Python奇遇記：數據結構窺探

mrli2016 發布于2019-07-31 11:01 / 958人閱讀

摘要：擠掉了堆中實現了堆排序。你可以用堆排序來查找一個序列中最大的或者最小的幾個元素。除了使用堆排序，中還有排序和，這兩個排序最終生成以列表表示的排序結果，堆排序也是。

這次我們來說說python中的數據結構。當然了，不會講很基礎的內容。

用過python的都知道，python有著與其他語言很不一樣的數據類型，像什么列表、元組、集合、字典之類。這些數據類型造就了python簡單易用同時又很強大的特性。一般來說，我們會將python中的數據類型分為可變和不可變類型，可變的意思就是你可以修改像列表中的數據，不可變當然就是不能修改啦。還有一種分法是分為扁平類型和容器類型，其中扁平類型存放的是實際的值，包括str, bytes, bytearray,array.array這些，而容器類型存放的是數據值的引用，包括list,tuple,collections.deque這些。

既然是講數據結構，我們來看看python中不經常用到的一些數據類型。

數組

沒錯，python是有數組類型的。當你有很大的數據需要處理的時候，它比列表更高效。如何創建一個數組？使用array.array。比如我們創建一萬個隨機浮點數。

from array import array

from random import  random
# array中的第一個參數代表數據類型，比如float，char等。第二個參數為可迭代的數據。
# d代表雙精度浮點類型
data = array("d", (random() for i in range(10**7)))
# 輸出最后一個元素看看
print(data[-1])

0.5888905969627429

數組中提供了一些很有用的方法來處理數據，比如pop，insert，同時也有寫入文件的tofile和讀取的frombytes方法。

with open("data.bin", "wb") as fp:
    data.tofile(fp)

雙端隊列

學過數據結構的都知道隊列，雙端隊列就是兩邊都可以進出的隊列。python中的雙端隊列使用collections.deque表示。當然了你如果想用它來表示棧也是沒問題的。append方法用來添加，pop方法用來彈出。怎么使用？

from collections import deque
data = deque(range(10), maxlen = 3)
print(data)

deque([7, 8, 9], maxlen=3)

如上所示，第一個參數為數據，第二個參數是隊列的最大長度，如果不指定則默認為無限長。如果限制了長度，則增加數據會擠掉最先插入的數據。

data.append(3)
# 擠掉了7
print(data)
data.pop()
print(data)

deque([8, 9, 3], maxlen=3)
deque([8, 9], maxlen=3)

堆

python中實現了堆排序。你可以用堆排序來查找一個序列中最大的或者最小的幾個元素。比如我們有一個列表：

import heapq
nums = [1, 8, 2, 23, 7, -4, 18, 23, 42, 37, 2]

# 找出最大的幾個
print(heapq.nlargest(3, nums)) # Prints [42, 37, 23]
# 找出最小的幾個
print(heapq.nsmallest(3, nums)) # Prints [-4, 1, 2]

[42, 37, 23]
[-4, 1, 2]

使用nlargest可以找出最大的幾個元素，相反的nsmalllest找最小的幾個元素。如果需要找的是字典類型呢？還有第三個參數key，指定我們對數據進行的操作，key接受一個函數。

在下面的例子中，我們需要對字典按價格大小來排序查找。

portfolio = [
    {"name": "IBM", "shares": 100, "price": 91.1},
    {"name": "AAPL", "shares": 50, "price": 543.22},
    {"name": "FB", "shares": 200, "price": 21.09},
    {"name": "HPQ", "shares": 35, "price": 31.75},
    {"name": "YHOO", "shares": 45, "price": 16.35},
    {"name": "ACME", "shares": 75, "price": 115.65}
]
# key接受一個匿名函數，這個函數的作用是找出字典中price的值。
cheap = heapq.nsmallest(3, portfolio, key=lambda s: s["price"])
expensive = heapq.nlargest(3, portfolio, key=lambda s: s["price"])
print(cheap)
print(expensive)

[{"name": "YHOO", "shares": 45, "price": 16.35}, {"name": "FB", "shares": 200, "price": 21.09}, {"name": "HPQ", "shares": 35, "price": 31.75}]
[{"name": "AAPL", "shares": 50, "price": 543.22}, {"name": "ACME", "shares": 75, "price": 115.65}, {"name": "IBM", "shares": 100, "price": 91.1}]

如果你僅僅想查找唯一的最小或最大（N=1）的元素的話，那么使用 min() 和 max() 函數會更快些。

除了使用堆排序，python中還有sorted排序和list.sorted，這兩個排序最終生成以列表表示的排序結果，堆排序也是。不過sorted在排序時會新建一個列表再進行排序，而list.sorted會直接對數據進行就地排序,而且要求輸入的數據必須為列表。

具名元組

什么是具名元組？有時候我們需要用一個類來表示某個事物，但是并不想定義一個類然后咔噠咔噠寫一大段類的表示，這個時候就可以使用具名元組，它可以用來快速生成類。比方說定義一個學生類，屬性包括姓名，年齡，學號：

from collections import namedtuple

# 第一個參數是類的名字，第二個參數為類中的數據，可以為字符串，或者字符串組成的列表
Student = namedtuple("Student", ["name", "age", "id"])
Studen = namedtuple("Studen", "name age id")
s1 = Studen("zhuzhezhe", "23", "001")
s2 = Student("zhuzhezhe", "23", "001")
print(s1)
print(s2)

Studen(name="zhuzhezhe", age="23", id="001")
Student(name="zhuzhezhe", age="23", id="001")

具名元組放在collections模塊下的nametuple中，第一個參數是類的名字，第二個參數為類中的數據，可以為字符串，或者字符串組成的列表。

以上就是一些不太常見的數據類型的介紹，當然不止這些，具體可以看看python官方手冊。

下次我們來說說python中常見數據類型的一些不常見的用法，如果用到了效率會翻倍。

本人才疏學淺，上文中難免有些錯誤，還請各位品評指正。如果覺得寫的還行，歡迎關注我的公眾號MLGroup,帶你走進機器學習的世界。

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