python中常用的数据结构简述

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#python #数据结构

本文介绍了Python中的常见数据结构，包括元组、列表、字典、集合等，并详细解释了它们的特点及使用场景，特别是可变类型与不可变类型的区别。

python中常见的数据结构有元组（tuple）、列表（list）、字典（dic）、集合（set）

1、元组用小括号表示（）

2、列表用中括号表示【】

3、字典用大括号表示{}

4、集合用关键字set（）来表示

5、字符串用“  ”或者‘  ’表示

6、数值型数据直接用本身表示即可，不需要添加任何修饰

相互之间的区别为元组和字典中的键、字符串、整型和浮点型为不可变类型，也就是说不能对其进行修改；而列表和集合为可变类型，可以直接对其进行修改。同时因为列表和集合为可变类型，因此不能作为字典中的键。

可变类型与不可变类型的区别在于：详见这两篇文章 https://blog.youkuaiyun.com/dan15188387481/article/details/49864613

 https://www.cnblogs.com/duwenxing/p/7348561.html，无法直接对元组进行增加、删除、修改等操作，只能查询，但可以合并两个元组生成新的元组。


Python中的数据结构
学以致用 知行合一
04-20 2776
算法需要必要的内存数据结构，用于在执行时保存临时数据。选择恰当的数据结构对算法高效执行至关重要。某些类别的算法在逻辑上是递归的或迭代的，需要使用专门为这种算法设计的数据结构。例如，如果使用嵌套的数据结构，那么递归算法可能更容易实现并且表现出更好的性能。 通过本篇，你应该能够理解Python如何处理复杂的数据结构，并能够为特定种类的数据选用合适的数据结构。
python数据结构
天雨流芳
04-10 504
Python数据结构涵盖原生类型与复合类型，如列表、元组、字典、集合。列表为可变有序序列，支持增删改查、切片；元组为不可变序列，适用于固定数据；字典为键值对无序集合，通过键高效查询与修改；集合存储唯一元素，提供成员关系检测与集合运算。此外，Python还支持列表推导、生成器表达式及堆栈、队列等高级数据结构的构建，为高效、灵活的数据处理与管理提供基础。
python入门（序列 列表 元组 字符串 字典）
Qiqi_YuJian的博客
05-20 844
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Python基础入门——数据结构
最新发布
sinat_20277079的博客
10-27 617
数据结构有序性可变性元素唯一性语法符号核心场景列表（List）是是否[]有序存储、动态修改（购物车、待办）元组（Tuple）是否否()（单个元素加,）不可变数据（坐标、字典键）字典（Dict）是（3.7+）是键唯一{键:值}键值映射、快速查询（通讯录、配置）集合（Set）否是是{元素}或set()去重、集合运算、快速判存在到这里，Python 基础数据结构就讲完了。
Python的数据类型
weixin_43229729的博客
03-02 4532
1.整数与浮点数 Python里面的整数和数学里面的整数定义是一样的，Python里面的浮点数可以看作是数学里面的小数。 整数的加、减、乘可以直接在print中进行，也可以通过括号来改变运算的优先级： >>> print(1-10) -9 >>> print(3+2-5 * 0) 5 >>> print((3+2-5) * 0) 0 # 整数的除法和浮点数的加、减、乘、除运算 print(0.1 + 0.2) print(1 / 3) print(1
Python数据分析常用的类库
m0_73327520的博客
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Python是一种广泛应用的高级编程语言，以其强大的功能和简洁的语法受到开发者的青睐。自1991年首次发布以来，Python的应用范围已经从简单的脚本语言发展到支持多种编程范式（包括面向对象、命令式、函数式编程和过程式）的全功能语言。Python的主要应用领域包括但不限于Web开发、数据科学、人工智能、网络编程、游戏和图形设计、教育、软件开发以及科学计算。本文将详细探讨Python在这些领域中的应用和它们的实际意义。
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Python数据结构
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03-31 2541
元组和列表类似，都是有序的线性结构，用括号来表示，可以指定索引来获取元素。创建元组其实很简单，只要在某个值后面加上一个逗号。注意，当元组只包含一个元素的时候，不能写成（elem）这样的形式，而是要写成"elem，"或者（elem，）如果元组为空，可以只写（）。集合是一组无序排列的值，其内容无序且元素不重复。它支持用in和not in操作符检查成员，用len内建函数得到集合的元素个数，用for循环遍历集合的成员，但因为集合本身是无序的，所以不可以为集合创建索引或执行切片操作。
Python的数据结构
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一. 认识Python数据结构 Python有4个内建的数据结构，它们可以统称为容器（container），因为它们实际上是一些“东西”组合而成的结构，而这些“东西”，可以是数字、字符甚至列表，或是它们的组合。 Python中的绝大部分数据结构可以被最终分解为三种类型：集合（Set），序列（Sequence），映射（Mapping）。这表明了数据存储时所需的基本单位，其重要性如同欧式几何公理之于...
「Python系列」Python数据结构
m0_59236602的博客
02-22 1824
方法| 描述| |-------|-------| list.append(x)| 把一个元素添加到列表的结尾，相当于 a[len(a):] = [x]。第一个参数是准备插入到其前面的那个元素的索引，例如 a.insert(0, x) 会插入到整个列表之前，而 a.insert(len(a), x) 相当于 a.append(x)。Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。元组中的元素之间用逗号分隔。
数据结构考研二叉树常见操作代码
07-18
<think>首先，用户查询的是数据结构考研中二叉树常见操作的代码实现。我需要基于提供的引用内容来回答，但引用是有限的，所以我会尽量使用这些信息并结合我的知识。 关键引用： - 引用[1]：提到了线索二叉树的结点结构。 - 引用[2]：讨论了二叉树的遍历、节点个数计算、高度差等操作。 - 引用[3]：涉及二叉树的遍历和线索二叉树，包括真题实战。 用户要求中文回答，结构清晰，帮助用户逐步解决问题。系统指令指定了数学表达式的格式、LaTeX语法正确、生成相关问题等。 回答结构： 1. **介绍二叉树**：简要解释二叉树在数据结构中的重要性，特别是在考研中的常见考点。 2. **常见操作列表**：列出用户可能需要的常见操作，如创建、遍历、节点计数等。 3. **代码实现**：为每个操作提供代码实现。代码应使用代码块格式，如示例中的Python代码。但用户查询的是数据结构考研，通常使用C或C++，所以我应该用C语言来实现，因为这是考研中常见的。 4. **逐步解释**：对每个操作简要解释其原理和实现。 5. **引用标识**：在回答中自然地添加引用标识，如[^1]、[^2]等。 6. **相关问题**：在最后生成相关问题，类似于示例。 常见二叉树操作（基于引用和标准知识）： - 遍历：前序、中序、后序、层序（引用[2]和[3]提到）。 - 节点计数：总节点数、叶子节点数、第k层节点数（引用[2]提到）。 - 查找节点（引用[2]）。 - 销毁二叉树（引用[2]）。 - 高度计算（引用[2]提到高度差）。 - 线索二叉树（引用[1]和[3]）。 代码实现：我将使用C语言，因为它是考研数据结构中的标准语言。 结构： - 定义二叉树结点结构：先定义基本结点结构。 - 然后为每个操作提供函数实现。 引用标识： - 当提到线索二叉树时，引用[1]。 - 当提到遍历和节点操作时，引用[2]。 - 当提到遍历效率和线索二叉树时，引用[3]。 最后，生成相关问题。 完整回答大纲： 1. **引言**：二叉树是数据结构中的核心概念，考研中常考其操作实现。 2. **二叉树结点定义**：给出结构体定义。 3. **常见操作实现**： - 创建二叉树 - 遍历：前序、中序、后序（递归和迭代）、层序 - 节点计数：总节点数、叶子节点数、第k层节点数 - 查找节点 - 计算高度 - 销毁二叉树 - （可选）线索二叉树相关，如线索化 4. **代码示例**：提供完整或部分代码。 5. **总结**：强调重点。 6. **相关问题**：生成3-5个相关问题。 数学表达式：如果有数学内容，如高度计算，使用$...$或$$...$$格式。但二叉树操作主要是代码，可能数学不多。 确保LaTeX语法正确：例如，在解释高度时，如果有公式。 现在，构建代码： - 结点定义：基于引用[2]，但引用[1]是线索二叉树，所以先做基本二叉树。 - 基本结点：`struct TreeNode { int data; struct TreeNode* left; struct TreeNode* right; };` - 操作函数： - `createNode(int data)`: 创建新节点。 - 遍历函数：`preorder`, `inorder`, `postorder`（递归），`levelorder`（使用队列）。 - `countNodes`, `countLeafNodes`, `countNodesAtLevel`（第k层节点数）。 - `findNode`：查找值为x的节点。 - `height`：计算高度。 - `destroyTree`：销毁二叉树。 引用[1]有线索二叉树的定义，我可以简要包括它。 最终回答： - 先定义基本二叉树。 - 然后操作。 - 最后提到线索二叉树作为扩展。 生成相关问题：如“如何实现二叉树的非递归遍历？”、“线索二叉树如何提高效率？”等。</think>以下是针对数据结构考研中二叉树常见操作的代码实现详解。二叉树是数据结构中的核心内容，考研中常考其基本操作，包括遍历、节点计数、高度计算等。我将基于C语言（考研常用语言）逐步解释每个操作的原理，并提供清晰、可靠的代码实现。代码实现参考了考研资料中常见的实践方法[^2][^3]，并确保语法正确。二叉树操作通常包括创建、遍历、统计节点、查找、销毁等，我还简要介绍了线索二叉树作为扩展（参考线索二叉树的结点结构[^1]）。 ### 1. 二叉树基本结构定义 首先，定义二叉树结点的结构体。每个结点包含数据域和左右子结点指针。 ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> // 定义二叉树结点结构体 typedef struct TreeNode { int data; // 结点数据（假设为整型） struct TreeNode* left; // 左子结点指针 struct TreeNode* right; // 右子结点指针 } TreeNode; ``` ### 2. 常见操作代码实现 下面列出二叉树在考研中的常见操作，每个操作包括： - **原理简述**：简要解释算法逻辑。 - **代码实现**：提供C语言函数实现，使用递归（考研重点）和迭代方法。 - **时间复杂度**：分析算法效率（$O(n)$ 表示线性时间，$n$ 为结点数）。 #### (1) 创建新结点 - **原理**：动态分配内存，初始化结点数据。 - **代码**： ```c TreeNode* createNode(int data) { TreeNode* newNode = (TreeNode*)malloc(sizeof(TreeNode)); if (newNode == NULL) { perror("Memory allocation failed"); exit(EXIT_FAILURE); } newNode->data = data; newNode->left = NULL; newNode->right = NULL; return newNode; } ``` - **时间复杂度**：$O(1)$。 #### (2) 二叉树遍历（递归实现） 遍历是二叉树的基础操作，考研中常考递归版本[^2][^3]。 - **前序遍历**（根-左-右）： - **原理**：先访问根结点，再递归遍历左子树和右子树。 - **代码**： ```c void preorderTraversal(TreeNode* root) { if (root == NULL) return; printf("%d ", root->data); // 访问根结点 preorderTraversal(root->left); preorderTraversal(root->right); } ``` - **中序遍历**（左-根-右）： - **原理**：先递归遍历左子树，再访问根结点，最后递归遍历右子树。常用于二叉搜索树的排序。 - **代码**： ```c void inorderTraversal(TreeNode* root) { if (root == NULL) return; inorderTraversal(root->left); printf("%d ", root->data); // 访问根结点 inorderTraversal(root->right); } ``` - **后序遍历**（左-右-根）： - **原理**：先递归遍历左子树和右子树，最后访问根结点。常用于销毁树或计算表达式树。 - **代码**： ```c void postorderTraversal(TreeNode* root) { if (root == NULL) return; postorderTraversal(root->left); postorderTraversal(root->right); printf("%d ", root->data); // 访问根结点 } ``` - **层序遍历**（使用队列）： - **原理**：按层访问结点，使用队列辅助实现（递归不适合层序）。 - **代码**（需要简单队列实现）： ```c #include <queue.h> // 假设有队列库，或自定义队列 void levelorderTraversal(TreeNode* root) { if (root == NULL) return; Queue* queue = createQueue(); // 创建队列 enqueue(queue, root); // 根结点入队 while (!isEmpty(queue)) { TreeNode* current = dequeue(queue); // 出队当前结点 printf("%d ", current->data); if (current->left != NULL) enqueue(queue, current->left); // 左子结点入队 if (current->right != NULL) enqueue(queue, current->right); // 右子结点入队 } freeQueue(queue); // 释放队列内存 } ``` - **时间复杂度**：所有遍历均为 $O(n)$。 #### (3) 节点计数操作 考研中常考节点统计问题，如叶子结点数或第k层结点数[^2]。 - **计算二叉树结点总数**： - **原理**：递归统计左子树和右子树的结点数加1（根结点）。 - **代码**： ```c int countNodes(TreeNode* root) { if (root == NULL) return 0; return 1 + countNodes(root->left) + countNodes(root->right); } ``` - **计算叶子结点数**（无子结点的结点）： - **原理**：如果结点无左右子结点，则为叶子结点；否则递归统计。 - **代码**： ```c int countLeafNodes(TreeNode* root) { if (root == NULL) return 0; if (root->left == NULL && root->right == NULL) return 1; // 叶子结点 return countLeafNodes(root->left) + countLeafNodes(root->right); } ``` - **计算第k层结点数**： - **原理**：递归到第k层时计数。高度为 $h$ 的树，第k层结点数满足递推关系。 - **代码**： ```c int countNodesAtLevel(TreeNode* root, int k) { if (root == NULL) return 0; if (k == 1) return 1; // 当前层为k return countNodesAtLevel(root->left, k - 1) + countNodesAtLevel(root->right, k - 1); } ``` - **时间复杂度**：计数操作均为 $O(n)$。 #### (4) 查找结点 - **原理**：递归查找值为x的结点，先查根，再左子树，最后右子树。 - **代码**： ```c TreeNode* findNode(TreeNode* root, int x) { if (root == NULL) return NULL; if (root->data == x) return root; // 找到结点 TreeNode* leftResult = findNode(root->left, x); // 左子树查找 if (leftResult != NULL) return leftResult; return findNode(root->right, x); // 右子树查找 } ``` - **时间复杂度**：$O(n)$。 #### (5) 计算二叉树高度 - **原理**：高度定义为从根到最深叶子结点的路径长度。递归计算左右子树高度，取最大值加1。 - **公式**：高度 $h$ 满足： $$ h(root) = \begin{cases} 0 & \text{if } root = \text{NULL} \\ \max(h(left), h(right)) + 1 & \text{otherwise} \end{cases} $$ - **代码**： ```c int height(TreeNode* root) { if (root == NULL) return 0; int leftHeight = height(root->left); int rightHeight = height(root->right); return (leftHeight > rightHeight) ? leftHeight + 1 : rightHeight + 1; } ``` - **时间复杂度**：$O(n)$。 #### (6) 销毁二叉树 - **原理**：使用后序遍历递归释放内存，避免内存泄漏。 - **代码**： ```c void destroyTree(TreeNode* root) { if (root == NULL) return; destroyTree(root->left); destroyTree(root->right); free(root); // 释放当前结点 } ``` ### 3. 扩展：线索二叉树简介 线索二叉树是考研中的优化考点，它利用空指针存储遍历线索，提高遍历效率[^1][^3]。结点结构包含线索标志（`ltag` 和 `rtag`）： ```c typedef struct ThreadNode { int data; struct ThreadNode* lchild, *rchild; int ltag, rtag; // tag=0 表示指针指向孩子，tag=1 表示指针是线索 } ThreadNode, *ThreadTree; ``` - **应用场景**：中序线索化可实现在 $O(n)$ 时间内完成遍历，无需递归栈，适合内存受限环境[^3]。代码实现较复杂，建议参考专门资料。 ### 4. 完整示例代码 以下是一个简单的主函数示例，演示如何使用上述操作： ```c int main() { // 构建一个简单二叉树: 根(1), 左(2), 右(3) TreeNode* root = createNode(1); root->left = createNode(2); root->right = createNode(3); root->left->left = createNode(4); root->left->right = createNode(5); // 测试操作 printf("前序遍历: "); preorderTraversal(root); // 输出: 1 2 4 5 3 printf("\n总节点数: %d\n", countNodes(root)); // 输出: 5 printf("叶子节点数: %d\n", countLeafNodes(root)); // 输出: 3 (4,5,3) printf("高度: %d\n", height(root)); // 输出: 3 destroyTree(root); // 销毁树 return 0; } ``` ### 总结 二叉树操作是数据结构考研的重点，核心在于递归实现遍历和统计。本文提供了常见操作的C语言代码，包括遍历、节点计数、查找、高度计算和销毁，覆盖了考研高频考点[^2][^3]。线索二叉树作为优化手段，可进一步提升遍历效率[^1]。练习时，注意边界条件（如空树）和递归深度，避免栈溢出。
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