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5. 数据结构¶
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。 5.1. 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 异常。 list.pop([i])删除列表中指定位置的元素，并返回被删除的元素。未指定位置时，a.pop() 删除并返回列表的最后一个元素。（方法签名中 i 两边的方括号表示该参数是可选的，不是要求输入方括号。这种表示法常见于 Python 参考库）。 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 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()）。 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'] >>> fruits.count('apple') 2 >>> fruits.count('tangerine') 0 >>> fruits.index('banana') 3 >>> fruits.index('banana', 4) # Find next banana starting at 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'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。 1 这是适用于 Python 中所有可变数据结构的设计原则。 还有，不是所有数据都可以排序或比较。例如，[None, 'hello', 10] 就不可排序，因为整数不能与字符串对比，而 None 不能与其他类型对比。有些类型根本就没有定义顺序关系，例如，3+4j >> 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] 5.1.2. 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，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") # 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']) 5.1.3. 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) ... >>> 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)]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 和 if 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] >>> # 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 [x, x**2 for x in range(6)] ^^^^^^^ SyntaxError: did you forget parentheses around the comprehension target? >>> # 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'] 5.1.4. 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，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 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() 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。 5.2. 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 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] >>> a [1, 66.25, 333, 333, 1234.5] >>> del a[2:4] >>> a [1, 66.25, 1234.5] >>> del a[:] >>> a []del 也可以用来删除整个变量： >>> del a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 的其他用法。 5.3. 元组和序列¶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）。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!') >>> # 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])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 （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，可以属性访问）。列表是 mutable （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',)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： >>> x, y, z = t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。 5.4. 集合¶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() 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) # 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'}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 {'r', 'd'} 5.5. 字典¶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)。 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。 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} >>> list(tel) ['jack', 'guido', 'irv'] >>> sorted(tel) ['guido', 'irv', 'jack'] >>> 'guido' in tel True >>> 'jack' not in tel Falsedict() 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} 5.6. 循环的技巧¶当对字典执行循环时，可以使用 items() 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() 函数可以同时取出位置索引和对应的值： >>> 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() 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.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() 函数： >>> 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() 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() 去除序列中的重复元素。使用 sorted() 加 set() 则按排序后的顺序，循环遍历序列中的唯一元素： >>> basket = ['apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana'] >>> for f in sorted(set(basket)): ... print(f) ... apple banana orange pear一般来说，在循环中修改列表的内容时，创建新列表比较简单，且安全： >>> 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] 5.7. 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 >> string1, string2, string3 = '', 'Trondheim', 'Hammer Dance' >>> 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 :=。 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 =。 5.8. 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) |
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