, 3, 4.3, 6, 'cat'])
    >>> mySet = {3,6,"cat",4.3,False}
    >>> mySet
    set([False, 3, 4.3, 6, 'cat'])
    表 5: Python中的Set操作
    操作名操作说明
    成员 in 判断成员
    长度 len 返回set中的元素个数
    | aset | otherset 返回一个新的set,作为并集
    & aset & otherset 返回一个新的set,作为交集
    - aset - otherset 返回一个新的set,作为差集
    <= aset <= otherset 判断第一个集合是否为第二个集合的子集
    >>> {3,6,"cat",4.3,False}
    set([False, 3, 4.3, 6, 'cat'])
    >>> mySet = {3,6,"cat",4.3,False}
    >>> mySet
    set([False, 3, 4.3, 6, 'cat'])
    >>> 
    >>> mySet = {3,6,"cat",4.3,False}
    >>> len(mySet)
    5
    >>> False in mySet
    True
    >>> "dog" in mySet
    False
    >>> yourSet = {3,1,"cat",4.7,False}
    >>> mySet | yourSet
    set([False, 1, 3, 6, 4.3, 'cat', 4.7])
    >>> mySet & yourSet
    set([False, 3, 'cat'])
    >>> mySet - yourSet
    set([4.3, 6])
    >>> mySet <= yourSet
    False

    Sets 提供的方法类似于数学中的集合. 表 6 提供了概要. 例子如下所示:

    表 6: Python中Sets提供的方法
    方法名应用说明
    union aset.union(otherset) 返回一个新的set,元素由两个set的并集组成
    intersection aset.intersection(otherset) 返回一个新的set ,元素由两个set的交集组成
    difference aset.difference(otherset) 返回一个新的set,元素由两个set的差组成
    issubset aset.issubset(otherset) 判断第一个set中的所有元素是不是在第二个set中
    add aset.add(item) 向set中添加元素
    remove aset.remove(item) 从set中删除元素
    pop aset.pop() 从set中删除任意元素
    clear aset.clear() 将set中所有元素删除
    >>> mySet = {False, 4.5, 3, 6, 'cat'}
    >>> yourSet = {99, 3, 100}
    >>> mySet.union(yourSet)
    set([4.5, False, 3, 100, 6, 'cat', 99])
    >>> mySet | yourSet
    set([4.5, False, 3, 100, 6, 'cat', 99])
    >>> mySet.intersection(yourSet)
    set([3])
    >>> mySet & yourSet
    set([3])
    >>> mySet.difference(yourSet)
    set([4.5, False, 6, 'cat'])
    >>> mySet - yourSet
    set([4.5, False, 6, 'cat'])
    >>> {3, 100}.issubset(yourSet)
    True
    >>> {3, 100}<=yourSet
    True
    >>> mySet.add("house")
    >>> mySet
    set([4.5, False, 3, 6, 'house', 'cat'])
    >>> mySet.remove(4.5)
    >>> mySet
    set([False, 3, 6, 'house', 'cat'])
    >>> mySet.pop()
    False
    >>> mySet
    set([3, 6, 'house', 'cat'])
    >>> mySet.clear()
    >>> mySet
    set([])

    Dictionaries(字典)既有方法又有操作. 表7 和 表 8 描述了它们. 

    表 7: Python中Dictionaries 提供的操作
    操作符应用说明
    [] myDict[k] 返回键为 k 的值,否则发生错误
    in key in adict 当key在字典中的时候返回 True 否则返回 False 
    del del adict[key] 删除所有的 dictionary 元素
    >>> phoneext = {'david':1410, 'brad':1137}
    >>> phoneext
    {'brad': 1137, 'david': 1410}
    >>> phoneext.keys()
    ['brad', 'david']
    >>> phoneext.values()
    [1137, 1410]
    >>> phoneext.items()
    [('brad', 1137), ('david', 1410)]
    >>> phoneext.get("kent")
    表 8: Python中Dictionaries 提供的方法
    方法名应用说明
    keys adict.keys() 返回dictionary中的key
    values adict.values() 返回dictionary中的值
    items adict.items() 返回字典中的所有键-值对
    get adict.get(k) 返回 对应的值,否则返回 None
    get adict.get(k,alt) 返回 k 对应的值,否则返回 alt

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