概念一： python 中列表，数组，集合，字典；

2024-07-11 13:30| 来源: 网络整理| 查看: 265

1. python 基本数据类型

首先python3 中自带的有六个标准的数据结构类型：

Number（数字）

String（字符串）

Tuple（元组）

List（列表）

Set（集合）

Dictionary（字典）

不可变数据（3 个）：Number（数字）、String（字符串）、Tuple（元组）；

可变数据（3 个）：List（列表）、Dictionary（字典）、Set（集合）。

2. 数据类型各自的特点 2.1 数组与列表

array 数组 []: 其中的所有元素必须是同一类型的元素；

list 列表 []: 创建时使用 your_list = [ ] , 其中的元素可以是不同的的类型，它支持数字，字符串甚至可以包含列表（所谓嵌套）

列表（list）是一个抽象的数据结构概念，它表示元素的有序集合，支持元素访问、修改、添加、删除和遍历等操作，无须使用者考虑容量限制的问题。列表可以基于链表或数组实现。

链表天然可以看作一个列表，其支持元素增删查改操作，并且可以灵活动态扩容。数组也支持元素增删查改，但由于其长度不可变，因此只能看作一个具有长度限制的列表。当使用数组实现列表时，长度不可变的性质会导致列表的实用性降低。这是因为我们通常无法事先确定需要存储多少数据，从而难以选择合适的列表长度。若长度过小，则很可能无法满足使用需求；若长度过大，则会造成内存空间浪费。

为解决此问题，我们可以使用动态数组（dynamic array）来实现列表。它继承了数组的各项优点，并且可以在程序运行过程中进行动态扩容。

实际上，许多编程语言中的标准库提供的列表是基于动态数组实现的，例如 Python 中的 list 、Java 中的 ArrayList 、C++ 中的 vector 和 C# 中的 List 等。在接下来的讨论中，我们将把“列表”和“动态数组”视为等同的概念。

注意将一个不可变类型字符串转化为数组时，使用 str2list = list( you_str); 使用（）； 2.2 集合 set()

集合 set(): 集合中的元素不能有重复性的，即python 中集合本身便是具备了去重的功能；

注意：集合中的元素可以是列表，而列表中的元素是可以重复的，只要各个列表不同即可；

基本功能是进行成员关系测试和删除重复元素。

集合（set）是由一个或数个形态各异的大小整体组成的，构成集合的事物或对象称作元素或是成员。

可以使用大括号 { } 或者 set() 函数创建集合，注意：创建一个空集合必须用 set() 而不是 { }，因为 { } 是用来创建一个空字典。

2.3 字典

字典（dictionary）是Python中另一个非常有用的内置数据类型。字典是一种映射类型，字典用 { } 标识，它是一个无序的键(key) : 值(value) 的集合。

键(key)必须使用不可变类型。在同一个字典中，键(key)必须是唯一的。

在 Python 字典中，键和值的类型可以是任意的，但为了使字典正常运行，必须满足键的特定要求和注意事项。

2.3.1 key Key Requirements 对key 的要求 Hashable:可哈希的，这包括了，Immutable types like strings, numbers, and tuples (containing only hashable elements) are hashable.字符串、数字和元组（仅包含可哈希元素）等不可变类型是可哈希的。

Keys must be hashable, meaning that they must have a hash value that does not change during their lifetime. This allows Python to use the hash value to quickly compare dictionary keys.键必须是可散列的，这意味着它们必须具有在其生命周期内不会更改的散列值。这使得Python可以使用哈希值来快速比较字典键。

Equality Comparison:平等比较：

Keys must support equality comparison. This is used to determine if two keys are the same. 键必须支持相等比较。这用于确定两个密钥是否相同。

Examples of valid keys:有效key 的示例：

Integers: 1, 2, 3整数： 1, 2, 3 Strings: “apple”, "banana"字符串： “apple”, “banana” Tuples (with hashable elements): (1, 2), (“key”, 3)元组（带有可散列元素）： (1, 2), (“key”, 3)

Examples of invalid keys:无效key 的示例： Lists: [1, 2, 3] (lists are mutable and thus not hashable)列表： [1, 2, 3] （列表是可变的，因此不可散列） Dictionaries: {1: ‘a’} (dictionaries are mutable and not hashable)字典： {1: ‘a’} （字典是可变的且不可散列）

2.3.2 value Value Requirements价值要求 There are no restrictions on the types of values in a dictionary. Values can be of any type, including mutable types like lists and dictionaries, or even other dictionaries.字典中的值的类型没有限制。值可以是任何类型，包括可变类型，例如列表和字典，甚至其他字典。 Example of Arbitrary Key and Value Types任意键和值类型的示例

Here are some examples demonstrating various key and value types in Python dictionaries:以下是一些示例，演示了 Python 字典中的各种键和值类型：

# Valid dictionary with different types of keys and values example_dict = { 1: "apple", # Integer key, string value "banana": [1, 2, 3], # String key, list value (2, 3): {"nested": "dict"}, # Tuple key, dictionary value } # Accessing values using different types of keys print(example_dict[1]) # Output: apple print(example_dict["banana"]) # Output: [1, 2, 3] print(example_dict[(2, 3)]) # Output: {'nested': 'dict'} # Example of an invalid key type # This will raise a TypeError: unhashable type: 'list' try: invalid_dict = { [1, 2, 3]: "value" # List key, which is not allowed } except TypeError as e: print(f"Error: {e}") # Example of an invalid key type # This will raise a TypeError: unhashable type: 'dict' try: invalid_dict = { {1: 'a'}: "value" # Dictionary key, which is not allowed } except TypeError as e: print(f"Error: {e}") 2.3.3 hash

我们知道，哈希表的 key 可以是整数、小数或字符串等数据类型。编程语言通常会为这些数据类型提供内置的哈希算法，用于计算哈希表中的桶索引。以 Python 为例，我们可以调用 hash() 函数来计算各种数据类型的哈希值。

整数和布尔量的哈希值就是其本身。浮点数和字符串的哈希值计算较为复杂，有兴趣的读者请自行学习。元组的哈希值是对其中每一个元素进行哈希，然后将这些哈希值组合起来，得到单一的哈希值。对象的哈希值基于其内存地址生成。通过重写对象的哈希方法，可实现基于内容生成哈希值。

num = 3 hash_num = hash(num) # 整数 3 的哈希值为 3 bol = True hash_bol = hash(bol) # 布尔量 True 的哈希值为 1 dec = 3.14159 hash_dec = hash(dec) # 小数 3.14159 的哈希值为 326484311674566659 str = "Hello 算法" hash_str = hash(str) # 字符串“Hello 算法”的哈希值为 4617003410720528961 tup = (12836, "小哈") hash_tup = hash(tup) # 元组 (12836, '小哈') 的哈希值为 1029005403108185979 obj = ListNode(0) hash_obj = hash(obj) # 节点对象的哈希值为 274267521

在许多编程语言中，只有不可变对象才可作为哈希表的 key 。假如我们将列表（动态数组）作为 key ，当列表的内容发生变化时，它的哈希值也随之改变，我们就无法在哈希表中查询到原先的 value 了。

虽然自定义对象（比如链表节点）的成员变量是可变的，但它是可哈希的。这是因为对象的哈希值通常是基于内存地址生成的，即使对象的内容发生了变化，但它的内存地址不变，哈希值仍然是不变的。

细心的你可能发现在不同控制台中运行程序时，输出的哈希值是不同的。这是因为 Python 解释器在每次启动时，都会为字符串哈希函数加入一个随机的盐（salt）值。这种做法可以有效防止 HashDoS 攻击，提升哈希算法的安全性。

列表是有序的对象集合，字典是无序的对象集合。

两者之间的区别在于：字典当中的元素是通过键来存取的，而不是通过偏移存取。

2.4 元组

元组（tuple）与列表类似，不同之处在于元组的元素不能修改。元组写在小括号 () 里，元素之间用逗号隔开。

元组中的元素类型也可以不相同： tuple = ( ‘abcd’, 786 , 2.23, ‘runoob’, 70.2 )

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