Python常用数据结构

1. 列表（List）

列表是 Python 中最灵活的数据结构之一，像个能装万物的大箱子。你可以把任何类型的对象放进来，甚至可以把列表放进列表里，真是个魔法箱！

功能特性：

• 可变：你可以随时增加、删除、修改列表中的元素。
• 有序：元素按插入顺序排列

创建和基本操作：

# 创建一个空列表
my_list = []

# 创建一个包含几个元素的列表
fruits = ['苹果', '香蕉', '橙子']
print("我的水果列表：", fruits)

# 添加元素
fruits.append('草莓')  # 向列表末尾添加草莓
print("添加草莓后的列表：", fruits)

# 索引访问
print("第一个水果是：", fruits[0])  # 列表索引从0开始

# 修改元素
fruits[1] = '蓝莓'  # 把香蕉改成蓝莓
print("修改后的列表：", fruits)

# 删除元素
fruits.remove('橙子')  # 删除橙子
print("删除橙子后的列表：", fruits)

2. 元组（Tuple）

元组是一个“听话”的数据结构，一旦你给它定义好，它就不允许你再修改。就像是一个刚刚请客的朋友，谁都不能要求他再多加一份。

功能特性：

• 不可变：元组一旦创建就不能更改。
• 有序：元素按插入顺序排列。

基本使用

# 创建元组
my_tuple = ('猫', '狗', '鱼')
print("我的宠物元组：", my_tuple)

# 索引访问
print("我的第一个宠物是：", my_tuple[0])

# 尝试修改会报错
# my_tuple[1] = '鸟'  # Uncomment this line and watch the error!

3. 字典（Dict）

字典就像一本神奇的字典书，里面的每一个条目都有“词条”和“定义”。通过“词条”你可以快速找到对应的“定义”。

功能特性：

• 存储键值对：每个元素都有唯一的键（key）和对应的值（value）。
• 无序：字典是无序的，插入顺序可能不会保持。

基本使用：

# 创建字典
my_dict = {
    '姓名': '小明',
    '年龄': 18,
    '爱好': ['打篮球', '看电影']
}
print("我的字典：", my_dict)

# 访问值
print("我的姓名是：", my_dict['姓名'])

# 修改值
my_dict['年龄'] = 19
print("修改后的字典：", my_dict)

# 添加新键值对
my_dict['城市'] = '北京'
print("添加城市后的字典：", my_dict)

# 删除键值对
del my_dict['爱好']
print("删除爱好后的字典：", my_dict)

4. 集合（Set）

集合就像是一个特别的派对，谁都不能带重复的朋友来。它自动帮你过滤掉重复的元素，简直是个完美的聚会组织者！

功能特性：

• 无序：集合中的元素没有固定的顺序。
• 唯一：集合不允许重复的元素。

基本使用

# 创建集合
my_set = {1, 2, 3, 4, 4}  # 注意4只会出现一次
print("我的集合：", my_set)

# 添加元素
my_set.add(5)
print("添加5后的集合：", my_set)

# 删除元素
my_set.remove(2)
print("删除2后的集合：", my_set)

# 集合运算
another_set = {3, 4, 5, 6}
union_set = my_set.union(another_set)  # 并集
print("并集：", union_set)

总结

这些数据结构就像工具箱中的工具，各有各的用途。在实际编程中，根据需求灵活选择，能让你的代码既简洁又高效。希望这些解释和代码示例能让你轻松上手，乐在其中！掌握这些数据结构可以帮助你更高效地解决问题。在 Python 编程中，合理选择数据结构能提升代码的可读性和性能。每种数据结构都有其独特的魅力和应用场景，理解这些特点，你将能在编程的旅途中游刃有余。