Python 常用數據結構學習目的

這個專題，盡量使用最精簡的文字，借助典型案例盤點Python常用的數據結構。

如果你還處于Python入門階段，通常只需掌握list、tuple、set、dict這類數據結構，做到靈活使用即可。

然而，隨著學習的深入，平時遇到實際場景變復雜，很有必要去了解Python內置的更加強大的數據結構deque、heapq、Counter、OrderedDict、defaultDict、ChainMap，掌握它們，往往能讓你少寫一些代碼且能更加高效的實現功能。

我的施工之路

學習目標

• 學習數據結構第一階段：掌握它們的基本用法，使用它們解決一些基本問題;
• 學習第二階段：知道何種場景選用哪種最恰當的數據結構，去解決題問題;
• 學習第三階段：了解內置數據結構的背后源碼實現，與《算法和數據結構》這門學問里的知識聯(lián)系起來，打通任督二脈。

下面根據定義的這三個階段，總結以下10種最常用的數據結構：

1. list

基本用法 廢話不多說，在前面單獨有一個專題詳述了list的使用列表專題

使用場景 list 使用在需要查詢、修改的場景，極不擅長需要頻繁插入、刪除元素的場景。

實現原理 list對應數據結構的線性表，列表長度在初始狀態(tài)時無需指定，當插入元素超過初始長度后再啟動動態(tài)擴容，刪除時尤其位于列表開始處元素，時間復雜度為O(n)

2. tuple

元組是一類不允許添加刪除元素的特殊列表，也就是一旦創(chuàng)建后續(xù)決不允許增加、刪除、修改。

基本用法 元組大量使用在打包和解包處，如函數有多個返回值時打包為一個元組，賦值到等號左側變量時解包。

In [22]: t=1,2,3                                          
In [23]: type(t)                               
Out[23]: tuple 

實際創(chuàng)建一個元組實例

使用場景 如果非常確定你的對象后面不會被修改，則可以大膽使用元組。為什么?因為相比于list, tuple實例更加節(jié)省內存，這點尤其重要。

In [24]: from sys import getsizeof                                               
 
In [25]: getsizeof(list())                                                       
Out[25]: 72 # 一個list實例占用72個字節(jié) 
 
In [26]: getsizeof(tuple())                                                      
Out[26]: 56 # 一個tuple實例占用56個字節(jié) 

所以創(chuàng)建100個實例，tuple能節(jié)省1K多字節(jié)。

3. set

基本用法 set是一種里面不能含有重復元素的數據結構，這種特性天然的使用于列表的去重。

In [27]: a=[3,2,5,2,5,3]                                                         
 
In [28]: set(a)                                                                  
Out[28]: {2, 3, 5} 

除此之外，還有知道set結構可用于兩個set實例的求交集、并集、差集等操作。

In [29]: a = {2,3,5}                                                             
 
In [30]: b = {3,4,6,2}                                                           
 
In [31]: a.intersection(b) # 求交集                                                       
Out[31]: {2, 3} 

使用場景 如果只是想緩存某些元素值，且要求元素值不能重復時，適合選用此結構。并且set內允許增刪元素，且效率很高。

實現原理 set在內部將值哈希為索引，然后按照索引去獲取數據，因此刪除、增加、查詢元素效果都很高。

4. dict

基本用法 dict 是Python中使用最頻繁的數據結構之一，字典創(chuàng)建由通過dict函數、{}寫法、字典生成式等，增刪查元素效率都很高。

d = {'a':1,'b':2} # {}創(chuàng)建字典 
 
# 列表生成式 
In [38]: d = {a:b for a,b in zip(['a','b'],[1,2])}                               
In [39]: d                                                                       
Out[39]: {'a': 1, 'b': 2} 

使用場景 字典尤其適合在查詢多的場景，時間復雜度為O(1). 如leetcode第一題求解兩數之和時，就會使用到dict的O(1)查詢時間復雜度。

同時，Python類中屬性值等信息也都是緩存在__dict__這個字典型數據結構中。

但是值得注意，dict占用字節(jié)數是list、tuple的3、4倍，因此對內存要求苛刻的場景要慎重考慮。

In [40]: getsizeof(dict())                                                       
Out[40]: 248 

實現原理 字典是一種哈希表，同時保存了鍵值對。

以上4種數據結構相信大家都已經比較熟悉，因此我言簡意賅的介紹一遍。接下來再詳細的介紹下面6種數據結構及各自使用場景，會列舉更多的例子。

• 5.  deque
• 6.  Counter
• 7.  OrderedDict
• 8. heapq
• 9. defaultdict
• 10. ChainMap