Python структуры данных: Структуры данных в python, как создать list, dict, tuple основы с примерами

Какие бывают структуры данных в Python их виды и особенности.

Содержание

1. Что такое структура данных в языке программирования Python
2. Базовые структуры данных Python
3. Целые числа
4. Вещественные типы данных
5. Булевы значения
6. Встроенные структуры данных Python
7. Как и где изучать Python самостоятельно
8. Алгоритмы на Python 3. Лекция №1

Что такое структура данных в языке программирования Python

Структуры данных в Python служат для написания программ, которые могут быть как простыми, так и достаточно сложными. Они бывают линейные, нелинейные и специфические.

К линейным структурам данных Python можно отнести массивы, матрицы, стек, очередь, связанный список. К нелинейным график, двоичное дерево, кучу, хэш-таблицу. Специфическими являются кортежи, словари, списки.

Также структуры данных в Питоне классифицируются как базовые, встроенные, динамические, упорядоченные, простейшие, собственные, общие, связанные.

Основные типы данных в Python это числа целые, с плавающей точкой, комплексные, строки, булев тип, тип none, исключения, байты, файлы, множества, функции, кортежи, словари, списки, строки.

Базовые структуры данных Python

К ним относятся:

Целые числа

Над ними можно производить операции сложения (a + b), вычитания (a — b), деления (a / b) – в этом случае результат может стать вещественным если не делится нацело, умножения (a * b). Есть операция остаток от деления (a % b), например, если разделить 5 на 2 (5 % 2 = 1), то остаток от деления будет 1.

Остаток от деления записывается при помощи знака процент %. При помощи двойного слэша ( // ) можно выполнить деление нацело, при этом отбрасывается дробная часть. Например, если разделить нацело 5 на 2, то мы получим 2 (5 // 2 = 2), остаток 1 не будет учитываться.

Числа можно сравнивать. Для этого используются сравнения больше ( > ), меньше ( < ), больше или равно ( >= ), меньше или равно ( <= ), равенства ( == ) – записывается как двойное равенство, не равно ( != ) – записывается как восклицательный знак и равно. Результатом выполнения этих операций является истина или ложь (True) или (False).

Также можно делать тройное сравнение, например, (2 < 4 < 6)  будет «True» — истина, (5 < 2 < 7) даст результат ложь «False». При помощи тройного сравнения можно проверить попадает ли в нужный диапазон

Вещественные типы данных

Это числа с дробной частью или еще они называются с плавающей точкой. Над ним можно производить все действия применимые к целым. Но операции над вещественными числами происходят с округлением, что может привести к ошибкам. Если сложить (0,3 + 0,3 + 0,3 +0,1), то получим 0.9999999999999999.

Для более точных вычислений в языке Python существуют числа с заданной точностью. Все операции между числами с плавающей точкой дают вещественные величины, между вещественным и целым также являются вещественными.

Можно возводить в дробную степень, что фактически является извлечением корня. Вещественное число можно конвертировать в целое ( int(41.3) = 41), а целое можно привести к вещественному ( float(41) = 41.0 ).

Для числовых данных приоритетным является выражение, заключенное в скобки. Далее по приоритетам идет возведение в степень, затем умножение и деление, сложение и вычитание, унарный минус.

Булевы значения

К ним применимы операции булевой алгебры. К ним относятся:

—  Логическое сложение – дизъюнкция («или» — на английском языке «or»). В этом случае если есть хотя бы одно «True», то выражение будет истинно

— Логическое умножение – конъюнкция («и» — «and»). Выражение истинно, когда все его элементы одинаковы.

— Логическое отрицание – инверсия («не» — «not»). Отрицание меняет истину на ложь, а ложь на истину.

Встроенные структуры данных Python

Списки – создаются при помощи квадратных скобок [ ]. В списках находятся значения, которые можно изменять. Это могут быть любые значения: числа, символы, строки и т.д. Также можно создать список при помощи функции list( ).

Словари – формируются при помощи фигурных скобок { } или функцией dict( ). Являются изменяемым объектом и включают себя попарно набор ключей и значений.   

Кортежи – инициализируются при помощи обычных скобок ( ), еще можно использовать функцию tuple( ). Их можно назвать неизменяемым списком. После создания кортежа нельзя изменять его значения.

Множество – создание происходит с использованием фигурных скобок, как и в случае со словарем или применив функцию set( ). Множество содержит элементы, которые не повторяются и находятся в случайном порядке. Пустое множество создать нельзя. Множество удобно применять для того, чтобы удалить повторяющиеся элементы.

Как и где изучать Python самостоятельно

Изучать типы и структуры данных в Python лучше постепенно, переходя от простых структур данных и работы с ними к более сложным конструкциям и алгоритмам. Можно найти достаточно много бесплатных курсов в интернете, например, на ресурсе Stepik и многих других.

Есть много книг и самоучителей по программированию на языке Python, где подробно разбираются структуры данных, типы данных с примерами и задачами для самостоятельного выполнения.

Также на платформе ютуб находится множество видеороликов и обучающих материалов по данной теме. Например, МФТИ выкладывает лекции по программированию на Python в свободном доступе на YouTube.

Алгоритмы на Python 3. Лекция №1

16. Структуры данных в Python — Знакомство с Python — codebra

Оглавление урока

• Список
• Кортеж
• Словарь
• Множество
• Заключение

Вступление

В предыдущем уроке мы научились генерировать случайные числа. Теперь стоит более глубоко разобраться с тем, какие структуры есть в Python. Ведь программирование – это в основном работа с данными, а чтобы ими эффективнее манипулировать, необходимо их где-то хранить. Это «где-то» и есть структуры.

Сейчас мы поверхностно рассмотрим четыре структуры, а в следующих уроках разберемся с каждой более подробно. В предыдущих уроках вы поработали с числами и строками. Как вы помните, присвоение переменной значения выглядит так:

Пример

var1 = "Hello"
var1 = 12
print(var1)          

Одной из особенностей переменных и типов в Python является возможность динамически присваивать значение переменной. Это сильно упрощает написание и понимание кода. В примере выше мы сначала в переменную var1 добавили строку, а затем число и вывели результат. Например, в типизированном языке С++ так делать нельзя: во-первых, мы сначала должны были объявить эти переменные. Во-вторых, в переменную строкового типа нельзя добавить число. Аналогичный код на С++ выглядел бы так (причем 12 уже является строкой, а не числом):

Пример

string var1 = "Hello";         
var1 = "12";         
cout << var1;            

В Python все является объектами: числа, строки, функции, модули и т.д. Следовательно, любой объект можно присвоить переменной. Теперь самое время обсудить, как хранить эти объекты.

В Python есть четыре встроенных структуры данных, которые вы можете использовать для хранения данных: список, картеж, словарь и множество. Под «встроенными» понимается отсутствие необходимости подключать специальные модули.

Список

В Python списки очень похожи на массивы в других языках программирования. Они так же нумеруются с нуля. Но в отличии от того же С++, количество элементов в списке Python’а может динамически изменяться по необходимости. Те, кто знакомы с С++, могли заметить аналогию с контейнером vector из библиотеки STL. Если для вас все вышеназванные понятия в абзаце оказались новыми, не волнуйтесь, сейчас все будет понятно. Массив – это набор элементов, идентифицируемых по индексу. Рассмотрим пример:

Пример

people = ["Иван Иванов", "Петр Петров"]            

В данном случае, массив называется people и содержит два элемента. Сейчас мы не будем привязываться к синтаксису Python, пока только знакомимся с базовыми понятиями.

Подробнее поговорим о списках начиная с урока 6.1.

Как мы уяснили, список являются изменяемой структурой, что не скажешь о следующей.

Кортеж

Кортеж – это тоже список, но его нельзя изменить. У многих возникает вопрос: «Зачем нужны неизменяемые списки?». Иногда случаются такие ситуации, когда нам необходимо быть уверенным в том, что список не изменится. Мы еще часто будем встречаться с картежами в дальнейшем.

Списки и кортежи отлично подходят для случаев, когда нам необходимо представить данные упорядоченно, т.е. когда порядок элементов важен. Но что, если порядок не важен? Как реализуются ассоциативные (или именованные) массивы в Python?

Подробнее поговорим о кортежах начиная с урока 9.1.

Словарь

Если порядок не важен, то нам может помочь структура под названием «Словарь». Словари в Python хранят коллекции в виде пар ключ/значение. То есть каждому уникальному ключу соответствует значение (необязательно уникальное). Таких пар может быть произвольное количество. Словари, как и списки, являются динамическими и изменяемыми. Для тех, кто знаком с другими языками программирования, словарь в Python можно сравнить с ассоциативным массивом (в С++ на него похож контейнер map). В уроке, посвященном словарям, мы научимся не только с ними работать, но и сортировать как по ключу, так и по значению.

Подробнее поговорим о словарях начиная с урока 7. 1.

Множество

Последней встроенной структурой является множество. Оно отлично помогает, когда необходимо удалить все повторяющиеся элементы. Множества могут изменяться динамически, как списки и словари. Множества является неупорядоченной структурой, как и словарь. В С++ на него похож контейнер set.

Подробнее поговорим о множествах начиная с урока 8.1.

Заключение

Обозреть все структуры было необходимо, чтобы вы смогли лучше структурировать свои знания в дальнейшем, когда будете более подробно знакомиться с ними.

Подведем краткий итог. Структуры облегчают жизнь программисту. Когда нам нужно создать коллекцию упорядоченных элементов, мы используем списки и кортежи. Если порядок элементов не важен и данные представляются как ключ/значение, то помогут словари. А если вы хотите избавиться от повторов, то выручат множества.

ПРОЧИТАНО

Следующий урок

Предыдущий урок «15. Тест по модулю random Python» Следующий урок «17. Тест по структурам Python»

Похожие уроки и записи блога

Типы данных в PythonЗнакомство с Python

Погружение в PythonЗнакомство с Python

Написание модулей в PythonЗнакомство с Python

Обработка исключений (try/except) в PythonЗнакомство с Python

Функциональное программирование: map, filter и reduceЗнакомство с Python

Первое знакомство с PythonЗнакомство с Python

Еще о возможностях модулей в Python Знакомство с Python

Работа с файлами в Python Знакомство с Python

Основы функций в PythonЗнакомство с Python

8 структур данных, которые должен знать каждый программист на Python

Home/Blog/Languages/8 структур данных, которые должен знать каждый программист на Python , работодатели и рекрутеры ищут как время выполнения, так и эффективность использования ресурсов.

Знание того, какая структура данных лучше всего соответствует текущему решению, повысит производительность программы и сократит время, необходимое для ее создания. По этой причине большинство ведущих компаний требуют глубокого понимания структур данных и тщательно проверяют его на собеседовании по программированию.

Вот что мы сегодня рассмотрим:

• Что такое структуры данных?
• Массивы в Python
• Очереди в Python
• стеков в Python
• Связанные списки в Python
• Круговые связанные списки в Python
• Деревья в Python
• Графики в Python
• Хэш-таблицы в Python
• Что узнать дальше

Освежите свои навыки программирования на Python, такие как структуры данных, рекурсия и параллелизм, решив более 200 практических задач.

Интервью с первоклассным программистом на Python

Что такое структуры данных?

Структуры данных — это кодовые структуры для хранения и организации данных, упрощающие изменение, навигацию и доступ к информации.

Структуры данных используются почти во всех областях информатики и программирования, от операционных систем до разработки интерфейсов и машинного обучения.

Структуры данных помогают:

• Управление и использование больших наборов данных
• Быстрый поиск определенных данных из базы данных
• Создание четких иерархических или реляционных связей между точками данных
• Упростить и ускорить обработку данных

Структуры данных — это жизненно важных строительных блоков для эффективного решения реальных задач. Структуры данных — это проверенные и оптимизированные инструменты, которые дают вам простую основу для организации ваших программ. В конце концов, вам не нужно переделывать колесо (или структуру) каждый раз, когда вам это нужно.

У каждой структуры данных есть задача или ситуация, для решения которой она

Большинство структур данных в Python являются их модифицированными формами или используют встроенные структуры в качестве основы.

• List : Массивоподобные структуры, которые позволяют сохранять набор изменяемых объектов одного типа в переменную.
• Кортеж : Кортежи — это неизменяемые списки, то есть элементы не могут быть изменены. Он объявляется в круглых скобках вместо квадратных скобок.
• Set : Наборы являются неупорядоченными коллекциями, что означает, что элементы не индексируются и не имеют последовательности набора. Они объявляются с помощью фигурных скобок.
• Словарь (dict) : Подобно хэш-карте или хеш-таблицам в других языках, словарь представляет собой набор пар ключ/значение. Вы инициализируете пустой словарь пустыми фигурными скобками и заполняете его ключами и значениями, разделенными двоеточиями. Все ключи являются уникальными, неизменяемыми объектами.

Теперь давайте посмотрим, как мы можем использовать эти структуры для создания всех расширенных структур, которые ищут интервьюеры.

Массивы (списки) в Python

Python не имеет встроенного типа массива, но вы можете использовать списки для всех тех же задач. Массив представляет собой набор значений того же типа сохранен под тем же именем .

Каждое значение в массиве называется «элементом», а индексация представляет его позицию. Вы можете получить доступ к определенным элементам, вызвав имя массива с индексом нужного элемента. Вы также можете получить длину массива, используя метод len() .

В отличие от таких языков программирования, как Java, которые имеют статические массивы после объявления, массивы Python

Например, мы могли бы использовать метод append() для добавления дополнительного элемента в конец существующего массива вместо объявления нового массива.

Это делает массивы Python особенно простыми в использовании и адаптируемыми на лету.

 
 cars = ["Toyota", "Tesla", "Hyundai"] 
 
 print(len(cars)) 
 
 cars.append("Honda") 
 
 cars.pop(1) 
 
 for x in автомобили: 
 
 print(x) 
 

Преимущества:

• Простота создания и использования последовательностей данных
• Автоматическое масштабирование в соответствии с изменяющимися требованиями к размеру
• Используется для создания более сложных структур данных

Недостатки:

• Не оптимизирован для научных данных (в отличие от массива NumPy)
• Можно управлять только крайним правым концом списка

Приложения:

• Общее хранилище связанных значений или объектов, т. е. myDogs
• Коллекции данных, которые вы будете циклически просматривать
• Наборы структур данных, такие как список кортежей

Общие вопросы интервью с массивами в Python

• Удалить четные целые числа из списка
• Объединить два отсортированных списка
• Найти минимальное значение в списке
• Подсписок максимальной суммы
• Печатная продукция всех элементов

Очереди в Python

Очереди — это линейная структура данных, которая хранит данные в порядке «первым поступил — первым обслужен» (FIFO). В отличие от массивов, вы не можете получить доступ к элементам по индексу и вместо этого можете извлекает только следующий по возрасту элемент

Вы можете думать об очереди как об очереди в продуктовом магазине; кассир не выбирает, кого обслуживать дальше, а обрабатывает человека, который дольше всех простоял в очереди.

Мы могли бы использовать список Python с методами append() и pop() для реализации очереди. Однако это неэффективно, поскольку списки должны сдвигать все элементы на один индекс каждый раз, когда вы добавляете новый элемент в начало.

Вместо этого рекомендуется использовать класс

 
 from collections import deque 
 
 # Инициализация очереди 
 
 q = deque() 
 
 # Добавление элементов в очередь 
 
 q.append('a') 
 
 q.append('b') 
 
 q.append('c') 
 
 print("Начальная очередь") 
 
 print(q) 
 
 # Удаление элементов из очереди 
 
 print("\nЭлементы удалены из очереди") 
 
 print(q.
  popleft()) 
 
 print(q.popleft()) 
 
 print(q.popleft()) 
 
 print( "\nОчередь после удаления элементов") 
 
 print(q) 
 
 # Раскомментирование q.popleft() 
 
 # вызовет IndexError 
 
 # поскольку очередь теперь пуста 
 

Преимущества:

• Автоматически упорядочивает данные в хронологическом порядке
• Весы для соответствия требованиям к размерам
• Экономия времени с deque class

Недостатки:

• Доступ к данным возможен только на концах

Приложения:

• Операции с общим ресурсом, таким как принтер или ядро ​​ЦП
• Служит временным хранилищем для систем периодического действия
• Обеспечивает простой порядок по умолчанию для задач равной важности

Общие вопросы интервью очереди в Python

• Обратные первые k элементов очереди
• Реализовать очередь с использованием связанного списка
• Реализовать стек с использованием очереди

Стеки в Python

Стеки — это последовательная структура данных, которая действует как версия очередей по принципу «последним пришел — первым обслужен» (LIFO). Последний элемент, вставленный в стек, считается 9-м.0013 вершина стека и является единственным доступным элементом. Чтобы получить доступ к среднему элементу, вы должны сначала удалить достаточно элементов, чтобы нужный элемент стал вершиной стека.

Многие разработчики представляют стопку как стопку обеденных тарелок; вы можете добавлять или удалять тарелки наверху стопки, но должны переместить всю стопку, чтобы поставить одну на дно.

Добавление элементов известно как push, и удаление элементов известно как pop . Вы можете реализовать стеки в Python, используя встроенную структуру списка. При реализации списка операции push используют append() , а операции извлечения используют метод pop() .

 
 stack = [] 
 
 # функция append() для отправки 
 
 # элемент в стеке 
 
 stack.append('a') 
 
 stack.append('b') 
 
 stack.append(' c') 
 
 print('Начальный стек') 
 
 print(stack) 
 
 # функция pop() для извлечения 
 
 # элемент из стека в 
 
 # порядок LIFO 
 
 print('\nЭлементы извлечены из стека: ') 
 
 print(stack. pop()) 
 
 print(stack.pop()) 
 
 print(stack.pop()) 
 
 print('\nСтек после извлечения элементов:') 
 
 print(stack) 
 
 # раскомментирование print(stack.pop( )) 
 
 # вызовет IndexError 
 
 # так как стек теперь пуст 
 

Преимущества:

• Предлагает управление данными LIFO, которое невозможно с массивами
• Автоматическое масштабирование и очистка объектов
• Простая и надежная система хранения данных

Недостатки:

• Память стека ограничена
• Слишком много объектов в стеке приводит к ошибке переполнения стека

Области применения:

• Используется для создания высокореактивных систем
• Системы управления памятью используют стеки для обработки самых последних запросов в первую очередь
• Полезно для таких вопросов, как соответствие скобок

Общие вопросы интервью по стекам в Python

• Реализовать очередь с использованием стеков
• Вычислить выражение Postfix со стеком
• Следующий наибольший элемент с использованием стека
• Создать функцию min() с использованием стека

Связанные списки в Python

Связанные списки — это последовательный набор данных, который использует реляционных указателей на каждый узел данных для связи со следующим узлом в списке.

В отличие от массивов, связанные списки не имеют объективных позиций в списке. Вместо этого они имеют реляционные позиции, основанные на окружающих их узлах.

Первый узел в связанном списке называется головным узлом, , а последний называется хвостовым узлом , который имеет нулевой указатель .

Связанные списки могут быть одно- или двусвязными в зависимости от того, имеет ли каждый узел только один указатель на следующий узел или также имеет второй указатель на предыдущий узел.

Связанные списки можно рассматривать как цепочки; отдельные ссылки связаны только со своими непосредственными соседями, но все ссылки вместе образуют более крупную структуру.

В Python нет встроенной реализации связанных списков, поэтому требуется, чтобы вы реализовали класс Node для хранения значения данных и одного или нескольких указателей.

 
 class Node: 
 
 def __init__(self, dataval=None): 
 
 self. dataval = dataval 
 
 self.nextval = None 
 
 class SLinkedList: 
 
 def __init__(self): 
 
 self.headval = Нет 
 
 list1 = SLinkedList() 
 
 list1.headval = Node("Mon") 
 
 e2 = node ("tue") 
 
 e3 = node ("wed") 
 
 # ссылка Первый узел во второй узел 
 
 List1.headval.nextval = e2 
 
 # Лика второй узел с третьим узлом 
 
 E2 .nextval = e3 
 

Связанные списки в основном используются для создания расширенных структур данных, таких как графики и деревья, или для задач, требующих частого добавления/удаления элементов в структуре.

Преимущества:

• Эффективная вставка и удаление новых элементов
• Проще реорганизовать, чем массивы
• Полезно в качестве отправной точки для расширенных структур данных, таких как графики или деревья

Недостатки:

• Хранение указателей с каждой точкой данных увеличивает использование памяти
• Необходимо всегда проходить связанный список из узла Head, чтобы найти определенный элемент

Приложения:

• Строительный блок для расширенных структур данных
• Решения, требующие частого добавления и удаления данных

Общие вопросы для собеседования со связанными списками в Python

• Вывести средний элемент заданного связанного списка
• Удалить повторяющиеся элементы из отсортированного связанного списка
• Проверить, является ли односвязный список палиндромом
• Объединить K отсортированных связанных списков
• Найти точку пересечения двух связанных списков

Круговые связанные списки в Python

Основным недостатком стандартного связанного списка является то, что вы всегда должны начинать с узла Head.

Круговой связанный список устраняет эту проблему, заменяя нулевой указатель хвостового узла указателем обратно на головной узел . При обходе программа будет следовать указателям, пока не достигнет узла, с которого она началась.

Преимущество этой настройки в том, что вы можете начать с любого узла и пройти весь список. Это также позволяет вам использовать связанные списки в качестве зацикленной структуры, устанавливая желаемое количество циклов по структуре.

Циклические связанные списки отлично подходят для процессов, которые зацикливаются в течение длительного времени, например распределение ЦП в операционных системах.

Преимущества:

• Можно пройти весь список, начиная с любого узла
• Делает связанные списки более подходящими для циклических структур

Недостатки:

• Сложнее найти узлы Head и Tail в списке без маркера null

Приложения:

• Регулярно зацикливающие решения, такие как планирование ЦП
• Решения, в которых вы хотите свободно начинать обход в любом узле

 
 class Node: 
 
 def __init__(self, data): 
 
 self.left = None 
 
 self. right = None 
 
 self.data = data 
 
 def insert(self, data): 
 
 # Сравните новое значение с родительским узлом 
 
, если self.data: 
 
, если данные < self.data: 
 
, если self.left равно None: 
 
 self.left = Node(data) 
 
 else: 
 
 self .left.insert(data) 
 
 elif data > self.data: 
 
, если self.right равно None: 
 
 self.right = Node(data) 
 
 else: 
 
 self.right.insert(data) 
 
 else: 
 
 self.data = data 
 
 # Печать дерева 
 
 def PrintTree(self): 
 
 if self.left: 
 
 self.left.PrintTree() 
 
 print( self.data), 
 
 if self.right: 
 
 self.right.PrintTree() 
 
 # Используйте метод вставки для добавления узлов 
 
 root = узел(12) 
 
 root.insert(6) 
 
 root.insert(14) 
 
 root.insert(3) 
 
 root.PrintTree() 
 

 V = {a, b, c, d, e}
E = {ab, ac, bd, cd, de}
 

 
 # Создать словарь с элементами графа : ["a", "d"], 
 
 "d" : ["e"], 
 
 "e" : ["d"] 
 
 } 
 
 # Распечатать график 
 
 print(graph) 
 

 
 import pprint 
 
 class Hashtable: 
 
 def __init__(self, elements): 
 
 self.bucket_size = len(elements) 
 90 002 селф.ведра = [[] для i в диапазоне (self.bucket_size)] 
 
 self._assign_buckets(elements) 
 
 def _assign_buckets(self, elements): 
 
 для ключа, значение в элементах: # вычисляет хэш каждого ключа 
 
 hashed_value = hash(key) 
 
 index = hashed_value % self. Bucket_size # позиционирует элемент в сегменте, используя хэш input_key) 
 
 index = hashed_value % self.bucket_size 
 
 ведро = self.buckets[index] 
 
 для ключа, значение в ведре: 
 
 если ключ == input_key: 
 
 return(value) 
 
 return None 
 
 def __str__(self): 
 900 02 возврат ппринт. pformat(self.buckets) # pformat возвращает печатное представление объекта. «Вашингтон, округ Колумбия»), 
 
 («Италия», «Рим»), 
 
 («Канада», «Оттава») 
 
 ] 
 
 hashtable = Hashtable(capital) 
 
 print(hashtable) 
 
 print(f"Столица Италии {hashtable. get_value('Италия')}")