数据结构

在解决实际问题的时候，需要将数据保存下来，然后根据数据的存储方式来设计算法实现进行处理，那么数据的存储方式不同就会导致需要不同的算法进行处理。我们希望算法解决问题的效率越快越好，于是我们就需要考虑数据究竟如何保存的问题，这就是数据结构。
Python给我们提供了很多现成的数据结构类型，这些系统自己定义好的，不需要我们自己去定义的数据结构叫做Python的内置数据结构，比如列表、元组、字典。而有些数据组织方式，Python系统里面没有直接定义，需要我们自己去定义实现这些数据的组织方式，这些数据组织方式称之为Python的扩展数据结构，比如栈，队列等。
数据结构指数据对象中数据元素之间的关系。

抽象数据类型(Abstract Data Type)

**抽象数据类型(ADT)**的含义是指一个数学模型以及定义在此数学模型上的一组操作。即把数据类型和数据类型上的运算捆在一起，进行封装。

常用的数据运算有五种：

• 插入
• 删除
• 修改
• 查找
• 排序

顺序表

顺序表的两种基本实现方式:1)一体式结构,2)分离式结构
一体式结构由于顺序表信息区与数据区连续存储在一起，所以若想更换数据区，则只能整体搬迁，即整个顺序表对象（指存储顺序表的结构信息的区域）改变了。
分离式结构若想更换数据区，只需将表信息区中的数据区链接地址更新即可，而该顺序表对象不变。人们把采用这种技术实现的顺序表称为动态顺序表，因为其容量可以在使用中动态变化。
**Python中的顺序表:**Python中的list和tuple两种类型采用了顺序表的实现技术，具有前面讨论的顺序表的所有性质。
在Python的官方实现中，list就是一种采用分离式技术实现的动态顺序表。这就是为什么用list.append(x) （或 list.insert(len(list), x)，即尾部插入）比在指定位置插入元素效率高的原因。

链表

单向链表也叫单链表，是链表中最简单的一种形式，它的每个节点包含两个域，一个信息域（元素域）和一个链接域。这个链接指向链表中的下一个节点，而最后一个节点的链接域则指向一个空值。
节点代码实现:

class SingleNode(object):
    """单链表的结点"""
    def __init__(self,item):
        # item存放数据元素
        self.item = item
        # next是下一个节点的标识
        self.next = None

单链表的代码实现:

class SingleLinkList(object):
    """单链表"""
    def __init__(self):
        self.__head = None

    def is_empty(self):
        """判断链表是否为空"""
        return self.__head == None

    def length(self):
        """链表长度"""
        # cur初始时指向头节点
        cur = self.__head
        count = 0
        # 尾节点指向None，当未到达尾部时
        while cur != None:
            count += 1
            # 将cur后移一个节点
            cur = cur.next
        return count

    def travel(self):
        """遍历链表"""
        cur = self.__head
        while cur != None:
            print cur.item,
            cur = cur.next
        print ""

头部添加元素

    def add(self, item):
        """头部添加元素"""
        # 先创建一个保存item值的节点
        node = SingleNode(item)
        # 将新节点的链接域next指向头节点，即_head指向的位置
        node.next = self.__head
        # 将链表的头_head指向新节点
        self.__head = node

指定位置添加元素

def insert(self, pos, item):
        """指定位置添加元素"""
        # 若指定位置pos为第一个元素之前，则执行头部插入
        if pos <= 0:
            self.add(item)
        # 若指定位置超过链表尾部，则执行尾部插入
        elif pos > (self.length()-1):
            self.append(item)
        # 找到指定位置
        else:
            node = SingleNode(item)
            count = 0
            # pre用来指向指定位置pos的前一个位置pos-1，初始从头节点开始移动到指定位置
            pre = self.__head
            while count < (pos-1):
                count += 1
                pre = pre.next
            # 先将新节点node的next指向插入位置的节点
            node.next = pre.next
            # 将插入位置的前一个节点的next指向新节点
            pre.next = node

总结要点就是:必须将新节点创建保存好后再动原节点.
双向链表:每个节点有两个链接：一个指向前一个节点，当此节点为第一个节点时，指向空值；而另一个指向下一个节点，当此节点为最后一个节点时，指向空值。

class Node(object):
    """双向链表节点"""
    def __init__(self, item):
        self.item = item
        self.next = None
        self.prev = None


class DLinkList(object):
    """双向链表"""
    def __init__(self):
        self.__head = None

    def is_empty(self):
        """判断链表是否为空"""
        return self.__head == None

    def length(self):
        """返回链表的长度"""
        cur = self.__head
        count = 0
        while cur != None:
            count += 1
            cur = cur.next
        return count

    def travel(self):
        """遍历链表"""
        cur = self.__head
        while cur != None:
            print cur.item,
            cur = cur.next
        print ""

    def add(self, item):
        """头部插入元素"""
        node = Node(item)
        if self.is_empty():
            # 如果是空链表，将_head指向node
            self.__head = node
        else:
            # 将node的next指向_head的头节点
            node.next = self.__head
            # 将_head的头节点的prev指向node
            self.__head.prev = node
            # 将_head 指向node
            self.__head = node

    def append(self, item):
        """尾部插入元素"""
        node = Node(item)
        if self.is_empty():
            # 如果是空链表，将_head指向node
            self.__head = node
        else:
            # 移动到链表尾部
            cur = self.__head
            while cur.next != None:
                cur = cur.next
            # 将尾节点cur的next指向node
            cur.next = node
            # 将node的prev指向cur
            node.prev = cur

    def search(self, item):
        """查找元素是否存在"""
        cur = self.__head
        while cur != None:
            if cur.item == item:
                return True
            cur = cur.next
        return False