数据结构

https://docs.python.org/zh-cn/3.12/tutorial/datastructures.html (opens new window)

本章深入讲解之前学过的一些内容，同时，还增加了新的知识点

列表详解

列表数据类型支持很多方法，列表对象的所有方法所示如下：

• list.append(x)

在列表末尾添加一个元素，相当于 a[len(a):] = [x]

• list.extend(iterable)

用可迭代对象的元素扩展列表。相当于 a[len(a):] = iterable

• list.insert(i, x)

在指定位置插入元素。第一个参数是插入元素的索引，因此，a.insert(0, x) 在列表开头插入元素， a.insert(len(a), x) 等同于 a.append(x)

• list.remove(x)

从列表中删除第一个值为 x 的元素。未找到指定元素时，触发 ValueError (opens new window) 异常

• list.pop([i])

移除列表中给定位置上的条目，并返回该条目。 如果未指定索引号，则 a.pop() 将移除并返回列表中的最后一个条目。 如果列表为空或索引号在列表索引范围之外则会引发 IndexError (opens new window)

• list.clear()

删除列表里的所有元素，相当于 del a[:]

• list.index(x[, start[, end]])

返回列表中第一个值为 x 的元素的零基索引。未找到指定元素时，触发 ValueError (opens new window) 异常 可选参数 start 和 end 是切片符号，用于将搜索限制为列表的特定子序列。返回的索引是相对于整个序列的开始计算的，而不是 start 参数

• list.count(x)

返回列表中元素 x 出现的次数。

• list.sort(*, key=None, reverse=False)

就地排序列表中的元素（要了解自定义排序参数，详见 sorted() (opens new window)）。

• list.reverse()

翻转列表中的元素

• list.copy()

返回列表的浅拷贝。相当于 a[:]

多数列表方法示例：

>>> fruits = ['orange', 'apple', 'pear', 'banana', 'kiwi', 'apple', 'banana']
# apple 在列表中出现的次数
>>> fruits.count('apple')
2
>>> fruits.count('tangerine')
0
>>> fruits.index('banana')
3

# 找到下一个从位置 4 的香蕉
>>> fruits.index('banana', 4)
6

>>> fruits.reverse()
>>> fruits
['banana', 'apple', 'kiwi', 'banana', 'pear', 'apple', 'orange']
>>> fruits.append('grape')
>>> fruits
['banana', 'apple', 'kiwi', 'banana', 'pear', 'apple', 'orange', 'grape']

>>> fruits.sort()
>>> fruits
['apple', 'apple', 'banana', 'banana', 'grape', 'kiwi', 'orange', 'pear']

>>> fruits.pop()
'pear'

你可能已经注意到 insert, remove 或 sort 等仅修改列表的方法都不会打印返回值 -- 它们返回默认值 None。 这是适用于 Python 中所有可变数据结构的设计原则 :::tips 别的语言可能会将可变对象返回，允许方法连续执行，例如 d->insert("a")->remove("b")->sort(); ::: 你可能会注意到的另一件事是并非所有数据都可以排序或比较。 举例来说，[None, 'hello', 10] 就不可排序因为整数不能与字符串比较而 None 不能与其他类型比较。 此外，还存在一些没有定义顺序关系的类型。 例如，3+4j < 5+7j 就不是一个合法的比较

用列表实现堆栈

通过列表方法可以非常容易地将列表作为栈来使用，最后添加的元素将最先被提取（“后进先出”）。 要向栈顶添加一个条目，请使用 append()。 要从栈顶提取一个条目，请使用 pop()，无需显式指定索引。 例如:

>>> stack = [3, 4, 5]
>>> stack.append(6)
>>> stack.append(7)
>>> stack
[3, 4, 5, 6, 7]
>>> stack.pop()
7
>>> stack
[3, 4, 5, 6]
>>> stack.pop()
6
>>> stack.pop()
5
>>> stack
[3, 4]

用列表实现队列

列表也可以用作队列，最先加入的元素，最先取出（“先进先出”）；然而，列表作为队列的效率很低。因为，在列表末尾添加和删除元素非常快，但在列表开头插入或移除元素却很慢（因为所有其他元素都必须移动一位）。 实现队列最好用 collections.deque (opens new window)，可以快速从两端添加或删除元素。例如：

>>> from collections import deque
>>> queue = deque(["Eric", "John", "Michael"])
>>> queue.append("Terry")
>>> queue.append("Graham") 
>>> queue.popleft() 		# 弹出第一个到达的元素
'Eric'
>>> queue.popleft()
'John'
>>> queue
deque(['Michael', 'Terry', 'Graham'])

列表推导式

列表推导式创建列表的方式更简洁。常见的用法为，**对序列 **或 **可迭代对象 **中的每个元素应用某种操作，用生成的结果创建新的列表；或用满足特定条件的元素创建子序列 例如，创建平方值的列表：

>>> squares = []
>>> for x in range(10):
...   squares.append(x**2)			# x**2 是表示计算 x 的平方
... 
>>> squares
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

注意，这段代码创建（或覆盖）变量 x，该变量在循环结束后仍然存在。下述方法可以无副作用地计算平方列表：

squares = list(map(lambda x: x**2, range(10)))

或等价于：

squares = [x**2 for x in range(10)]

上面这种写法更简洁、易读 列表推导式的方括号内包含以下内容：一个表达式，后面为一个 for 子句，然后，是零个或多个 for 或 if 子句。结果是由表达式依据 for 和 if 子句求值计算而得出一个新列表。 举例来说，以下列表推导式将两个列表中不相等的元素组合起来：

>>> [(x, y) for x in [1,2,3] for y in [3,1,4] if x != y]
[(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]

[(x, y) for x in [1,2,3] for y in [3,1,4] if x != y] 等价于：

>>> combs = []
>>> for x in [1,2,3]:
...     for y in [3,1,4]:
...         if x != y:
...             combs.append((x, y))
... 
>>> combs
[(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]

注意，上面两段代码中，for (opens new window) 和 if (opens new window) 的顺序相同。 表达式是元组（例如上例的 (x, y)）时，必须加上括号：

>>> vec = [-4, -2, 0, 2, 4]
>>> [x*2 for x in vec]			# 创建一个值加倍的新列表
[-8, -4, 0, 4, 8]

# 过滤列表排除负数
>>> [x for x in vec if x >= 0]
[0, 2, 4]

# 将所有元素都执行 abs 操作（绝对值）
>>> [abs(x) for x in vec]
[4, 2, 0, 2, 4]

# 在所有元素上执行一个方法
>>> freshfruit = ['  banana', '  loganberry ', 'passion fruit  ']
>>> [weapon.strip() for weapon in freshfruit]
['banana', 'loganberry', 'passion fruit']

# 创建一个 元组列表，如 (数字，数字的平方)
>>> [(x, x**2) for x in range(6)]
[(0, 0), (1, 1), (2, 4), (3, 9), (4, 16), (5, 25)]

# 元组必须加括号，否则引发错误
>>> [x, x**2 for x in range(6)]
  File "<stdin>", line 1
    [x, x**2 for x in range(6)]
     ^^^^^^^
SyntaxError: did you forget parentheses around the comprehension target?

# 将一个二维数组展开为一维数组
>>> vec = [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]
>>> [num for elem in vec for num in elem]
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

列表推导式可以使用 **复杂的表达式 **和 嵌套函数：

>>> from math import pi
>>> [str(round(pi, i)) for i in range(1, 6)]
['3.1', '3.14', '3.142', '3.1416', '3.14159']

嵌套的列表推导式

列表推导式中的 **初始表达式 **可以是 任何表达式，甚至可以是另一个列表推导式 下面这个 3x4 矩阵，由 3 个长度为 4 的列表组成：

>>> matrix = [
...     [1, 2, 3, 4],
...     [5, 6, 7, 8],
...     [9, 10, 11, 12],
... ]

下面的列表推导式可以转置行列

>>> [[row[i] for row in matrix] for i in range(4)]
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]

如我们在之前小节中看到的，内部的列表推导式是在它之后的 for (opens new window) 的上下文中被求值的，所以这个例子等价于:

>>> transposed = []
>>> for i in range(4):
...     transposed.append([row[i] for row in matrix])
...       
>>> transposed
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]

反过来说，也等价于：

>>> transposed = []
>>> for i in range(4):
...     # the following 3 lines implement the nested listcomp
...     transposed_row = []
...     for row in matrix:
...         transposed_row.append(row[i])
...     transposed.append(transposed_row)
... 
>>> transposed
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]

实际应用中，最好用内置函数替代复杂的流程语句。此时，zip() (opens new window) 函数更好用：

>>> list(zip(*matrix))
[(1, 5, 9), (2, 6, 10), (3, 7, 11), (4, 8, 12)]

关于本行中星号的详细说明，参见 解包实参列表 (opens new window)

小结：列表推导式

• 列表推导式：从左往右边嵌套执行

[(x, y) for x in [1,2,3] for y in [3,1,4] if x != y] 等价于：

>>> combs = []
>>> for x in [1,2,3]:
...     for y in [3,1,4]:
...         if x != y:
...             combs.append((x, y))
... 
>>> combs
[(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]

• 嵌套列表推导式：从右边往左边嵌套执行

[[row[i] for row in matrix] for i in range(4)]

>>> transposed = []
>>> for i in range(4):
...     transposed.append([row[i] for row in matrix])
...       
>>> transposed
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]

del 语句

有一种方式可以 **按索引 **而不是值从列表中移除条目: del (opens new window) 语句。 这与返回一个值的 pop() 方法不同。 del 语句也可用于从列表中 **移除切片 **或 **清空 **整个列表（我们之前通过将切片赋值为一个空列表实现过此操作）。 例如:

>>> a = [-1, 1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
>>> del a[0]		# 按索引删除
>>> a
[1, 66.25, 333, 333, 1234.5]

>>> del a[2:4]		# 删除切片
>>> a
[1, 66.25, 1234.5]
>>> del a[:]		# 删除切片，这个切片表示所有数据
>>> a
[]

del (opens new window) 也可以用来删除整个变量：

>>> del a

# 再次引用变量 a，会报错 a 没有定义过
>>> a
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'a' is not defined

此后，再引用 a 就会报错（直到为它赋与另一个值）。后文会介绍 del (opens new window) 的其他用法

元组和序列 tuple

**列表 **和 **字符串 **有很多共性，例如，**索引 **和 切片 操作。这两种数据类型是 序列 （参见 序列类型 --- list, tuple, range (opens new window)）。随着 Python 语言的发展，其他的序列类型也被加入其中。本节介绍另一种标准序列类型：元组 元组由多个用逗号隔开的值组成，例如：

>>> t = 12345, 54321, 'hello!'
>>> t[0]
12345
>>> t
(12345, 54321, 'hello!')

# 元组可以嵌套
>>> u = t,(1,2,3,4,5)
>>> u
((12345, 54321, 'hello!'), (1, 2, 3, 4, 5))

# 元组不可变（Tuples are immutable）
>>> t[0] = 88888
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

# 但它们可以包含可变对象
>>> v = ([1, 2, 3], [3, 2, 1])
>>> v
([1, 2, 3], [3, 2, 1])
>>> v[0][0]=4
>>> v
([4, 2, 3], [3, 2, 1])

输出时，元组都要由 圆括号 标注，这样才能正确地解释嵌套元组。输入时，圆括号可有可无，不过经常是必须的（如果元组是更大的表达式的一部分）。不允许为元组中的单个元素赋值，当然，可以创建含列表等可变对象的元组 虽然，元组与列表很像，但使用场景不同，用途也不同。元组是 immutable (opens new window) （不可变的），一般可包含 异质元素序列，通过解包（见本节下文）或索引访问（如果是 namedtuples (opens new window)，可以属性访问）。列表是 mutable (opens new window) （可变的），列表元素一般为** 同质类型**，可迭代访问 构造 0 个或 1 个元素的元组比较特殊：为了适应这种情况，对句法有一些额外的改变。用一对空圆括号就可以创建空元组；只有一个元素的元组可以通过在这个元素后添加逗号来构建（圆括号里只有一个值的话不够明确）。丑陋，但是有效。例如：

>>> empty = ()
>>> singleton = 'hello',
>>> len(empty)
0
>>> len(singleton)
1
>>> singleton
('hello',)
>>> empty
()

语句 t = 12345, 54321, 'hello!' 是 元组打包 的例子：值 12345, 54321 和 'hello!' 一起被打包进元组。逆操作也可以：

>>> t = 12345, 54321, 'hello!'
# 再将元组解包
>>> x,y,z = t
>>> x
12345

称之为 序列解包 也是妥妥的，适用于右侧的任何序列。序列解包时，左侧变量与右侧序列元素的数量应相等。注意，多重赋值其实只是元组打包和序列解包的组合

集合 set

Python 还支持 **集合 **这种数据类型。集合是 **由不重复元素 **组成的 无序容器。基本用法包括成员检测、消除重复元素。集合对象支持合集、交集、差集、对称差分等数学运算。 创建集合用花括号或 set() (opens new window) 函数。注意，创建空集合只能用 set()，不能用 {}，{} 创建的是空字典，下一小节介绍数据结构：字典 以下是一些简单的示例：

>>> basket = {'apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana'}
>>> print(basket) 	# 显示的元素已经去重
{'orange', 'banana', 'pear', 'apple'}
>>> 'orange' in basket  	# 快速成员检测，是否在集合中
True
>>> 'crabgrass' in basket
False

# 演示两个单词中唯一字母的集合运算
>>> a = set('abracadabra')
>>> b = set('alacazam')
>>> a	# 唯一字母
{'d', 'b', 'a', 'c', 'r'}
>>> a - b	# 去掉 b 中存在的字母
{'d', 'b', 'r'}
>>> a | b	# 存在 a 或 b 或两者中的字母
{'d', 'b', 'a', 'c', 'z', 'l', 'm', 'r'}
>>> a & b	# a 和 b 都存在的字母
{'a', 'c'}
>>> a ^ b	# a 或 b 中的字母，但不是两者都有，可以理解为，去掉两者都有的元素
{'z', 'l', 'm', 'b', 'd', 'r'}

与 列表推导式 类似，集合也支持推导式：

>>> a = {x for x in 'abracadabra' if x not in 'abc'}
>>> a
{'d', 'r'}

字典 dict

另一个非常有用的 Python 内置数据类型是 字典 (参见 映射类型 --- dict (opens new window))。 字典在其他语言中可能会被称为“关联存储”或“关联数组”。 不同于以固定范围的数字进行索引的序列，字典是以 键 进行索引的，键可以是任何不可变类型；字符串和数字总是可以作为键。 如果一个元组只包含字符串、数字或元组则也可以作为键；如果一个元组直接或间接地包含了任何可变对象，则不能作为键。 列表不能作为键，因为列表可以使用索引赋值、切片赋值或者 append() 和 extend() 等方法进行原地修改列表 可以把字典理解为 键值对 的集合，但字典的键必须是唯一的。花括号 {} 用于创建空字典。另一种初始化字典的方式是，在花括号里输入逗号分隔的键值对，这也是字典的输出方式 字典的主要用途是通过关键字存储、提取值。用 del 可以删除键值对。用已存在的关键字存储值，与该关键字关联的旧值会被取代。通过不存在的键提取值，则会报错 对字典执行 list(d) 操作，返回该字典中所有键的列表，按插入次序排列（如需排序，请使用 sorted(d)）。检查字典里是否存在某个键，使用关键字 in (opens new window)。 以下是一些字典的简单示例：

>>> tel = {'jack': 4098, 'sape': 4139}
>>> tel['guido'] = 4127
>>> tel
{'jack': 4098, 'sape': 4139, 'guido': 4127}
>>> tel['jack']
4098
>>> del tel['sape']
>>> tel['irv'] = 4127
>>> tel
{'jack': 4098, 'guido': 4127, 'irv': 4127}
>>> sorted(tel)
['guido', 'irv', 'jack']
>>> 'guido' in tel
True
>>> 'jack' not in tel
False

dict() (opens new window) 构造函数可以直接用键值对序列创建字典：

>>> dict([('sape', 4139), ('guido', 4127), ('jack', 4098)])
{'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098}

字典推导式可以用任意键值表达式创建字典：

>>> {x: x**2 for x in (2, 4, 6)}
{2: 4, 4: 16, 6: 36}

关键字是比较简单的字符串时，直接用关键字参数指定键值对更便捷：

>>> dict(sape=4139, guido=4127, jack=4098)
{'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098}

循环技巧

当对字典执行循环时，可以使用 items() (opens new window) 方法同时提取键及其对应的值

>>> knights = {'gallahad': 'the pure', 'robin': 'the brave'}
>>> for k,v in knights.items():
...     print(k,v)
... 
gallahad the pure
robin the brave

在序列中循环时，用 enumerate() (opens new window) 函数可以同时取出位置索引和对应的值：

# 相当于遍历的时候，有自带的索引了
>>> for i, v in enumerate(['tic', 'tac', 'toe']):
...     print(i,v)
... 
0 tic
1 tac
2 toe

同时循环两个或多个序列时，用 zip() (opens new window) 函数可以将其内的元素一一匹配：

>>> questions = ['name', 'quest', 'favorite color']
>>> answers = ['lancelot', 'the holy grail', 'blue']
>>> for q, a in zip(questions, answers):
...     print('What is your {0}?  It is {1}.'.format(q, a))
... 
What is your name?  It is lancelot.
What is your quest?  It is the holy grail.
What is your favorite color?  It is blue.

:::info 相当于一起遍历？厉害了 ::: 为了逆向对序列进行循环，可以求出欲循环的正向序列，然后调用 reversed() (opens new window) 函数：

# range：生成从 1 到 10 的序列，步长为 2
>>> for i in reversed(range(1, 10, 2)):
...     print(i)
... 
9
7
5
3
1

按指定顺序循环序列，可以用 sorted() (opens new window) 函数，在不改动原序列的基础上，返回一个重新的序列：

>>> basket = ['apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana']

>>> for i in sorted(basket):
...     print(i)
... 
apple
apple
banana
orange
orange
pear

使用 set() (opens new window) 去除序列中的重复元素。使用 sorted() (opens new window) 加 set() (opens new window) 则按排序后的顺序，循环遍历序列中的唯一元素：

>>> import math
>>> raw_data = [56.2, float('NaN'), 51.7, 55.3, 52.5, float('NaN'), 47.8]
>>> filtered_data = []
>>> for value in raw_data:
...     if not math.isnan(value):	# 不为 Nan 的时候添加到列表中
...             filtered_data.append(value)
... 
>>> filtered_data
[56.2, 51.7, 55.3, 52.5, 47.8]

深入条件控制

while 和 if 条件句不只可以进行比较，还可以使用任意运算符 比较运算符 in 和 not in 用于执行确定一个值是否存在（或不存在）于某个容器中的成员检测。 运算符 is 和 is not 用于比较两个对象是否是同一个对象。 所有比较运算符的优先级都一样，且低于任何数值运算符。 比较操作支持链式操作。例如，a < b == c 校验 a 是否小于 b，且 b 是否等于 c 比较操作可以用布尔运算符 and 和 or 组合，并且，比较操作（或其他布尔运算）的结果都可以用 not 取反。这些操作符的优先级低于比较操作符；not 的优先级最高， or 的优先级最低，因此，A and not B or C 等价于 (A and (not B)) or C。与其他运算符操作一样，此处也可以用圆括号表示想要的组合 布尔运算符 and 和 or 是所谓的 短路 运算符：其参数从左至右求值，一旦可以确定结果，求值就会停止。例如，如果 A 和 C 为真，B 为假，那么 A and B and C 不会对 C 求值。用作普通值而不是布尔值时，短路运算符的返回值通常是最后一个求了值的参数 还可以把比较运算或其它布尔表达式的结果赋值给变量，例如：

>>> string1, string2, string3 = '', 'Trondheim', 'Hammer Dance'
# 这里返回的是最后一个求了值的参数
>>> non_null = string1 or string2 or string3
>>> non_null
'Trondheim'

注意，Python 与 C 不同，在表达式内部赋值必须显式使用 海象运算符 (opens new window) :=。 这避免了 C 程序中常见的问题：要在表达式中写 == 时，却写成了 =

序列和其他类型的比较

序列对象可以与相同序列类型的其他对象比较。这种比较使用 字典式 顺序：首先，比较前两个对应元素，如果不相等，则可确定比较结果；如果相等，则比较之后的两个元素，以此类推，直到其中一个序列结束。如果要比较的两个元素本身是相同类型的序列，则递归地执行字典式顺序比较。如果两个序列中所有的对应元素都相等，则两个序列相等。如果一个序列是另一个的初始子序列，则较短的序列可被视为较小（较少）的序列。 对于字符串来说，字典式顺序使用 Unicode 码位序号排序单个字符。下面列出了一些比较相同类型序列的例子：

(1, 2, 3)              < (1, 2, 4)
[1, 2, 3]              < [1, 2, 4]
'ABC' < 'C' < 'Pascal' < 'Python'
(1, 2, 3, 4)           < (1, 2, 4)
(1, 2)                 < (1, 2, -1)
(1, 2, 3)             == (1.0, 2.0, 3.0)
(1, 2, ('aa', 'ab'))   < (1, 2, ('abc', 'a'), 4)

注意，当比较不同类型的对象时，只要待比较的对象提供了合适的比较方法，就可以使用 < 和 > 进行比较。例如，混合的数字类型通过数字值进行比较，所以，0 等于 0.0，等等。如果没有提供合适的比较方法，解释器不会随便给出一个比较结果，而是引发 TypeError (opens new window) 异常