数据结构与算法(Python)——常见数据结构Part1(数组和链表)

最新推荐文章于 2025-06-19 17:40:03 发布
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分类专栏： 数据结构与算法 文章标签： python 数据结构
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wangdingqiaoit/article/details/78757533
本文详细介绍了Python中的数组和链表，包括数组的特性、Python中list的实现，以及链表的不同类型和特性。数组提供O(1)的访问速度，但插入和删除元素可能需要O(n)的时间复杂度；链表虽然插入和删除操作更快，但不支持随机访问。Python的list实际上是一种动态数组，不是链表实现。

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写在前面

本节对常见数据结构做一个预览，我们的目的是快速了解他们，对于它们涉及到的复杂的数据结构和算法，在这里并不全部展开，留在后期详述。

1.数组

数组是我们要学习的第一个线性结构(Linear structure)，所谓线性结构，指的是在数据有限集合中，每个数据元素都有一个确定的位置，例如 a0 a 0 是第一个元素， an−1 a n − 1 是最后一个元素， ai a i 是第i个元素；元素之间相邻，例如 ai a i 前驱为 a

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数据结构与算法之链表的基础入门
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05-17 787
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数据结构与算法（python）（数据结构）
weixin_44752186的博客
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本文用python语言解析数组和链表的定义与区别~
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Python_trys的博客
06-19 958
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排序与搜索
weixin_30855761的博客
06-26 168
排序与搜索 一、排序 排序算法（英语：Sorting algorithm）是一种能将一串数据依照特定顺序进行排列的一种算法。 排序算法的稳定性 稳定性：稳定排序算法会让原本有相等键值的纪录维持相对次序。也就是如果一个排序算法是稳定的，当有两个相等键值的纪录R和S，且在原本的列表中R出现在S之前，在排序过的列表中R也将会是在S之前。 当相等的元素是无法分辨的，比如像是整数，稳定...
python数据结构：数组、链表、栈、队列、树
qq_43745578的博客
02-07 3144
python数据结构：数组、链表、栈、队列、树
python常用数据结构_Python常见数据结构整理
weixin_39646706的博客
11-20 99
Python常见数据结构详解这篇文章主要介绍了Python常见数据结构,需要的朋友可以参考下本文详细罗列归纳了Python常见数据结构，并附以实例加以说明，相信对读者有一定的参考借鉴价值。总体而言Python中常见的数据结构可以统称为容器（container）。而序列（如列表和元组）、映射（如字典）以及集合（set）是三类主要的容器。一、序列（列表、元组和字符串）序列中的每个元素都有自己的编号。P...
数据结构与算法(Python)——常见数据结构Part4(二叉树)
王定桥的专栏
12-21 2187
写在前面 在上一节part3我们熟悉队列结构，本节将熟悉应用广泛的树结构。我们的目的是快速了解他们，对于它们涉及到的复杂的数据结构和算法，在这里并不全部展开，留在后期详述。 1. 树 1.1 树的直观感受 树是一个广泛应用的数据结构，即使未开始学习这个数据结构，我们在生活或者计算机中已经和它打交道好久了。首先让我们看几个树形的应用例子(图片来自What is the real li...
数据结构与算法(Python)——常见数据结构Part2(栈和递归)
王定桥的专栏
12-16 1538
写在前面 在上一节part1我们熟悉数组和链表，本节继续对其他常见数据结构进行总结。我们的目的是快速了解他们，对于它们涉及到的复杂的数据结构和算法，在这里并不全部展开，留在后期详述。 1. 栈 栈(stack)也是一种线性结构，与数组不同的是，栈限定了只能在线性表的一端，例如尾部进入插入或者删除操作(只允许头部操作类似)。 栈类似于把车开入了一个死胡同，只剩下一端，只能从这个入口进入或...
python 和数据结构
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https://www.nowcoder.com/discuss/231656?type=post&order=time&pos=&page=1 1 python为什么会慢？ 是一个动态的解释型语言，python 中的值不少存储在缓存区而是分散存储在对象中 python 是一门解释器语言，C++ 编译语言，也就是说C++ 程序首先要编译源程序，生成可执行文件一个...
python之常用数据结构和算法
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12-09 355
分解序列 序列：可以是字符串、列表、元组、集合、字典、可迭代对象。 将N个元素的序列分解成N个变量。 word="hello" a,b,c,d,e=word print(a,b,c,d,e) out: h e l l o number=set([1,2,3,4]) a,b,c,d=number print(a,b,c,d) out: 1 2 3 4 n_dict={'a':1,'b':2,'c':3,'d':4} a,b,c,d=n_dict print(a,b,c,d) e,f,g,h=n_di
常用数据结构与算法（python）
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HighnessY的博客
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内存 数据是怎样存储在计算机中的？ 举个例子： 假如你带了3样物品，你需要将他们放进储物柜里，这时你需要3个储物柜把物品放进去。 计算机大致就是这样存储数据的。 计算机存储数据的基本方式有两种——数组和链表。 数组 数组就是将所有的元素放在一起。 假如有1,2,3,4四个数字你要将它们写在纸上 | 1 | 2 | 3 | 4 | 这就是数组。 当这样的情况呢？ | | | x | | ...
python常用数据结构及算法_常用数据结构和算法汇总
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Paste_Image.pngPython List as belowPython语言特性1 Python的函数参数传递2 Python中的元类(metaclass)3 @staticmethod和@classmethod4 类变量和实例变量5 Python自省6 字典推导式7 Python中单下划线和双下划线8 字符串格式化:%和.format9 迭代器和生成器10 *args and **kw...
第四课：Python数组与链表（动态数据结构的深度探索）
qq_57179696的博客
03-17 875
探讨动态数组的实现原理、链表节点操作以及collections.deque的原理，并通过一个链表反转算法的案例，展示链表操作的实践应用。
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04-04 1559
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Python中的数据结构
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点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达 本文转自：磐创AI概述在深入研究数据科学和模型构建之前，Python中的数据结构是一个需要学习的关...
湖南工学院数据结构
03-12
### 关于湖南工学院数据结构课程的信息 #### 课程概述 数据结构作为计算机科学的核心基础课程，在培养学生的算法思维和编程能力方面起着至关重要的作用。该课程旨在帮助学生掌握不同类型的数据组织方式及其相应的处理方法，从而能够有效地解决复杂的计算问题。 #### 教学大纲 根据一般高校的教学安排，数据结构课程通常会覆盖以下几个主要内容： - **基本概念**：介绍什么是数据结构以及其重要性；解释线性和非线性的区别。 - **数组与链表**：探讨静态分配内存的方式——数组，动态管理存储空间的技术——单向/双向循环链表等。 - **栈和队列**：研究先进先出(FIFO) 和 后进先出(LIFO) 的抽象数据类型实现机制。 - **树形结构**：深入理解二叉树、平衡查找树(BSTs)，红黑树(RBTrees), AVL Trees, B-Trees 等高级主题。 - **图论基础**：学习顶点(vertex)/边(edge)表示法，连通分量检测，最短路径寻找等问题求解技巧。 - **哈希表**：探索散列表(hash table)的工作原理及时空复杂度特性[^1]。 #### 推荐参考书目 对于希望进一步深入了解这门学科的学生来说，可以考虑阅读以下几本书籍来辅助课堂学习： - *《Introduction to Algorithms》* by Thomas H. Cormen et al. 这本书被广泛认为是关于算法设计的经典之作，它不仅涵盖了各种常见的数据结构形式，而且提供了详尽的性能分析案例。 - *《Data Structures and Algorithm Analysis in C++ (Fourth Edition)》* by Mark Allen Weiss 此版本特别适合那些已经具备一定C++ 编程经验的学习者，书中通过丰富的实例演示了如何运用面向对象的思想构建高效能的应用程序。 - *《Algorithms, Part I & II》* by Robert Sedgewick and Kevin Wayne 这两部作品由Coursera平台上的同名公开课改编而成，它们以视频讲座配合练习的形式呈现给读者，非常适合自学使用[^2]。 #### 实验指导建议 为了巩固理论知识并提高实践动手能力，教师可能会布置一系列实验项目让学生完成。这些活动可能包括但不限于： - 设计简单的命令行界面应用程序，用于展示不同种类容器类的功能差异； - 使用图形化开发环境创建可视化组件，直观感受堆排序过程中的元素交换现象； - 构建小型数据库管理系统原型，体验索引建立对查询效率的影响程度； - 开发社交网络模拟器，测试广度优先搜索算法在大规模无向图上运行的表现效果。 ```python class Node: def __init__(self, value=None): self.value = value self.left_child = None self.right_child = None def insert(root, key): if root is None: return Node(key) elif key < root.value: root.left_child = insert(root.left_child, key) else: root.right_child = insert(root.right_child, key) return root # Example usage of binary search tree insertion function root = None keys = [50, 30, 70, 20, 40, 60] for k in keys: root = insert(root, k) print("Binary Search Tree constructed.") ```
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