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【学Python自动化】 5. Python 数据结构学习笔记

news 2025/9/1 11:34:30

一、列表详解

1 列表方法总结

方法	描述	等价操作	rust Vec类似操作
list.append(x)	末尾添加元素	a[len(a):] = [x]	vec.push(x);
list.extend(iterable)	扩展列表	a[len(a):] = iterable	vec.extend([4, 5, 6]); 或者更高效：vec.extend_from_slice(&[4, 5, 6]);
list.insert(i, x )	指定位置插入		vec.insert(1,X);
list.remove(x)	删除第一个值为x的元素
list.pop([i])	移除并返回指定位置元素		vec.pop(); 及vec.remove(1);
list.clear()	清空列表	del a[:]	vec.clear()
list.index(x[, start[, end]])	返回第一个x的索引
list.count(x)	统计x出现次数
list.sort(*, key=None, reverse=False)	原地排序		vec.sort();vec.sort_by(
list.reverse()	原地反转
list.copy()	浅拷贝	a[:]
示例代码


fruits = ['orange', 'apple', 'pear', 'banana', 'kiwi', 'apple', 'banana']fruits.count('apple')  # 2
fruits.index('banana')  # 3
fruits.index('banana', 4)  # 6 (从索引4开始找)fruits.reverse()  # 反转列表
fruits.append('grape')  # 添加元素
fruits.sort()  # 排序
fruits.pop()  # 移除并返回最后一个元素

2 用列表实现堆栈（LIFO）


stack = [3, 4, 5]
stack.append(6)    # 压栈 → [3, 4, 5, 6]
stack.append(7)    # 压栈 → [3, 4, 5, 6, 7]
stack.pop()        # 出栈 → 7, 栈变为 [3, 4, 5, 6]
stack.pop()        # 出栈 → 6, 栈变为 [3, 4, 5]

3 用列表实现队列（FIFO）- 不推荐


# 效率低，推荐使用 collections.deque
from collections import dequequeue = deque(["Eric", "John", "Michael"])
queue.append("Terry")     # 入队
queue.append("Graham")    # 入队
queue.popleft()           # 出队 → 'Eric'
queue.popleft()           # 出队 → 'John'

4 列表推导式

基本语法


# 传统方式
squares = []
for x in range(10):squares.append(x**2)# 列表推导式（推荐）
squares = [x**2 for x in range(10)]

复杂示例


# 条件过滤
vec = [-4, -2, 0, 2, 4]
[x for x in vec if x >= 0]  # [0, 2, 4]# 应用函数
freshfruit = ['  banana', '  loganberry ', 'passion fruit  ']
[weapon.strip() for weapon in freshfruit]  # 去除空格# 嵌套循环
[(x, y) for x in [1,2,3] for y in [3,1,4] if x != y]# 展平嵌套列表
vec = [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]
[num for elem in vec for num in elem]  # [1,2,3,4,5,6,7,8,9]

5 嵌套的列表推导式


matrix = [[1, 2, 3, 4],[5, 6, 7, 8],[9, 10, 11, 12],
]# 转置矩阵
transposed = [[row[i] for row in matrix] for i in range(4)]
# [[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]# 更简洁的方式（推荐）
list(zip(*matrix))

二、 del 语句


a = [-1, 1, 66.25, 333, 333, 1234.5]del a[0]        # 删除索引0的元素 → [1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
del a[2:4]      # 删除切片 → [1, 66.25, 1234.5]
del a[:]        # 清空列表 → []
del a           # 删除整个变量

三、元组和序列

元组基本操作


# 创建元组
t = 12345, 54321, 'hello!'  # 打包
t[0]  # 12345# 解包
x, y, z = t# 嵌套元组
u = t, (1, 2, 3, 4, 5)# 不可变性（会报错）
# t[0] = 88888# 包含可变对象的元组
v = ([1, 2, 3], [3, 2, 1])
v[0][0] = 999  # 可以修改列表内容

特殊元组


empty = ()                 # 空元组
singleton = 'hello',       # 单元素元组（注意逗号）
len(empty)     # 0
len(singleton) # 1

四、集合

集合操作


# 创建集合
basket = {'apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana'}
# {'orange', 'banana', 'pear', 'apple'} (去重)# 成员检测
'orange' in basket  # True# 集合运算
a = set('abracadabra')  # {'a', 'r', 'b', 'c', 'd'}
b = set('alacazam')     # {'a', 'c', 'l', 'm', 'z'}a - b  # 差集 {'r', 'd', 'b'}
a | b  # 并集 {'a', 'c', 'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}
a & b  # 交集 {'a', 'c'}
a ^ b  # 对称差集 {'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}# 集合推导式
{x for x in 'abracadabra' if x not in 'abc'}  # {'r', 'd'}

五、字典

字典操作


# 创建字典
tel = {'jack': 4098, 'sape': 4139}
tel['guido'] = 4127  # 添加/修改# 访问和删除
tel['jack']  # 4098
del tel['sape']  # 删除键
'guido' in tel  # True# 构造函数
dict([('sape', 4139), ('guido', 4127), ('jack', 4098)])
dict(sape=4139, guido=4127, jack=4098)  # 关键字参数方式# 字典推导式
{x: x**2 for x in (2, 4, 6)}  # {2: 4, 4: 16, 6: 36}

六、循环的技巧

字典循环


knights = {'gallahad': 'the pure', 'robin': 'the brave'}
for k, v in knights.items():print(k, v)

枚举循环


for i, v in enumerate(['tic', 'tac', 'toe']):print(i, v)  # 0 tic, 1 tac, 2 toe

并行循环


questions = ['name', 'quest', 'favorite color']
answers = ['lancelot', 'the holy grail', 'blue']
for q, a in zip(questions, answers):print(f'What is your {q}? It is {a}.')

反向和排序循环


# 反向循环
for i in reversed(range(1, 10, 2)):print(i)  # 9,7,5,3,1# 排序循环
basket = ['apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana']
for i in sorted(basket):  # 按顺序循环print(i)# 去重排序循环
for f in sorted(set(basket)):print(f)  # apple, banana, orange, pear

七、深入条件控制

比较运算符


# 链式比较
a < b == c  # 等价于 a < b and b == c# 布尔运算
A and not B or C  # 等价于 (A and (not B)) or C# 短路特性
string1, string2, string3 = '', 'Trondheim', 'Hammer Dance'
non_null = string1 or string2 or string3  # 'Trondheim'

八、序列比较

字典式顺序比较


(1, 2, 3) < (1, 2, 4)  # True
[1, 2, 3] < [1, 2, 4]  # True
'ABC' < 'C' < 'Pascal' < 'Python'  # True
(1, 2, 3, 4) < (1, 2, 4)  # True (前两个元素相等，第一个序列更长)
(1, 2) < (1, 2, -1)  # True (第二个序列更长)
(1, 2, 3) == (1.0, 2.0, 3.0)  # True (数值相等)