python1234出栈_Python教程第四章 数据结构

本系列文章是我学习Python3.9的官方tutorial的笔记，大部分来源于官网的中文翻译，但由于该翻译有些部分实在太差和啰嗦，我做了很多删除和修改，还有部分原文讲不明白的，我参考其他资料增加了进一步阐述说明。

本章将详细介绍一些前面已经了解的内容，并添加了一些新内容。

4.1 列表的更多特性

列表数据类型还有很多方法，这里是列表对象方法的清单：

list.append(x)

在列表的末尾添加一个元素。相当于 a[len(a):] = [x] 。

list.extend(iterable)

使用可迭代对象中的所有元素来扩展列表。相当于 a[len(a):] = iterable 。

list.insert(i, x)

在给定的位置插入一个元素。第一个参数是要插入的元素的索引，所以 a.insert(0, x) 插入列表头部， a.insert(len(a), x) 等同于 a.append(x) 。

list.remove(x)

移除列表中第一个值为 x 的元素。如果没有这样的元素，则抛出 ValueError 异常。

list.pop([i])

删除列表中给定位置的元素并返回它。如果没有给定位置，a.pop() 将会删除并返回列表中的最后一个元素。( 方法签名中 i 两边的方括号表示这个参数是可选的，而不是要你输入方括号。你会在 Python 参考库中经常看到这种表示方法)。

list.clear()

删除列表中所有的元素。相当于 del a[:] 。

list.index(x[, start[, end]])

返回列表中第一个值为 x 的元素的从零开始的索引。如果没有这样的元素将会抛出 ValueError 异常。

可选参数 start 和 end 是切片符号，用于将搜索限制为特定的范围。

list.count(x)

返回元素 x 在列表中出现的次数。

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

对列表中的元素进行排序(参数可用于自定义排序，解释请参见 sorted())。

list.reverse()

反转列表中的元素。

list.copy()

返回列表的一个浅拷贝。相当于 a[:] 。

列表方法示例：

>>> fruits = ['orange', 'apple', 'pear', 'banana', 'kiwi', 'apple', 'banana']

>>> fruits.count('apple')

2

>>> fruits.count('tangerine')

0

>>> fruits.index('banana')

3

>>> fruits.index('banana', 4) # Find next banana starting a position 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'

4.1.1 列表作为栈使用

列表方法使得列表作为栈非常容易，最后一个插入的最先被取出(“后进先出”)。要添加一个元素到栈顶，使用 append() 。要从栈顶取出一个元素，使用 pop() ，不用指定索引。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]

4.1.2 列表作为队列使用

列表也可以用作队列，其中先添加的元素最先被取出 (“先进先出”)；然而列表用作这个目的相当低效。因为在列表的末尾添加和弹出元素非常快，但是在列表的开头插入或弹出元素却很慢 (因为所有的其他元素都必须移动一位)。

若要实现一个队列， collections.deque 被设计用于快速地从两端操作。例如：

>>> from collections import deque

>>> queue = deque(["Eric", "John", "Michael"])

>>> queue.append("Terry") # Terry arrives

>>> queue.append("Graham") # Graham arrives

>>> queue.popleft() # The first to arrive now leaves

'Eric'

>>> queue.popleft() # The second to arrive now leaves

'John'

>>> queue # Remaining queue in order of arrival

deque(['Michael', 'Terry', 'Graham'])

4.1.3 列表推导式

列表推导式提供了一个更简单的创建列表的方法。常见的用法是把某种操作应用于序列或可迭代对象的每个元素上，然后使用其结果来创建列表，或者通过满足某些特定条件元素来创建子序列。

例如，假设我们想创建一个平方列表，像这样

>>> squares = []

>>> for x in range(10):

... squares.append(x**2)

...

>>> squares

[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

注意这里创建(或被重写)的名为 x 的变量在for循环后仍然存在。我们可以用下面这种方式避免这种副作用：

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

或者：

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

上面这种写法更加简洁易读。

列表推导式的结构是由一对方括号所包含的以下内容：一个表达式，后面跟一个 for 子句，然后是零个或多个 for 或 if 子句。 其结果将是一个新列表，由对表达式依据后面的 for 和 if 子句的内容进行求值计算而得出。 举例来说，以下列表推导式会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)]

而它等价于

>>> 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)]

注意在上面两个代码片段中， for 和 if 的顺序是相同的。

如果表达式是一个元组(例如上面的 (x, y))，那么就必须加上括号

>>> vec = [-4, -2, 0, 2, 4]

>>> # create a new list with the values doubled

>>> [x*2 for x in vec]

[-8, -4, 0, 4, 8]

>>> # filter the list to exclude negative numbers

>>> [x for x in vec if x >= 0]

[0, 2, 4]

>>> # apply a function to all the elements

>>> [abs(x) for x in vec]

[4, 2, 0, 2, 4]

>>> # call a method on each element

>>> freshfruit = [' banana', ' loganberry ', 'passion fruit ']

>>> [weapon.strip() for weapon in freshfruit]

['banana', 'loganberry', 'passion fruit']

>>> # create a list of 2-tuples like (number, square)

>>> [(x, x**2) for x in range(6)]

[(0, 0), (1, 1), (2, 4), (3, 9), (4, 16), (5, 25)]

>>> # the tuple must be parenthesized, otherwise an error is raised

>>> [x, x**2 for x in range(6)]

File "", line 1, in

[x, x**2 for x in range(6)]

^

SyntaxError: invalid syntax

>>> # flatten a list using a listcomp with two 'for'

>>> 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]

列表推导式还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']

4.1.4 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，包括另一个列表推导式。

考虑下面这个 3x4的矩阵，它由3个长度为4的列表组成

>>> matrix = [

... [1, 2, 3, 4],

... [5, 6, 7, 8],

... [9, 10, 11, 12],

... ]

下面的列表推导式将交换其行和列

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

[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]

如上节所示，嵌套的列表推导式是基于跟随其后的 for 进行求值的，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]]

同样也等价于：

>>> 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，你应该会更倾向使用内置函数去组成复杂的流程语句。 zip() 函数将会很好地处理这种情况：

>>> list(zip(*matrix))

[(1, 5, 9), (2, 6, 10), (3, 7, 11), (4, 8, 12)]

4.2 del 语句

有一种方式可以从列表按照给定的索引而不是值来移除一个元素: 那就是 del 语句。 它不同于会返回一个值的 pop() 方法。 del 语句也可以用来从列表中移除切片或者清空整个列表(我们之前用过的方式是将一个空列表赋值给指定的切片)。 例如:

>>> a = [-1, 1, 66.25, 333, 333, 1234.5]

>>> del a[0]

>>> a

[1, 66.25, 333, 333, 1234.5]

>>> del a[2:4]

>>> a

[1, 66.25, 1234.5]

>>> del a[:]

>>> a

[]

del 也可以被用来删除整个变量

>>> del a

此后再引用 a 时会报错。

4.3 元组和序列

我们看到列表和字符串有很多共同特性，例如索引和切片操作。他们是 序列 数据类型(参见 序列类型 --- list列表, tuple元组, range)中的两种。这里介绍另一种标准序列类型: 元组。

一个元组由几个被逗号隔开的值组成，例如

>>> t = 12345, 54321, 'hello!'

>>> t[0]

12345

>>> t

(12345, 54321, 'hello!')

>>> # Tuples may be nested:

... u = t, (1, 2, 3, 4, 5)

>>> u

((12345, 54321, 'hello!'), (1, 2, 3, 4, 5))

>>> # Tuples are immutable:

... t[0] = 88888

Traceback (most recent call last):

File "", line 1, in

TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

>>> # but they can contain mutable objects:

... v = ([1, 2, 3], [3, 2, 1])

>>> v

([1, 2, 3], [3, 2, 1])

如你所见，元组在输出时总是被圆括号包围的，以便正确表示嵌套元组。输入时圆括号可有可无，不过经常会是必须的(如果这个元组是一个更大的表达式的一部分)。给元组中的一个单独的元素赋值是不允许的，因为元组具有不可变性，当然你可以创建包含可变对象的元组，例如列表。

一个特殊的问题是构造包含0个或1个元素的元组：为了适应这种情况，语法有一些额外的改变。空元组可以直接用一对空圆括号创建，含有一个元素的元组可以通过在这个元素后添加一个逗号来构建(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',)

语句 t = 12345, 54321, 'hello!' 是 元组打包 的一个例子：值 12345, 54321 和 'hello!' 被打包进元组。其逆操作也是允许的

>>> x, y, z = t

这被称为 序列解包 也是很恰当的，因为解包操作的等号右侧可以是任何序列。序列解包要求等号左侧的变量数与右侧序列里所含的元素数相同。

4.4 集合

集合是由不重复元素组成的无序的集。花括号或 set() 函数可以用来创建集合。注意：要创建一个空集合你只能用 set() 而不能用 {}，因为后者是创建一个空字典，这种数据结构我们会在下一节进行讨论。

以下是一些简单的示例：

>>> basket = {'apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana'}

>>> print(basket) # show that duplicates have been removed

{'orange', 'banana', 'pear', 'apple'}

>>> 'orange' in basket # fast membership testing

True

>>> 'crabgrass' in basket

False

>>> # Demonstrate set operations on unique letters from two words

...

>>> a = set('abracadabra')

>>> b = set('alacazam')

>>> a # unique letters in a

{'a', 'r', 'b', 'c', 'd'}

>>> a - b # letters in a but not in b

{'r', 'd', 'b'}

>>> a | b # letters in a or b or both

{'a', 'c', 'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}

>>> a & b # letters in both a and b

{'a', 'c'}

>>> a ^ b # letters in a or b but not both

{'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}

类似于 列表推导式，集合也支持推导式形式：

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

>>> a

{'r', 'd'}

4.5 字典

另一个非常有用的 Python 內置数据类型是 字典 (参见 映射类型 --- dict)。与以连续整数为索引的序列不同，字典是以 关键字 为索引的，关键字可以是任意不可变类型，通常是字符串或数字。如果一个元组只包含字符串、数字或元组，那么这个元组也可以用作关键字。但如果元组直接或间接地包含了可变对象，那么它就不能用作关键字。

理解字典的最好方式，就是将它看做是一个 键: 值 对的集合，键必须是唯一的(在一个字典中)。一对花括号可以创建一个空字典：{} 。另一种初始化字典的方式是在一对花括号里放置一些以逗号分隔的键值对。

可以用 del 来删除一个键值对。如果你使用了一个已经存在的关键字来存储值，那么之前与这个关键字关联的值就会被丢弃。用一个不存在的键来取值则会报错。

对一个字典执行 list(d) 将返回包含该字典中所有键的列表，按插入次序排列 (如需其他排序，则要使用 sorted(d))。要检查字典中是否存在一个特定键，可使用 in 关键字。

以下是使用字典的一些简单示例：

>>> 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}

>>> list(tel)

['jack', 'guido', 'irv']

>>> sorted(tel)

['guido', 'irv', 'jack']

>>> 'guido' in tel

True

>>> 'jack' not in tel

False

dict() 构造函数可以直接从键值对序列里创建字典。

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

{'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098}

此外，字典推导式可以从任意的键值表达式中创建字典

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

{2: 4, 4: 16, 6: 36}

当关键字是简单字符串时，有时直接通过关键字参数来指定键值对更方便

>>> dict(sape=4139, guido=4127, jack=4098)

{'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098}

4.6 循环的技巧

当在字典中循环时，用 items() 方法可将关键字和对应的值同时取出

>>> knights = {'gallahad': 'the pure', 'robin': 'the brave'}

>>> for k, v in knights.items():

... print(k, v)

...

gallahad the pure

robin the brave

当在序列中循环时，用 enumerate() 函数可以将索引位置和其对应的值同时取出

>>> for i, v in enumerate(['tic', 'tac', 'toe']):

... print(i, v)

...

0 tic

1 tac

2 toe

当同时在两个或更多序列中循环时，可以用 zip() 函数将其内元素一一匹配。

>>> 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.

当逆向循环一个序列时，调用 reversed() 函数

>>> for i in reversed(range(1, 10, 2)):

... print(i)

...

9

7

5

3

1

如果要按某个指定顺序循环一个序列，可以用 sorted() 函数，它可以在不改动原序列的基础上返回一个新的排好序的序列

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

>>> for i in sorted(basket):

... print(i)

...

apple

apple

banana

orange

orange

pear

有时可能会想在循环时修改列表内容，一般来说改为创建一个新列表是比较简单且安全的

>>> 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):

... filtered_data.append(value)

...

>>> filtered_data

[56.2, 51.7, 55.3, 52.5, 47.8]