当前位置：首页 > article >正文

AI教你学Python 第4天：函数和模块

article 2024/11/13 15:00:18

第四天：数据结构

一、什么是数据结构？

数据结构是计算机科学中用于组织和存储数据的特定方式。良好的数据结构能够提高数据的访问效率、修改频率和管理能力。Python提供了多种内置数据结构，如列表、元组、字典和集合，便于开发者更有效地处理数据。

二、Python中的基本数据结构

1. 列表（List）

定义：列表是一个有序的可变集合，允许重复元素。使用方括号[]表示。

# 示例：定义一个列表
fruits = ['apple', 'banana', 'cherry']

# 访问元素
print(fruits[1])  # 输出: banana

# 添加元素
fruits.append('orange')
print(fruits)  # 输出: ['apple', 'banana', 'cherry', 'orange']

基本操作：

操作	方法	结果
添加元素	`list.append(x)`	在末尾添加元素
插入元素	`list.insert(i, x)`	在指定位置插入元素
删除元素	`list.remove(x)`	删除第一个匹配项
排序	`list.sort()`	对列表进行排序
反转	`list.reverse()`	反转列表元素顺序
列表长度	`len(list)`	返回列表的长度

2. 示例：列表的常用操作

numbers = [3, 1, 4, 1, 5, 9]

# 添加
numbers.append(2)
print(numbers)  # 输出: [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2]

# 排序
numbers.sort()
print(numbers)  # 输出: [1, 1, 2, 3, 4, 5, 9]

# 反转
numbers.reverse()
print(numbers)  # 输出: [9, 5, 4, 3, 2, 1, 1]

3. 元组（Tuple）

定义：元组是有序的不可变集合，使用小括号()表示。适合用来存储固定数据。

# 示例：定义一个元组
colors = ('red', 'green', 'blue')

# 访问元素
print(colors[0])  # 输出: red

基本操作：

操作	方法	结果
元素数量	`len(tuple)`	返回元组的长度
元素索引	`tuple.index(x)`	返回首次出现的位置
计数	`tuple.count(x)`	返回某个元素的出现次数

4. 示例：元组的使用

# 定义一个包含坐标的元组
point = (10, 20)

# 获取坐标
x, y = point
print(f"X坐标: {x}, Y坐标: {y}")  # 输出: X坐标: 10, Y坐标: 20

5. 字典（Dictionary）

定义：字典是无序的可变集合，使用花括号{}表示，由键（key）和值（value）对组成。

# 示例：定义一个字典
person = {
    'name': 'Alice',
    'age': 25,
    'city': 'New York'
}

# 访问元素
print(person['name'])  # 输出: Alice

基本操作：

操作	方法	结果
添加或更新元素	`dict[key] = value`	添加新键或更新已有键的值
删除元素	`del dict[key]`	删除指定键
获取所有键	`dict.keys()`	返回所有键的视图
获取所有值	`dict.values()`	返回所有值的视图
获取所有键值对	`dict.items()`	返回键值对的视图

6. 示例：字典的操作

# 添加新元素
person['occupation'] = 'Engineer'
print(person)  # 输出: {'name': 'Alice', 'age': 25, 'city': 'New York', 'occupation': 'Engineer'}

# 删除元素
del person['age']
print(person)  # 输出: {'name': 'Alice', 'city': 'New York', 'occupation': 'Engineer'}

7. 集合（Set）

定义：集合是无序的可变集合，元素唯一。使用花括号{}表示。

# 示例：定义一个集合
fruits_set = {'apple', 'banana', 'cherry'}

# 添加元素
fruits_set.add('orange')
print(fruits_set)  # 输出: {'apple', 'banana', 'cherry', 'orange'}

# 删除元素
fruits_set.remove('banana')
print(fruits_set)  # 输出: {'apple', 'cherry', 'orange'}

基本操作：

操作	方法	结果
添加元素	`set.add(x)`	添加元素
删除元素	`set.remove(x)`	删除指定元素
取交集	`set1.intersection(set2)`	返回两个集合的交集
取并集	`set1.union(set2)`	返回两个集合的并集
取差集	`set1.difference(set2)`	返回在set1但不在set2的元素

8. 示例：集合的操作

set_a = {1, 2, 3}
set_b = {3, 4, 5}
# 取交集
print(set_a.intersection(set_b))  # 输出: {3}
# 取并集
print(set_a.union(set_b))          # 输出: {1, 2, 3, 4, 5}

三、数据结构选择指南

数据结构	适用场景
列表	需要按顺序存储和访问数据时
元组	存储不需要修改的数据
字典	需要快速查找、插入、删除键值对时
集合	去重和集合运算时

四、数据结构的运行流程图

以下是一个简单的示例展示了对列表和字典进行基本操作的流程图：

+---------------------+
|     初始化数据      |
+---------------------+
           |
           V
+---------------------+
|    选择数据结构    |
+---------------------+
           |
           V
+---------------------+
|    添加/更新元素    |
+---------------------+
           |
           V
+---------------------+
|    数据查询或修改   |
+---------------------+
           |
           V
+---------------------+
|     输出结果        |
+---------------------+

五、实际应用示例：购物清单程序

我们可以结合使用各种数据结构创建一个简单的购物清单程序。

def add_item(shopping_list, item):
    shopping_list.append(item)
    print(f"已添加 {item} 到购物清单。")

def view_list(shopping_list):
    print("购物清单:")
    for item in shopping_list:
        print(f"- {item}")

def remove_item(shopping_list, item):
    if item in shopping_list:
        shopping_list.remove(item)
        print(f"已从购物清单移除 {item}。")
    else:
        print(f"{item} 不在购物清单中。")

# 示例：购物清单操作
shopping_list = []
add_item(shopping_list, '牛奶')
add_item(shopping_list, '面包')
view_list(shopping_list)
remove_item(shopping_list, '牛奶')
view_list(shopping_list)