登录
首页 >  文章 >  python教程

Python小白看过来!数据结构与算法之常用数据结构实现技巧

时间:2025-06-06 20:07:44 331浏览 收藏

**Python小白速来!数据结构与算法之常见数据结构实现方式** 想提升代码效率?本文带你深入了解Python中常见数据结构的实现方式。作为一名Python小白,掌握数据结构是进阶的关键一步。Python内置列表、字典和集合等常用数据结构,而树和图则需要手动实现或借助第三方库。列表适合顺序和随机访问,字典基于哈希表实现高效的键值对存储,集合则用于数据去重和集合运算。本文还将介绍如何使用Python实现树和图,以及深度优先和广度优先等常见遍历方式。掌握这些数据结构的底层实现,能让你写出更高效、更优雅的Python代码。

Python内置数据结构包括列表、字典、集合,树和图需手动实现或借助库。1. 列表是动态数组,适合顺序和随机访问,但频繁在头部插入元素建议用collections.deque;2. 字典基于哈希表,平均时间复杂度为O(1),支持键值对存储,可保持插入顺序;3. 集合用于去重和集合运算,判断元素是否存在效率高;4. 树和图需自定义类或使用第三方库如networkx实现,常见遍历方式有深度优先和广度优先。掌握这些结构的实现有助于提升代码效率。

Python数据结构与算法 Python常见数据结构实现方式

Python 作为一门高级编程语言,内置了很多常用的数据结构,并且支持灵活的自定义实现。掌握这些数据结构的实现方式,对理解算法、提升代码效率很有帮助。


列表(List):动态数组的实现

Python 的列表是动态数组的一种实现,可以自动扩容。它在内存中是连续存储的,所以访问元素很快,时间复杂度为 O(1)。但插入和删除操作可能需要移动大量元素,最坏情况下时间复杂度为 O(n)。

  • 如果你在频繁地往列表头部插入元素,建议考虑使用 collections.deque
  • 使用列表模拟栈(stack)时,用 append()pop() 效率很高。
  • 模拟队列(queue)时,用 pop(0) 性能较差,推荐用双端队列 deque.popleft()

列表非常适合顺序访问和随机访问,但在频繁修改中间或开头位置时性能一般。


字典(Dict):哈希表的实现

字典是基于哈希表实现的,键值对存储,查找、插入和删除的时间复杂度平均为 O(1),非常高效。每个键必须是可哈希的类型,比如整数、字符串、元组等。

  • 字典底层通过哈希函数计算键的位置,如果发生冲突(不同键算出同一个索引),会采用开放寻址法或链式存储来解决。
  • 如果你希望保持插入顺序,在 Python 3.7 及以上版本中,字典默认就是有序的。
  • 自定义对象作为键时,要确保其实现了 __hash__()__eq__() 方法。

如果你需要一个默认值返回机制,可以用 dict.get(key, default) 或者 collections.defaultdict


集合(Set):无序不重复集合

集合是基于哈希表实现的,内部只保存键,没有值。它适合用来去重或者进行集合运算(交集、并集、差集等)。

  • 判断某个元素是否在集合中,比列表快得多,平均时间复杂度是 O(1)。
  • 集合本身是不可哈希的,但有不可变版本 frozenset
  • 常见操作包括:add(), remove(), union(), intersection() 等。

举个例子:你想快速判断两个列表是否有共同元素,可以把它们转成集合后求交集。


树和图:需要手动实现或借助库

Python 标准库并没有直接提供树(Tree)或图(Graph)这类结构,通常需要自己构建类或者使用第三方库如 networkx

  • 实现二叉树时,通常定义节点类,包含值、左子节点和右子节点。
  • 图可以用邻接表(字典+列表)或邻接矩阵(二维数组)表示。
  • 常见遍历方式:深度优先(DFS)、广度优先(BFS)。

例如,用字典表示图:

graph = {
    'A': ['B', 'C'],
    'B': ['A', 'D'],
    'C': ['A', 'E'],
    'D': ['B'],
    'E': ['C']
}

这种结构清晰又容易操作,适合处理图相关的搜索和路径问题。


基本上就这些。Python 提供了很丰富的基础数据结构,同时也很灵活,可以根据需要扩展实现更复杂的结构。了解它们的底层实现方式,有助于写出更高效的代码。

以上就是本文的全部内容了,是否有顺利帮助你解决问题?若是能给你带来学习上的帮助,请大家多多支持golang学习网!更多关于文章的相关知识,也可关注golang学习网公众号。

相关阅读
更多>
最新阅读
更多>
课程推荐
更多>