专题课程
数据结构的概念很好理解，就是用来将数据组织在一起的结构。换句话说，数据结构是用来存储一系列关联数据的东西。在Python中有四种内建的数据结构，分别是List、Tuple、Dictionary以及Set。大部分的应用程序不需要其他类型的数据结构，但若是真需要也有很多高级数据结构可供选择，例如Collection、Array、Heapq、Bisect、Weakref、Copy以及Pprint。本文将介绍这些数据结构的用法，看看它们是如何帮助我们的应用程序的。
关于四种内建数据结构的使用方法很简单，并且网上有很多参考资料，因此本文将不会讨论它们。
collections模块包含了内建类型之外的一些有用的工具，例如Counter、defaultdict、OrderedDict、deque以及nametuple。其中Counter、deque以及defaultdict是最常用的类。
如果你想统计一个单词在给定的序列中一共出现了多少次，诸如此类的操作就可以用到Counter。来看看如何统计一个list中出现的item次数：
若要统计一个list中不同单词的数目，可以这么用：
以下的代码片段找出一个字符串中出现频率最高的单词，并打印其出现次数。
Deque是一种由队列结构扩展而来的双端队列(double-ended queue)，队列元素能够在队列两端添加或删除。因此它还被称为头尾连接列表(head-tail linked list)，尽管叫这个名字的还有另一个特殊的数据结构实现。
Deque支持线程安全的，经过优化的append和pop操作，在队列两端的相关操作都能够达到近乎O(1)的时间复杂度。虽然list也支持类似的操作，但是它是对定长列表的操作表现很不错，而当遇到pop(0)和insert(0, v)这样既改变了列表的长度又改变其元素位置的操作时，其复杂度就变为O(n)了。
来看看相关的比较结果：
另一个例子是执行基本的队列操作：
译者注:rotate是队列的旋转操作，Right rotate(正参数)是将右端的元素移动到左端，而Left rotate(负参数)则相反。
这个类型除了在处理不存在的键的操作之外与普通的字典完全相同。当查找一个不存在的键操作发生时，它的default_factory会被调用，提供一个默认的值，并且将这对键值存储下来。其他的参数同普通的字典方法dict()一致，一个defaultdict的实例同内建dict一样拥有同样地操作。
defaultdict对象在当你希望使用它存放追踪数据的时候很有用。举个例子，假定你希望追踪一个单词在字符串中的位置，那么你可以这么做：
是选择lists或sets与defaultdict搭配取决于你的目的，使用list能够保存你插入元素的顺序，而使用set则不关心元素插入顺序，它会帮助消除重复元素。
另一种创建multidict的方法：
一个更复杂的例子：
array模块定义了一个很像list的新对象类型，不同之处在于它限定了这个类型只能装一种类型的元素。array元素的类型是在创建并使用的时候确定的。
如果你的程序需要优化内存的使用，并且你确定你希望在list中存储的数据都是同样类型的，那么使用array模块很合适。举个例子，如果需要存储一千万个整数，如果用list，那么你至少需要160MB的存储空间，然而如果使用array，你只需要40MB。但虽然说能够节省空间，array上几乎没有什么基本操作能够比在list上更快。
在使用array进行计算的时候，需要特别注意那些创建list的操作。例如，使用列表推导式(list comprehension)的时候，会将array整个转换为list，使得存储空间膨胀。一个可行的替代方案是使用生成器表达式创建新的array。看代码
因为使用array是为了节省空间，所以更倾向于使用in-place操作。一种更高效的方法是使用enumerate：
对于较大的array，这种in-place修改能够比用生成器创建一个新的array至少提升15%的速度。
那么什么时候使用array呢？是当你在考虑计算的因素之外，还需要得到一个像C语言里一样统一元素类型的数组时。
heapq模块使用一个用堆实现的优先级队列。堆是一种简单的有序列表，并且置入了堆的相关规则。
堆是一种树形的数据结构，树上的子节点与父节点之间存在顺序关系。二叉堆(binary heap)能够用一个经过组织的列表或数组结构来标识，在这种结构中，元素N的子节点的序号为2*N+1和2*N+2(下标始于0)。简单来说，这个模块中的所有函数都假设序列是有序的，所以序列中的第一个元素(seq[0])是最小的，序列的其他部分构成一个二叉树，并且seq[i]节点的子节点分别为seq[2*i+1]以及seq[2*i+2]。当对序列进行修改时，相关函数总是确保子节点大于等于父节点。
heapq模块有两个函数nlargest()和nsmallest()，顾名思义，让我们来看看它们的用法。
两个函数也能够通过一个键参数使用更为复杂的数据结构，例如：
来看看如何实现一个根据给定优先级进行排序，并且每次pop操作都返回优先级最高的元素的队列例子。
收藏(0)
赞 
粤公网安备44010602001432号