Python数据结构与算法--数据类型
從數據類型開始
Python支持面向對象的編程范式，這意味著Python把數據看成解決問題的關鍵. 在Python中,類似其他的面向對象的編程語言, 我們定義一個類，用來描述數據是什么?(狀態) 和數據能做些什么 (行為). 類和抽象數據類型相似，因為一個類的用戶只看數據項的狀態和行為. 數據項在面向對象編程中被稱為對象. 對象是類的實例.
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內置的原子數據類型
我們從原子數據類型開始我們的回顧. Python有兩種主要的內建數據類：int和float. 標準的算術操作：+, -, *, /, and ** (冪運算), 可以使用括號改變運算優先級.其他非常有用的操作符為取余運算%, 和整數除法運算//. 注意：當兩個整數相除的時候，結果是一個浮點型數. 整數除法操作返回截斷小數之后的整數部分.
>>> 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 1267650600228229401496703205376boolean類型,由Python的?bool?類提供實現,在表示真值的時候非常有用. 對于一個boolean對象而言，只有兩個值：True?and?False，標準的boolean類型操作：?and,?or, 和not.
>>> True True >>> False False >>> False or True True >>> not (False or True) False >>> True and True TrueBoolean數據對象也被用于表示比較運算符的結果，比如：相等 (==) 和大于 (>). 另外, 關系運算符和邏輯運算符可以組合在一起來解決復雜的邏輯問題.?表1 展示了邏輯關系操作，后面還展示了相關的例子.
| 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 |
| 邏輯與 | and | 兩個同時為True時候才為True |
| 邏輯或 | or | 兩個中至少有一個為True，結果為True |
| 邏輯非 | not | 否定, False 變為True, True 變為False |
示例代碼：
>>> print(5==10) False >>> print(10 > 5) True >>> print((5 >= 1) and (5 <= 10)) True標識符以名字的形式被用于程序語言. 在Python中, 標識符以字母或一條下劃線開始，大小寫敏感且可以是任意長度.記住經常使用變量來表達你的意思，使得你的代碼更加簡單的被閱讀和理解.一個 Python 變量被創建一旦被賦予左值. 賦值語句提供了一種聯系變量和值的方法. 變量保持一個指向數據區域的引用，并不是數據本身. 看下面的代碼:
>>> theSum = 0 >>> theSum 0 >>> theSum += 1 >>> theSum 1 >>> theSum = True >>> theSum True內建集合數據類型
作為數據類型和布爾類型的補充, Python還有一些內建的集合類型. Lists, strings, 和 tuples（元組）都是有序集合，非常類似普通的結構但是有些特殊的不同點，所以必須理解它們這樣才能正確地使用它們. Sets 和 dictionaries 是無序集合.
list?是一個空的或多個指向Python數據對象類型的引用. Lists 通常寫為用方括號包含的一些用逗號分隔的值. 空表表示為?[ ]. Lists內部的元素可以是不同的數據對象, ?下面的例子展示了一個list中不同的數據類型.
>>> [1,3,True,6.5] [1, 3, True, 6.5] >>> myList = [1,3,True,6.5] >>> myList [1, 3, True, 6.5]當給list賦值的時候, list被返回. 但是, 想在 list上作操, 就需要將其賦值給一個對象.
lists 被認為是連續的序列, 它們支持一些可用于其他序列的通用操作. 表2?展示了這些操作，接著給出一些例子來進一步說明它們的應用.
| 索引 | [ ] | 訪問 sequence中的元素 |
| 連接 | + | 合并sequences |
| 重復 | * | 連續重復次數 |
| 成員 | in | 判斷元素是否在quence中 |
| 長度 | len | 計算sequence的長度 |
| 分片 | [ : ] | 給sequence分片 |
注意到lists (序列)的索引從0開始. 取片操作, myList[1:3], 返回list的數據項，起始于1結束但不包含3.有時, 你想初始化一個list. 可以使用重復來快速的完成. 例如,
>>> myList = [0]*6 >>> myList [0, 0, 0, 0, 0, 0]通過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 提供大量用于構建數據結構的方法.表3?提供概要. 接著是一些例子.
| append | alist.append(item) | 在list的結尾添加一個項 |
| insert | alist.insert(i,item) | 在list的第i個位置插入一個項 |
| pop | alist.pop() | 移除并返回list中的最后一個元素 |
| pop | alist.pop(i) | 移除并返回list中的第i個位置的元素 |
| sort | alist.sort() | 排序修改list |
| reverse | alist.reverse() | 將list倒序操作 |
| del | del alist[i] | 刪除第i個位置的元素 |
| index | alist.index(item) | 返回第一次出現?item 的索引 |
| count | alist.count(item) | 返回出現?item?的次數 |
| remove | alist.remove(item) | 刪除第一次出現的?item? |
list中的方法示例代碼：
>>> 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]即使像整型這樣的對象也可以調用方法如下：
>>> (54).__add__(21) 75上面的代碼中我們使整型對象?54?執行?add?方法(稱為?__add__?) 并且傳遞?21?作為被加數. 結果是它們的和,?75. 當然, 我們通常寫作?54+21. 在后面還將詳細介紹這個方法.
一個Python經常用來連接lists的常見函數：?range?函數.range?產生了一個范圍內的對象. 通過使用?list?函數, 可以看到list中指定范圍內的值，如下面的代碼所示：
>>> 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個或多個數字或其他的字符的連續的順序集合. 我們稱這些為字母, 數字和其他的符號字符.?
>>> "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 還有一些自身的方法, 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']| center | astring.center(w) | 返回一個以?w?為寬度的居中字符串 |
| count | astring.count(item) | 返回字符串中包含?item?的個數 |
| ljust | astring.ljust(w) | 返回一個以?w?為寬度的左對齊字符串 |
| lower | astring.lower() | 返回string的小寫形式 |
| rjust | astring.rjust(w) | 返回一個以?w?為寬度的右對齊字符串? |
| find | astring.find(item) | 返回第一次出現?item?的索引 |
| split | astring.split(schar) | 將string以?schar為分隔符劃分為子串 |
lists 和 strings的主要區別是 lists 可以修改但是 strings 不能修改. 例如, 你可以通過索引和賦值改變項的值. 對于string不能發生改變.
>>> 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 assignmentTuples（元組）非常類似于lists，因為它們的元素都可以是不同類型的.不同的是tuple是不可以變的, 就像 string. Tuples是一組用圓括號包圍的用逗號分隔的值. 作為序列，你可以使用上面介紹的所有方法. 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，假如你試圖修改元組中的元素，就會出錯，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 definedset 是一個包含0個或多個不可變Python對象的無序集合. ?空set 表示為?set(). Sets 的元素類型多樣.
>>> {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'])| 成員 | in | 判斷成員 |
| 長度 | len | 返回set中的元素個數 |
| | | aset | otherset | 返回一個新的set，作為并集 |
| & | aset & otherset | 返回一個新的set，作為交集 |
| - | aset - otherset | 返回一個新的set，作為差集 |
| <= | aset <= otherset | 判斷第一個集合是否為第二個集合的子集 |
Sets 提供的方法類似于數學中的集合. 表?6?提供了概要. 例子如下所示：
| union | aset.union(otherset) | 返回一個新的set，元素由兩個set的并集組成 |
| intersection | aset.intersection(otherset) | 返回一個新的set ，元素由兩個set的交集組成 |
| difference | aset.difference(otherset) | 返回一個新的set，元素由兩個set的差組成 |
| issubset | aset.issubset(otherset) | 判斷第一個set中的所有元素是不是在第二個set中 |
| add | aset.add(item) | 向set中添加元素 |
| remove | aset.remove(item) | 從set中刪除元素 |
| pop | aset.pop() | 從set中刪除任意元素 |
| clear | aset.clear() | 將set中所有元素刪除 |
Dictionaries（字典）既有方法又有操作.?表7?和 表?8?描述了它們.?
| [] | myDict[k] | 返回鍵為?k 的值，否則發生錯誤 |
| in | key in adict | 當key在字典中的時候返回?True?否則返回?False? |
| del | del?adict[key] | 刪除所有的 dictionary 元素 |
| keys | adict.keys() | 返回dictionary中的key |
| values | adict.values() | 返回dictionary中的值 |
| items | adict.items() | 返回字典中的所有鍵-值對 |
| get | adict.get(k) | 返回?k?對應的值,否則返回?None |
| get | adict.get(k,alt) | 返回?k 對應的值,否則返回?alt |
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?
總結
以上是生活随笔為你收集整理的Python数据结构与算法--数据类型的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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