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

Подробное объяснение встроенных структур данных Python

В каждом языке программирования предусмотрены структуры данных. В языке программирования Python всего 4 встроенных структуры данных. Это список (list ), кортеж (tuple), словарь (dictionary ) и набор или множество(set). Каждый из них по-своему уникален.

Структуры данных — неотъемлемая часть программирования. Все хорошие книги по программированию на Python в той или иной степени подробно описывают структуры данных.

Структура данных, в которой хранится упорядоченный набор элементов в Python, называется списком. Другими словами, список содержит последовательность элементов. Вам нужно поместить все элементы, разделенные запятыми, в квадратные скобки, чтобы Python знал, что список указан. Общий синтаксис списка:

some_list = [item 1, item 2, item 3,….., item n]

В любом списке может быть любое количество элементов и разные типы данных. Более того, в списке может быть другой список в качестве элемента. Такой список называется вложенным списком . Например,

some_nested_list = [item 1, some_list, item 3,….., item n]

После создания списка в Python можно искать, добавлять и удалять элементы из списка. Список может быть помечен как изменяемый тип данных, потому что он может быть изменен путем добавления или удаления элементов.

Список на языке программирования Python — это пример использования объектов и классов. Например, присвоение значения, скажем 22, целочисленной переменной, пусть это будет i, создает объект класса integer. Таким образом, список также является типом класса в Python.

У любого класса могут быть методы, которые можно использовать только тогда, когда у нас есть объект этого конкретного класса. Например, метод append () позволяет добавить элемент в конец списка. Общий синтаксис метода:

some_list.append(‘some item’)

Здесь some_list — это имя списка, а some item — это элемент, который нужно добавить в список. Класс может иметь поля, которые представляют собой переменные, определенные для использования только с экземпляром этого класса.  Ниже приведены различные методы, поддерживаемые списками в Python:

1. append () — добавляет элемент в конец списка
2. clear () — удаляет все элементы из списка
3. copy () — возвращает  копию списка
4. count () — возвращает общее количество элементов, переданных в качестве аргумента
5. extend () — добавляет все элементы списка в другой список
6. index () — возвращает индекс элемента (Примечание: если один и тот же элемент появляется в списке несколько раз, возвращается индекс самого первого совпадения)
7. insert () — вставляет элемент в список по заданному индексу
8. pop () — Удаляет и возвращает элемент из списка
9. remove () — удаляет элемент из списка
10. reverse () — меняет порядок всех элементов списка на обратный
11. sort () — сортирует все элементы списка в порядке возрастания

Подобно списку, кортеж — это встроенная структура данных в Python. Однако он не поддерживает такой же уровень обширной функциональности. Самое важное различие между списком и кортежем — это изменчивость. В отличие от списков, кортежи неизменяемы, т. е. не могут быть изменены.

Обычно кортеж в языке программирования Python определяется с помощью круглых скобок, где каждый элемент разделяется запятыми. Хотя добавление круглых скобок к кортежу не является обязательным, его рекомендуется использовать для четкого определения конца и начала кортежа. Общий синтаксис кортежа:

some_tuple = (item 1, item 2, item 3,….., item n)

Кортежи используются в сценариях, где точно известно, что (набор) значений, принадлежащих некоторому оператору или определяемой пользователем функции, не изменится.

Чтобы определить пустой кортеж, используется пустая пара круглых скобок. Например,

empty_tuple = ()

Определить кортеж с одним элементом немного сложно. Вам нужно указать то же самое, используя запятую после единственного элемента. Это сделано для того, чтобы позволить Python различать кортеж и пару круглых скобок, окружающих объект в некотором выражении.

Итак, кортеж, скажем singleton_tuple, с одним элементом, скажем, элементом 1, определяется как:

singleton_tuple = (item 1, )

Как и строковые индексы, индексы кортежей начинаются с 0. Как и строки, кортежи можно объединять и нарезать. Для кортежей доступны следующие методы:

1. cmp () — сравнивает элементы двух кортежей
2. len () — выдает общую длину некоторого кортежа
3. max () — возвращает наибольшее значение из кортежа
4. min () — возвращает наименьшее значение из кортежа
5. tuple () — преобразует список в кортеж

Последовательности

Списки и кортежи могут называться последовательностями, как и строки. Наиболее отличительными особенностями последовательности являются тесты на членство и операции индексации. Последний позволяет напрямую извлекать элемент (ы) из последовательности.

Python обеспечивает поддержку трех типов последовательностей: списки, строки и кортежи. Каждый из них поддерживает операцию slicing . Это позволяет получить определенную часть последовательности.

Другой тип встроенной структуры данных в Python — это словарь. Он хранит данные в виде пар ключ-значение. Ключи, определенные для словаря, должны быть уникальными. Хотя значения в словаре могут быть изменяемыми или неизменяемыми объектами, для ключей разрешены только неизменяемые объекты.

Словарь в Python определяется с помощью пар ключ-значение, разделенных запятыми и заключенных в фигурные скобки. Ключ и значение разделяются двоеточием. Общий синтаксис словаря:

some_dictionary =

Пары ключ-значение в словаре не следуют определенному порядку. Следовательно, вам нужно отсортировать их вручную для поддержания определенного порядка. Любой словарь, определенный на языке программирования Python, является экземпляром класса dict .

Чтобы получить доступ к любой паре «ключ-значение», необходимо указать ключ с помощью оператора индексации. Оператор del используется для удаления одной или нескольких пар ключ-значение из словаря. Оператор in предназначен для проверки того, существует ли пара ключ-значение в словаре или нет.

Оператор индексации также используется для добавления новой пары «ключ-значение». Использование аргументов ключевого слова в функциях очень похоже на использование словарей.

Проще говоря, набор — это неупорядоченный набор простых объектов в Python. Помимо того, что набор может быть повторяемым и изменяемым, он не имеет повторяющихся элементов. Любой набор, определенный в Python, является экземпляром класса набора .

По сравнению со списком, набор имеет преимущество благодаря наличию высокооптимизированного метода проверки того, содержится ли какой-либо элемент в наборе или нет. Общий синтаксис набора:

some_set = {“item 1”, “item 2”, “item 3”,…. ., “item n”}

Обычно набор используется, когда существование объекта в коллекции намного важнее, чем его порядок или частота (количество раз, когда он появляется).

Использование наборов позволяет проверять членство, например проверять, является ли набор подмножеством какого-либо другого набора, и находить пересечение между двумя наборами. Множества в Python следуют математической концепции теории множеств .

В Python есть замороженный набор — это набор, который поддерживает только те методы и операторы, которые производят результат, не затрагивая замороженный набор или наборы, к которым они применяются. Наборы поддерживают следующие методы:

1. add () — добавляет элемент в набор (Примечание: поскольку наборы не имеют повторяющихся значений, элемент, который должен быть добавлен в набор, не должен уже быть членом набора).
2. clear () — Удаляет все элементы набора
3. разница () — возвращает набор со всеми элементами вызывающего набора, но не второго набора
4. crossct () — возвращает пересечение двух множеств
5. union () — возвращает объединение двух наборов

8 структур данных Python

Решая реальные проблемы кодирования, работодатели и рекрутеры стремятся как к эффективности времени выполнения, так и к ресурсоэффективности.

Знание того, какая структура данных лучше всего подходит для текущего решения, повысит производительность программы и сократит время, необходимое для её создания. По этой причине большинству ведущих компаний требуется чёткое понимание структур данных и их тщательное тестирование на собеседовании по кодированию.

Содержание

1. Что такое структуры данных?
2. Массивы (списки) в Python
3. Очереди в Python
4. Стеки в Python
5. Связанные списки в Python
6. Циркулярно связанные списки в Python
7. Деревья в Python
8. Графы в Python
9. Хеш-таблицы в Python
10. Заключение

Что такое структуры данных?

Структуры данных — это структуры кода для хранения и организации данных, которые упрощают изменение, навигацию и доступ к информации. Структуры данных определяют способ сбора данных, функциональные возможности, которые мы можем реализовать, и отношения между данными.

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

Структуры данных помогают:

• Управляйте большими наборами данных и используйте их.
• Быстрый поиск определённых данных в базе данных.
• Создавайте чёткие иерархические или реляционные связи между точками данных.
• Упростите и ускорьте обработку данных.

Структуры данных являются жизненно важными строительными блоками для эффективного решения реальных проблем. Структуры данных — это проверенные и оптимизированные инструменты, которые дают вам удобную основу для организации ваших программ. В конце концов, вам не нужно переделывать колесо (или конструкцию) каждый раз, когда это нужно.

У каждой структуры данных есть задача или ситуация, для решения которой она наиболее подходит. Python имеет 4 встроенных структуры данных, списки, словари, кортежи и наборы. Эти встроенные структуры данных поставляются с методами по умолчанию и негласной оптимизацией, которая упрощает их использование.

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

• Список: структуры, похожие на массивы, которые позволяют сохранять набор изменяемых объектов одного и того же типа в переменную.
• Кортеж: кортежи — это неизменяемые списки, то есть элементы не могут быть изменены. Он объявлен в круглых скобках вместо квадратных.
• Набор: наборы — это неупорядоченные коллекции, что означает, что элементы неиндексированы и не имеют установленной последовательности. Они объявляются фигурными скобками.
• Словарь (dict): Подобно хэш-карте или хеш-таблицам на других языках, словарь представляет собой набор пар ключ / значение. Вы инициализируете пустой словарь пустыми фигурными скобками и заполняете его ключами и значениями, разделёнными двоеточиями. Все ключи — уникальные неизменяемые объекты.

Теперь давайте посмотрим, как мы можем использовать эти структуры для создания всех сложных 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 — это набор значений одного типа, сохранённых под тем же именем.

Каждое значение в массиве называется «элементом», и индексирование соответствует его положению. Вы можете получить доступ к определённым элементам, вызвав имя массива с индексом желаемого элемента. Вы также можете получить длину массива с помощью len()метода.

В отличие от языков программирования, таких как Java, которые имеют статические массивы после объявления, массивы Python автоматически увеличиваются или уменьшаются при добавлении / вычитании элементов.

Например, мы могли бы использовать этот append()метод 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 cars:

  print(x)

Преимущества:

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

Недостатки:

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

Приложения:

• Совместное хранилище связанных значений или объектов, т.е. myDogs.
• Коллекции данных, которые вы будете просматривать.
• Коллекции структур данных, например, список кортежей.

Общие вопросы собеседования с массивами в Python

• Удалить чётные числа из списка.
• Объединить два отсортированных списка.
• Найдите минимальное значение в списке.
• Подсписок максимальной суммы.
• Печать продукции всех элементов.

Очереди в Python

Очереди — это линейная структура данных, в которой данные хранятся в порядке «первым пришёл — первым ушёл» (FIFO). В отличие от массивов, вы не можете получить доступ к элементам по индексу, а вместо этого можете извлечь только следующий самый старый элемент. Это делает его отличным решением для задач, чувствительных к заказу, таких как обработка онлайн-заказов или хранение голосовой почты.

Вы можете представить очередь как очередь в продуктовом магазине; кассир не выбирает, кого проверять следующим, а скорее обрабатывает человека, который дольше всех стоял в очереди.

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

Вместо этого лучше всего использовать dequeкласс из collectionsмодуля Python. Deques оптимизированы для операций добавления и извлечения. Deque реализация также позволяет создавать двухсторонние очереди, которые могут получить доступ к обеим сторонам очередей через popleft()и popright()методы.

from collections import deque

# Initializing a queue

q = deque()

# Adding elements to a queue

q.append(‘a’)

q.append(‘b’)

q.append(‘c’)

print(«Initial queue»)

print(q)

# Removing elements from a queue

print(«\nElements dequeued from the queue»)

print(q.popleft())

print(q.popleft())

print(q.popleft())

print(«\nQueue after removing elements»)

print(q)

# Uncommenting q.popleft()

# will raise an IndexError

# as queue is now empty

Преимущества:

• Автоматически упорядочивает данные в хронологическом порядке.
• Весы в соответствии с требованиями к размеру.
• Эффективное время с dequeклассом.

Недостатки:

• Доступ к данным возможен только на концах.

Приложения:

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

Общие вопросы на собеседовании в очереди на Python

• Обратить первые k элементов очереди.
• Реализуйте очередь, используя связанный список.
• Реализуйте стек с помощью очереди.

Стеки в Python

Стеки представляют собой последовательную структуру данных, которая действует как версия очередей «последний пришёл — первым ушёл» (LIFO). Последний элемент, вставленный в стек, считается верхним в стеке и является единственным доступным элементом. Чтобы получить доступ к среднему элементу, вы должны сначала удалить достаточное количество элементов, чтобы нужный элемент находился на вершине стека.

Многие разработчики представляют стопки как стопку обеденных тарелок; вы можете добавлять или убирать тарелки в верхнюю часть стопки, но вам нужно переместить всю стопку, чтобы разместить одну внизу.

Добавление элементов называется выталкиванием, а удаление элементов — всплывающим сообщением. Вы можете реализовать стеки в Python, используя встроенную структуру списка. При реализации списка в операциях push используется append()метод, а в операциях pop — pop().

stack = []

# append() function to push

# element in the stack

stack.append(‘a’)

stack.append(‘b’)

stack.append(‘c’)

print(‘Initial stack’)

print(stack)

# pop() function to pop

# element from stack in

# LIFO order

print(‘\nElements popped from stack:’)

print(stack.pop())

print(stack.pop())

print(stack.pop())

print(‘\nStack after elements are popped:’)

print(stack)

# uncommenting print(stack.pop())

# will cause an IndexError

# as the stack is now empty

Преимущества:

• Предлагает управление данными LIFO, которое невозможно с массивами.
• Автоматическое масштабирование и очистка объекта.
• Простая и надёжная система хранения данных.

Недостатки:

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

Приложения:

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

Общие вопросы собеседования по стекам в Python

• Реализуйте очередь, используя стеки.
• Вычислить выражение Postfix с помощью стека.
• Следующий по величине элемент, использующий стек.
• Создать min()функцию с использованием стека.

Связанные списки в Python

Связанные списки — это последовательный набор данных, который использует реляционные указатели на каждом узле данных для связи со следующим узлом в списке.

В отличие от массивов, связанные списки не имеют объективных позиций в списке. Вместо этого у них есть относительные позиции, основанные на их окружающих узлах.

Первый узел в связанном списке называется головным узлом, а последний — хвостовым узлом, который имеет nullуказатель.

Связанные списки могут быть односвязными или дважды связанными в зависимости от того, имеет ли каждый узел только один указатель на следующий узел или он также имеет второй указатель на предыдущий узел.

Вы можете думать о связанных списках как о цепочке; отдельные ссылки имеют связь только со своими ближайшими соседями, но все ссылки вместе образуют более крупную структуру.

Python не имеет встроенной реализации связанных списков и поэтому требует, чтобы вы реализовали Nodeкласс 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 = None

list1 = SLinkedList()

list1.headval = Node(«Mon»)

e2 = Node(«Tue»)

e3 = Node(«Wed»)

# Link first Node to second node

list1.headval.nextval = e2

# Link second Node to third node

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 по всей структуре.

Преимущества:

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

Недостатки:

• Хранение указателей с каждой точкой данных увеличивает использование памяти.
• Всегда должен перемещаться по связанному списку от узла Head, чтобы найти определённый элемент.

Приложения:

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

Общие вопросы собеседования по связному списку в Python

• Распечатать средний элемент данного связанного списка.
• Удалить повторяющиеся элементы из отсортированного связного списка.
• Проверьте, является ли односвязный список палиндромом.
• Объединить K отсортированных связанных списков.
• Найдите точку пересечения двух связанных списков.

Циркулярно связанные списки в Python

Основным недостатком стандартного связного списка является то, что вам всегда нужно начинать с узла Head.

Циклический связанный список устраняет эту проблему, заменяя nullуказатель узла Tail указателем на узел Head. При обходе программа будет следовать указателям, пока не достигнет узла, на котором она была запущена.

Преимущество этой настройки заключается в том, что вы можете начать с любого узла и пройти по всему списку. Это также позволяет вам использовать связанные списки в качестве зацикленной структуры, задав желаемое количество циклов через структуру.

Списки с круговой связью отлично подходят для процессов, которые зацикливаются в течение длительного времени, например, распределение ЦП в операционных системах.

Преимущества:

• Может просматривать весь список, начиная с любого узла.
• Делает связанные списки более подходящими для циклических структур.

Недостатки:

• Сложнее найти узлы Head и Tail списка без nullмаркера.

Приложения:

• Регулярно зацикливающиеся решения, такие как планирование ЦП.
• Решения, в которых вам нужна свобода начать обход с любого узла.

Общие вопросы собеседования со связным списком в Python

• Обнаружить петлю в связанных списках.
• Перевернуть круговой связанный список.
• Обратный круговой связанный список в группах заданного размера.

Деревья в Python

Деревья — это ещё одна основанная на отношениях структура данных, которая специализируется на представлении иерархических структур. Как и связанный список, они заполняются Nodeобъектами, которые содержат значение данных и один или несколько указателей для определения его отношения к непосредственным узлам.

Каждое дерево имеет корневой узел, от которого отходят все остальные узлы. Корень содержит указатели на все элементы непосредственно под ним, которые известны как его дочерние узлы. Эти дочерние узлы могут иметь собственные дочерние узлы. У двоичных деревьев не может быть узлов с более чем двумя дочерними узлами.

Любые узлы на одном уровне называются одноуровневыми узлами. Узлы без подключённых дочерних узлов называются листовыми узлами.

Наиболее распространённое применение двоичного дерева — это двоичное дерево поиска. Деревья двоичного поиска превосходно подходят для поиска больших наборов данных, поскольку временная сложность зависит от глубины дерева, а не от количества узлов.

Деревья двоичного поиска имеют четыре строгих правила:

• Левое поддерево содержит только узлы с элементами меньше корня.
• Правое поддерево содержит только узлы с элементами больше корня.
• Левое и правое поддеревья также должны быть двоичным деревом поиска. Они должны следовать приведённым выше правилам с «корнем» своего дерева.
• Не может быть повторяющихся узлов, т.е. никакие два узла не могут иметь одинаковое значение.

class Node:

    def __init__(self, data):

        self.left = None

        self.right = None

        self.data = data

    def insert(self, data):

# Compare the new value with the parent node

        if self.data:

            if data < self.data:

                if self.left is None:

                    self.left = Node(data)

                else:

                    self.left.insert(data)

            elif data > self.data:

                if self.right is None:

                    self.right = Node(data)

                else:

                    self. right.insert(data)

        else:

            self.data = data

# Print the tree

    def PrintTree(self):

        if self.left:

            self.left.PrintTree()

        print( self.data),

        if self.right:

            self.right.PrintTree()

# Use the insert method to add nodes

root = Node(12)

root.insert(6)

root.insert(14)

root.insert(3)

root.PrintTree()

Преимущества:

• Подходит для представления иерархических отношений.
• Динамический размер, отличный масштаб.
• Операции быстрой вставки и удаления.
• В двоичном дереве поиска вставленные узлы сразу же упорядочиваются..
• Деревья двоичного поиска эффективны при поиске; длина толькоO (высота)О ( ч е я г ч т ).

Недостатки:

• Время дорогое, O (войти) 4O ( l o g n ) 4, чтобы изменить или «сбалансировать» деревья или извлечь элементы из известного местоположения.
• Дочерние узлы не содержат информации о своих родительских узлах, и их трудно перемещать назад.
• Работает только для отсортированных списков. Несортированные данные превращаются в линейный поиск.

Приложения:

• Отлично подходит для хранения иерархических данных, таких как расположение файла.
• Используется для реализации лучших алгоритмов поиска и сортировки, таких как двоичные деревья поиска и двоичные кучи.

Общие вопросы на собеседовании с деревом в Python

• Проверьте, идентичны ли два двоичных дерева.
• Реализовать обход порядка уровней бинарного дерева.
• Распечатайте периметр двоичного дерева поиска.
• Суммируйте все узлы на пути.
• Подключите всех братьев и сестёр двоичного дерева.

Графы в Python

Графы — это структура данных, используемая для визуального представления взаимосвязей между вершинами данных (узлами графа). Связи, соединяющие вершины вместе, называются рёбрами.

Рёбра определяют, какие вершины соединяются, но не указывают направление потока между ними. Каждая вершина имеет соединения с другими вершинами, которые сохраняются в вершине в виде списка, разделённого запятыми.

Undirected

Существуют также специальные графы, называемые ориентированными графами, которые определяют направление взаимосвязи, аналогично связному списку. Направленные графы полезны при моделировании односторонних отношений или структур, подобных блок-схемам.

Directed

Они в основном используются для передачи визуальных сетей веб-структур в кодовой форме. Эти структуры могут моделировать множество различных типов отношений, таких как иерархии, ветвящиеся структуры или просто быть неупорядоченной реляционной сетью. Универсальность и интуитивность графиков делают их фаворитом в науке о данных.

При написании в виде обычного текста графы имеют список вершин и рёбер:

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

В Python графы лучше всего реализовать с использованием словаря с именем каждой вершины в качестве ключа и списком рёбер в качестве значений.

# Create the dictionary with graph elements

graph = { «a» : [«b»,»c»],

                 «b» : [«a», «d»],

                 «c» : [«a», «d»],

                  «d» : [«e»],

                  «e» : [«d»]

         }

# Print the graph

print(graph)

Преимущества:

• Быстро передавайте визуальную информацию с помощью кода.
• Подходит для моделирования широкого спектра реальных проблем.
• Простой в освоении синтаксис.

Недостатки:

• Связи вершин трудно понять в больших графах.
• Дорогое время для анализа данных с графика.

Приложения:

• Отлично подходит для моделирования сетей или веб-структур.
• Используется для моделирования сайтов социальных сетей, таких как Facebook.

Общие вопросы собеседования с графиком в Python

• Обнаружить цикл в ориентированном графе.
• Найдите «материнскую вершину» в ориентированном графе.
• Подсчитать количество рёбер в неориентированном графе.
• Проверить, существует ли путь между двумя вершинами.
• Найдите кратчайший путь между двумя вершинами.

Хеш-таблицы в Python

Хеш-таблицы — это сложная структура данных, способная хранить большие объёмы информации и эффективно извлекать определённые элементы.

В этой структуре данных используются пары ключ / значение, где ключ — это имя желаемого элемента, а значение — это данные, хранящиеся под этим именем.

Каждый входной ключ проходит через хеш-функцию, которая преобразует его из начальной формы в целочисленное значение, называемое хешем. Хеш-функции всегда должны генерировать один и тот же хэш из одного и того же ввода, должны быстро вычислять и выдавать значения фиксированной длины. Python включает встроенную hash()функцию, ускоряющую реализацию.

Затем таблица использует хеш-код для нахождения общего местоположения желаемого значения, называемого корзиной хранения. После этого программе нужно будет искать нужное значение только в этой подгруппе, а не во всём пуле данных.

Помимо этой общей структуры, хеш-таблицы могут сильно отличаться в зависимости от приложения. Некоторые могут разрешать ключи из разных типов данных, в то время как некоторые могут иметь разные настройки сегментов или разные хеш-функции.

Вот пример хеш-таблицы в коде Python:

import pprint

class Hashtable:

    def __init__(self, elements):

        self.bucket_size = len(elements)

        self.buckets = [[] for i in range(self.bucket_size)]

        self._assign_buckets(elements)

    def _assign_buckets(self, elements):

        for key, value in elements: #calculates the hash of each key

            hashed_value = hash(key)

            index = hashed_value % self.bucket_size # positions the element in the bucket using hash

            self.buckets[index].append((key, value)) #adds a tuple in the bucket

    def get_value(self, input_key):

        hashed_value = hash(input_key)

        index = hashed_value % self. bucket_size

        bucket = self.buckets[index]

        for key, value in bucket:

            if key == input_key:

                return(value)

        return None

    def __str__(self):

        return pprint.pformat(self.buckets) # pformat returns a printable representation of the object

if __name__ == «__main__»:

     capitals = [

        (‘France’, ‘Paris’),

        (‘United States’, ‘Washington D.C.’),

        (‘Italy’, ‘Rome’),

        (‘Canada’, ‘Ottawa’)

    ]

hashtable = Hashtable(capitals)

print(hashtable)

print(f»The capital of Italy is {hashtable.get_value(‘Italy’)}»)

Преимущества:

• Может скрывать ключи в любой форме в целочисленные индексы.
• Чрезвычайно эффективен для больших наборов данных.
• Очень эффективная функция поиска.
• Постоянное количество шагов для каждого поиска и постоянная эффективность добавления или удаления элементов.
• Оптимизирован в Python 3.

Недостатки:

• Хэши должны быть уникальными, преобразование двух ключей в один и тот же хэш вызывает ошибку коллизии.
• Ошибки коллизии требуют полного пересмотра хэш-функции.
• Сложно построить для новичков.

Приложения:

• Используется для больших баз данных, в которых часто ведётся поиск.
• Системы поиска, использующие клавиши ввода.

Общие вопросы собеседования с хеш-таблицей в Python

• Создать хеш-таблицу с нуля (без встроенных функций).
• Формирование слова с помощью хеш-таблицы.
• Найдите два числа, которые в сумме дают «k».
• Реализовать открытую адресацию для обработки коллизий.
• Определите, является ли список циклическим, используя хеш-таблицу.

Заключение

Для каждой из этих 8 структур данных существуют десятки вопросов и форматов интервью. Лучший способ подготовиться к собеседованию — продолжать решать практические задачи.

структур данных Python | Coursera

Структуры данных Python

Этот курс является частью Python для всех специализаций

Инструктор: Чарльз Рассел Северанс

943,339 Уже зарегистрировано

Курс

.

(92 331 отзыв)

19 часов (приблизительно)

Гибкий график

Учитесь в своем собственном темпе

Получение степени

Узнать больше

Посмотреть модули курса

Чему вы научитесь

• Объяснить принципы структур данных и их использование

• Создание программ, которые могут читать и Запись данных из файлов

• Сохранение данных в виде пар ключ/значение с использованием словарей Python

• Выполнение многоэтапных задач, таких как сортировка или создание циклов с использованием кортежей

Навыки. Программирование на Python

Подробная информация

Общий сертификат

Добавить в свой профиль LinkedIn

Тесты и оценки

0 тестов, 5 оценок

Английский

Субтитры: арабский, французский,

Языки

Доступно на английском языке

Субтитры: арабский, французский, португальский (европейский), китайский (упрощенный), корейский, итальянский , немецкий, русский, английский, испанский

Курс

Получить представление о теме и изучить основы

4. 9

(92 331 отзыв)

19 часов (приблизительно)

Гибкий график

Учитесь в удобном для вас темпе

Продвигайтесь к получению степени

Узнайте больше

Просмотрите модули курса

Повысьте свои знания в предметной области

Этот курс является частью специализации Python для всех

Когда вы зарегистрируетесь на этот курс , вы также будете зачислены на эту специализацию.

• Изучите новые концепции от отраслевых экспертов
• Получите базовое представление о предмете или инструменте
• Развивайте необходимые для работы навыки с помощью практических проектов
• Получите общедоступный профессиональный сертификат

В этом курсе 7 модулей

Этот курс познакомит вас с основными структурами данных языка программирования Python. Мы пройдем мимо основ процедурного программирования и изучим, как мы можем использовать встроенные структуры данных Python, такие как списки, словари и кортежи, для выполнения все более сложного анализа данных. Этот курс охватывает главы 6-10 учебника «Python для всех». Этот курс охватывает Python 3.

В этом классе мы продолжим с того места, где остановились в предыдущем классе, начиная с главы 6 учебника и охватывая строки и переходя к структурам данных. Вторая неделя этого класса посвящена установке Python, если вы действительно хотите запускать приложения на своем настольном компьютере или ноутбуке. Если вы решите не устанавливать Python, вы можете просто перейти к третьей неделе и получить фору.

Что включено

7 видео8 чтения

7 видео• Всего 57 минут

• Приветственное видео — доктор Чак • 1 минута • Модуль предварительного просмотра
• 6.1 — Строки • 15 минут
• 6.2 — Манипулирование строками • 17 минут
• Рабочее упражнение: 6,5 • 8 минут
• Бонус: Часы работы Нью-Йорка • 2 минуты
• Бонус: Музей истории вычислительной техники Монаша • 7 минут
• Развлечение: Знакомство авторов учебника с @PyCon • 3 минуты

8 чтений • Всего 80 минут

• Чтение: Добро пожаловать в Python Data Structures • 10 минут
• Помогите нам узнать о вас больше! • 10 минут
• Программа курса • 10 минут
• Учебник • 10 минут
• Добро пожаловать в Python 3 • 10 минут
• Отправка заданий • 10 минут
• • 10 минут
• Аудиоверсии всех лекций • 10 минут

В этом модуле вы настроите все, чтобы вы могли писать программы на Python. Мы не требуем установки Python для этого класса. В этом уроке вы можете писать и тестировать программы Python в браузере, используя «Площадку кода Python». Подробности см. в материале «Использование Python в этом классе».

Что включено

5 видео2 чтения

5 видео•Всего 26 минут

• Демонстрация: Использование Python Playground•3 минуты•Модуль предварительного просмотра
• Windows 10•6 10: Установка Python и написание программы A0 Windows: создание снимков экрана•2 минуты
• Macintosh: использование Python и написание программы•9 минут
• Macintosh: создание снимков экрана•4 минуты

2 показания•Всего 20 минут

• Важное чтение: Использование Python в этом классе • 10 минут
• Примечания по выбору текстового редактора • 10 минут

До сих пор мы работали с данными, которые считываются пользователем, или с данными в константах. Но настоящие программы обрабатывают гораздо большие объемы данных, читая и записывая файлы во вторичное хранилище на вашем компьютере. В этой главе мы начинаем писать наши первые программы, которые считывают, сканируют и обрабатывают реальные данные.

Что включено

5 видео1 чтение

5 видео • Всего 46 минут

• 7.1 — Файлы • 8 минут • Модуль предварительного просмотра
• 7.2 — Обработка файлов • 11 минут
• Демонстрация: Работа Упражнение 7.1• 9 минут 9003 Office Hours 9004 Барселона • 1 минута
• Бонус: Гордон Белл — Базовые компьютерные технологии • 15 минут

1 чтение • Всего 10 минут

• Где упражнение 7.2? • 10 минут

Поскольку мы хотим решать более сложные задачи проблемы в Python, нам нужны более мощные переменные. До сих пор мы использовали простые переменные для хранения чисел или строк, где у нас есть одно значение в переменной. Начиная со списков, мы будем хранить множество значений в одной переменной, используя схему индексации для хранения, организации и извлечения различных значений из одной переменной. Мы называем эти многозначные переменные «коллекциями» или «структурами данных».

Что включено

7 Видео

7 видео • Всего 47 минут

• 8.1 — списки • 10 минут • Предварительный просмотр модуль
• 8.2
• Развлечение: Списки Python в Париже • 0 минут
• Рабочее упражнение: Списки • 11 минут
• Бонус: Часы работы — Чикаго • 0 минут
• Бонус: Расмус Лердорф — изобретение языка PHP • 7 минут

Словарь Python является одной из его самых мощных структур данных. Вместо того, чтобы представлять значения в виде линейного списка, словари хранят данные в виде пар ключ/значение. Использование пар ключ/значение дает нам простую «базу данных» в памяти в одной переменной Python.

Что включено

7 видео

7 видео • Всего 76 минут

• 9.1 — Словарь • 9 минут • Предварительный просмотр модуль
• 9.2 — СЧЕТА СЛАНКИ • 11 минут
• 9.3 — DICEARERARES и DICTIONARES.
• Работа Упражнение: Словари • 24 минуты
• Бонус: Часы работы — Амстердам • 3 минуты
• Бонус: Брендан Эйх — изобретение Javascript • 11 минут
• Веселье: Доктор Чак отправляется на мотокросс • 2 минуты

Кортежи — наша третья и последняя базовая структура данных Python. Кортежи — это простая версия списков. Мы часто используем кортежи в сочетании со словарями для выполнения многоэтапных задач, таких как сортировка или циклический просмотр всех данных в словаре.

, что включено

6 видео

6 видео • Всего 48 минут

• 10 — КУРТЫ • 17 минут • Предварительный просмотр модуля
• Проработанные упражнения: КУРТЫ И Сортировка • 10 минут
• : BONU Мексика•1 минута
• Бонус: Джон Резиг — Изобретение JQuery • 10 минут
• Дуглас Крокфорд: Обозначение объектов JavaScript (JSON) • 7 минут
• Веселье: Величайшее тако в мире • 2 минуты

В честь того, что вы преодолели полпути в нашей специализации Python для всех, мы приглашаем вас посетить нашу онлайн-церемонию вручения дипломов. Он не очень длинный, в нем есть вступительный оратор и очень короткая вступительная речь.

Что включено

2 видео3 чтения

2 видео•Всего 16 минут

• Церемония вручения дипломов•7 минут•Модуль предварительного просмотра
• Доктор Чак Подведение итогов/Что дальше•8 минут

36 908 3 чтения•Всего 90 40 40 Оцените этот курс на Class-Central•10 минут

Инструктор

Рейтинги инструкторов

Рейтинги инструкторов

Мы попросили всех учащихся оставить отзыв о наших преподавателях, основываясь на качестве их стиля преподавания.

4,9

(11 376 рейтингов)

Чарльз Рассел Северанс

Университет Мичиганского университета

56 Курсов • 3,789,814 УЧИТЕЛЕЙ

Университет

9012 9003 9003 9003 9003 9003 9003 9003 9003 9003 9003 9003 9003 9003 9003 9003 9003 9003 9003 9003 9003 9003 9003 9003 9003 9003 9003 9003 9003 9003 9003 9003 9003 9003 9003 9003 9003 9003 9003 9003 9003.

Получите сертификат о карьере

Добавьте эти учетные данные в свой профиль LinkedIn, резюме или CV

Поделитесь ими в социальных сетях и в своем отчете об успеваемости

Получите преимущество при получении степени

Этот курс является частью следующего онлайн-программы на получение степени, предлагаемые Мичиганским университетом. Если вы подадите заявку и будете приняты, ваша курсовая работа может быть засчитана для получения степени, и весь ваш прогресс будет передан вам.

Получите преимущество при получении степени

Этот курс является частью следующих онлайн-программ на получение степени, предлагаемых Мичиганским университетом. Если вы подадите заявку и будете приняты, ваша курсовая работа может быть засчитана для получения степени, и весь ваш прогресс будет передан вам.

Мичиганский университет

Магистр прикладных наук о данных

Степень

1-3 года

Почему люди выбирают Coursera для своей карьеры0002 «Возможность проходить курсы в своем собственном темпе и ритме была потрясающим опытом. Я могу учиться, когда это соответствует моему расписанию и настроению.»

Дженнифер Дж.

Учащийся с 2020 года

«Я напрямую применила концепции и навыки, полученные на курсах, в новом увлекательном проекте на работе».

Ларри В.

Учащийся с 2021 года

«Когда мне нужны курсы по темам, которых нет в моем университете, Coursera — одно из лучших мест».

Chaitanya A.

«Обучение — это не просто умение лучше выполнять свою работу: это гораздо больше. Coursera позволяет мне учиться без ограничений».

Learner reviews

Showing 3 of 92331

4. 9

92,331 reviews

• 5 stars

  87.63%

• 4 stars

  11.27%

• 3 stars

  0.90%

• 2 stars

  0.12 %

• 1 звезда

  0,10%

H

HA

4

Отзыв написан 16 июля 2016 г.

Курс мне очень понравился. Я просто хочу, чтобы было больше практики, и лекции были больше разбиты, и во время лекций были викторины, чтобы вы больше занимались и делали их более интерактивными.

D

DA

5

Отзыв написан 10 ноября 2017 г.

Мне кажется невероятным, что всего месяц назад я почти ничего не знал о программировании. Теперь я прошел два курса специализации и действительно могу понимать другие базовые коды. Отличный курс!

A

AG

5

Отзыв от 10 июля 2021 г.

Я чувствую себя невероятно, что всего месяц назад я почти ничего не знал о программировании. Теперь я прошел два курса специализации и действительно могу понимать другие базовые коды. Отличный курс!

Посмотреть другие обзоры

Откройте новые двери с Coursera Plus

Неограниченный доступ к более чем 7000 курсов мирового уровня, практическим проектам и программам сертификации готовых к работе — все это включено в вашу подписку

Узнать больше

Продвиньтесь по карьерной лестнице с онлайн-дипломом

Получите степень в университетах мирового класса — 100% онлайн вашим сотрудникам преуспеть в цифровой экономике

Узнать больше

Часто задаваемые вопросы

Доступ к лекциям и заданиям зависит от типа вашей регистрации. Если вы пройдете курс в режиме аудита, вы сможете увидеть большинство материалов курса бесплатно. Чтобы получить доступ к оцениваемым заданиям и получить сертификат, вам необходимо приобрести сертификат во время или после аудита. Если вы не видите вариант аудита:

• Курс может не предлагать вариант аудита. Вместо этого вы можете попробовать бесплатную пробную версию или подать заявку на финансовую помощь.

• Вместо этого курс может предлагать «Полный курс, без сертификата». Эта опция позволяет просмотреть все материалы курса, отправить необходимые оценки и получить итоговую оценку. Это также означает, что вы не сможете приобрести сертификат.

Записавшись на курс, вы получаете доступ ко всем курсам специализации, а по завершении работы получаете сертификат. Ваш электронный сертификат будет добавлен на вашу страницу достижений — оттуда вы можете распечатать свой сертификат или добавить его в свой профиль LinkedIn. Если вы хотите только читать и просматривать содержание курса, вы можете пройти бесплатный аудит курса.

Да. В некоторых учебных программах вы можете подать заявку на финансовую помощь или стипендию, если вы не можете позволить себе вступительный взнос. Если для выбора программы обучения доступна финансовая помощь или стипендия, вы найдете ссылку для подачи заявки на странице описания.

Дополнительные вопросы

Посетите справочный центр для учащихся

Структуры данных в Python | List, Tuple, Dict, Sets, Stack, Queue

Стать сертифицированным специалистом

Python используется во всем мире для различных областей, таких как создание веб-сайтов, искусственный интеллект и многое другое. Но чтобы все это стало возможным, данные играют очень важную роль, а это значит, что эти данные должны храниться эффективно и доступ к ним должен быть своевременным. Так как же этого добиться? Мы используем то, что называется структурами данных. С учетом сказанного давайте рассмотрим темы, которые мы рассмотрим в Структурах данных в Python.

Статья разбита на следующие части:

• Что такое структура данных?
• Типы структур данных в Python
• Встроенные структуры данных
  • Список
  • Словарь
  • Tuple
  • Наборы
• DEFED-DEFED STURDIN Деревья
• Связанные списки
• Графики
• HashMaps

Итак, приступим 🙂

Организация , управление и хранение данных очень важны, поскольку они обеспечивают более легкий доступ и эффективные модификации. Структуры данных позволяют организовать ваши данные таким образом, чтобы вы могли хранить наборы данных, связывать их и выполнять с ними соответствующие операции.

Python имеет неявную поддержку структур данных, которые позволяют хранить данные и получать к ним доступ. Эти структуры называются List, Dictionary, Tuple и Set.

Python позволяет своим пользователям создавать свои собственные структуры данных, что дает им полный контроль над их функциональностью. Наиболее известными структурами данных являются стек, очередь, дерево, связанный список и т. д., которые также доступны вам на других языках программирования. Итак, теперь, когда вы знаете, какие типы вам доступны, почему бы нам не перейти к структурам данных и не реализовать их с помощью Python.

my_list = [] #создать пустой список
распечатать (мой_список)
my_list = [1, 2, 3, 'пример', 3. 132] # создание списка с данными
распечатать (мой_список)
 

мой_список = [1, 2, 3]
распечатать (мой_список)
my_list.append([555, 12]) #добавить как отдельный элемент
распечатать (мой_список)
my_list.extend([234, 'more_example']) #добавить как разные элементы
распечатать (мой_список)
my_list.insert(1, 'insert_example') #добавить элемент i
распечатать (мой_список)
 

my_list = [1, 2, 3, 'пример', 3.132, 10, 30]
del my_list[5] #удалить элемент с индексом 5
распечатать (мой_список)
my_list.remove('example') #удалить элемент со значением
распечатать (мой_список)
a = my_list.pop(1) #выбрать элемент из списка
print('Извлеченный элемент: ', a, 'Оставшийся список: ', my_list)
my_list.clear() # очистить список
распечатать (мой_список)
 

my_list = [1, 2, 3, 'пример', 3.132, 10, 30]
для элемента в my_list: #доступ к элементам один за другим
    печать (элемент)
print(my_list) #доступ ко всем элементам
print(my_list[3]) #доступ к элементу индекса 3
print(my_list[0:2]) #доступ к элементам от 0 до 1 и исключение 2
print(my_list[::-1]) #доступ к элементам в обратном порядке
 

мой_список = [1, 2, 3, 10, 30, 10]
print(len(my_list)) # найти длину списка
print(my_list.index(10)) # найти индекс элемента, который встречается первым
print(my_list.count(10)) #найти количество элементов
print(sorted(my_list)) #печатать отсортированный список, но не изменять исходный
my_list.sort(reverse=True) #сортировка исходного списка
распечатать (мой_список)
 

 6
3
2
[1, 2, 3, 10, 10, 30]
[30, 10, 10, 3, 2, 1] 

my_dict = {} #пустой словарь
печать (мой_дикт)
my_dict = {1: 'Python', 2: 'Java'} #словарь с элементами
печать (мой_дикт)
 

my_dict = {'Первый': 'Питон', 'Второй': 'Ява'}
печать (мой_дикт)
my_dict['Second'] = 'C++' #изменение элемента
печать (мой_дикт)
my_dict['Third'] = 'Ruby' #добавление пары ключ-значение
печать (мой_дикт)
 

my_dict = {'Первый': 'Python', 'Второй': 'Java', 'Третий': 'Ruby'}
a = my_dict.pop('Третий') #элемент pop
print('Значение:', а)
print('Словарь:', my_dict)
b = my_dict.popitem() # извлекает пару ключ-значение
print('Ключ, пара значений:', b)
print('Словарь', my_dict)
my_dict.clear() #пустой словарь
печать('n', my_dict)
 

my_dict = {'Первый': 'Питон', 'Второй': 'Ява'}
print(my_dict['First']) #доступ к элементам с помощью ключей
печать (my_dict. get («Второй»))
 

my_dict = {'Первый': 'Python', 'Второй': 'Java', 'Третий': 'Ruby'}
print(my_dict.keys()) #получить ключи
print(my_dict.values()) #получить значения
print(my_dict.items()) #получить пары ключ-значение
печать (my_dict.get («Первый»))
 

my_tuple = (1, 2, 3) #создать кортеж
печать (мой_кортеж)
 

my_tuple2 = (1, 2, 3, 'edureka') #доступ к элементам
для x в my_tuple2:
    печать (х)
печать (my_tuple2)
печать (my_tuple2 [0])
печать (my_tuple2 [:])
печать (my_tuple2 [3] [4])
 

my_tuple = (1, 2, 3)
my_tuple = my_tuple + (4, 5, 6) # добавить элементы
печать (мой_кортеж)
 

my_tuple = (1, 2, 3, ['хинди', 'питон'])
my_tuple[3][0] = 'английский'
печать (мой_кортеж)
печать (my_tuple.count (2))
печать (my_tuple.index (['английский', 'питон']))
 

my_set = {1, 2, 3, 4, 5, 5, 5} #создать набор
печать (мой_набор)