5. 数据结构¶
本章深入讲解之前学过的一些内容,同时,还增加了新的知识点。
5.1. 列表详解¶
列表数据类型支持很多方法,列表对象的所有方法所示如下:
- list.append(x)
在列表末尾添加一个元素,相当于
a[len(a):] = [x]
。
- list.extend(iterable)
用可迭代对象的元素扩展列表。相当于
a[len(a):] = iterable
。
- list.insert(i, x)
在指定位置插入元素。第一个参数是插入元素的索引,因此,
a.insert(0, x)
在列表开头插入元素,a.insert(len(a), x)
等同于a.append(x)
。
- list.remove(x)
从列表中删除第一个值为 x 的元素。未找到指定元素时,触发
ValueError
异常。
- list.pop([i])
移除列表中给定位置上的条目,并返回该条目。 如果未指定索引号,则
a.pop()
将移除并返回列表中的最后一个条目。 如果列表为空或索引号在列表索引范围之外则会引发IndexError
。
- list.clear()
删除列表里的所有元素,相当于
del a[:]
。
- list.index(x[, start[, end]])
返回列表中第一个值为 x 的元素的零基索引。未找到指定元素时,触发
ValueError
异常。可选参数 start 和 end 是切片符号,用于将搜索限制为列表的特定子序列。返回的索引是相对于整个序列的开始计算的,而不是 start 参数。
- list.count(x)
返回列表中元素 x 出现的次数。
- list.sort(*, key=None, reverse=False)
就地排序列表中的元素(要了解自定义排序参数,详见
sorted()
)。
- list.reverse()
翻转列表中的元素。
- list.copy()
返回列表的浅拷贝。相当于
a[:]
。
多数列表方法示例:
>>> fruits = ['orange', 'apple', 'pear', 'banana', 'kiwi', 'apple', 'banana']
>>> fruits.count('apple')
2
>>> fruits.count('tangerine')
0
>>> fruits.index('banana')
3
>>> fruits.index('banana', 4) # 从 4 号位开始查找下一个 banana
6
>>> fruits.reverse()
>>> fruits
['banana', 'apple', 'kiwi', 'banana', 'pear', 'apple', 'orange']
>>> fruits.append('grape')
>>> fruits
['banana', 'apple', 'kiwi', 'banana', 'pear', 'apple', 'orange', 'grape']
>>> fruits.sort()
>>> fruits
['apple', 'apple', 'banana', 'banana', 'grape', 'kiwi', 'orange', 'pear']
>>> fruits.pop()
'pear'
你可能已经注意到 insert
, remove
或 sort
等仅修改列表的方法都不会打印返回值 -- 它们返回默认值 None
。 [1] 这是适用于 Python 中所有可变数据结构的设计原则。
你可能会注意到的另一件事是并非所有数据都可以排序或比较。 举例来说,[None, 'hello', 10]
就不可排序因为整数不能与字符串比较而 None
不能与其他类型比较。 此外,还存在一些没有定义顺序关系的类型。 例如,3+4j < 5+7j
就不是一个合法的比较。
5.1.1. 用列表实现堆栈¶
通过列表方法可以非常容易地将列表作为栈来使用,最后添加的元素将最先被提取(“后进先出”)。 要向栈顶添加一个条目,请使用 append()
。 要从栈顶提取一个条目,请使用 pop()
,无需显式指定索引。 例如:
>>> stack = [3, 4, 5]
>>> stack.append(6)
>>> stack.append(7)
>>> stack
[3, 4, 5, 6, 7]
>>> stack.pop()
7
>>> stack
[3, 4, 5, 6]
>>> stack.pop()
6
>>> stack.pop()
5
>>> stack
[3, 4]
5.1.2. 用列表实现队列¶
列表也可以用作队列,最先加入的元素,最先取出(“先进先出”);然而,列表作为队列的效率很低。因为,在列表末尾添加和删除元素非常快,但在列表开头插入或移除元素却很慢(因为所有其他元素都必须移动一位)。
实现队列最好用 collections.deque
,可以快速从两端添加或删除元素。例如:
>>> from collections import deque
>>> queue = deque(["Eric", "John", "Michael"])
>>> queue.append("Terry") # Terry 到了
>>> queue.append("Graham") # Graham 到了
>>> queue.popleft() # 第一个到的现在走了
'Eric'
>>> queue.popleft() # 第二个到的现在走了
'John'
>>> queue # 按到达顺序排列的剩余队列
deque(['Michael', 'Terry', 'Graham'])
5.1.3. 列表推导式¶
列表推导式创建列表的方式更简洁。常见的用法为,对序列或可迭代对象中的每个元素应用某种操作,用生成的结果创建新的列表;或用满足特定条件的元素创建子序列。
例如,创建平方值的列表:
>>> squares = []
>>> for x in range(10):
... squares.append(x**2)
...
>>> squares
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
注意,这段代码创建(或覆盖)变量 x
,该变量在循环结束后仍然存在。下述方法可以无副作用地计算平方列表:
squares = list(map(lambda x: x**2, range(10)))
或等价于:
squares = [x**2 for x in range(10)]
上面这种写法更简洁、易读。
列表推导式的方括号内包含以下内容:一个表达式,后面为一个 for
子句,然后,是零个或多个 for
或 if
子句。结果是由表达式依据 for
和 if
子句求值计算而得出一个新列表。 举例来说,以下列表推导式将两个列表中不相等的元素组合起来:
>>> [(x, y) for x in [1,2,3] for y in [3,1,4] if x != y]
[(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]
等价于:
>>> combs = []
>>> for x in [1,2,3]:
... for y in [3,1,4]:
... if x != y:
... combs.append((x, y))
...
>>> combs
[(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]
表达式是元组(例如上例的 (x, y)
)时,必须加上括号:
>>> vec = [-4, -2, 0, 2, 4]
>>> # 新建一个将值翻倍的列表
>>> [x*2 for x in vec]
[-8, -4, 0, 4, 8]
>>> # 过滤列表以排除负数
>>> [x for x in vec if x >= 0]
[0, 2, 4]
>>> # 对所有元素应用一个函数
>>> [abs(x) for x in vec]
[4, 2, 0, 2, 4]
>>> # 在每个元素上调用一个方法
>>> freshfruit = [' banana', ' loganberry ', 'passion fruit ']
>>> [weapon.strip() for weapon in freshfruit]
['banana', 'loganberry', 'passion fruit']
>>> # 创建一个包含 (数字, 平方) 2 元组的列表
>>> [(x, x**2) for x in range(6)]
[(0, 0), (1, 1), (2, 4), (3, 9), (4, 16), (5, 25)]
>>> # 元组必须加圆括号,否则会引发错误
>>> [x, x**2 for x in range(6)]
File "<stdin>", line 1
[x, x**2 for x in range(6)]
^^^^^^^
SyntaxError: did you forget parentheses around the comprehension target?
>>> # 使用两个 'for' 来展平嵌套的列表
>>> 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]
列表推导式可以使用复杂的表达式和嵌套函数:
>>> from math import pi
>>> [str(round(pi, i)) for i in range(1, 6)]
['3.1', '3.14', '3.142', '3.1416', '3.14159']
5.1.4. 嵌套的列表推导式¶
列表推导式中的初始表达式可以是任何表达式,甚至可以是另一个列表推导式。
下面这个 3x4 矩阵,由 3 个长度为 4 的列表组成:
>>> matrix = [
... [1, 2, 3, 4],
... [5, 6, 7, 8],
... [9, 10, 11, 12],
... ]
下面的列表推导式可以转置行列:
>>> [[row[i] for row in matrix] for i in range(4)]
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]
如我们在之前小节中看到的,内部的列表推导式是在它之后的 for
的上下文中被求值的,所以这个例子等价于:
>>> transposed = []
>>> for i in range(4):
... transposed.append([row[i] for row in matrix])
...
>>> transposed
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]
反过来说,也等价于:
>>> transposed = []
>>> for i in range(4):
... # 以下 3 行实现了嵌套的列表组
... transposed_row = []
... for row in matrix:
... transposed_row.append(row[i])
... transposed.append(transposed_row)
...
>>> transposed
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]
实际应用中,最好用内置函数替代复杂的流程语句。此时,zip()
函数更好用:
>>> list(zip(*matrix))
[(1, 5, 9), (2, 6, 10), (3, 7, 11), (4, 8, 12)]
关于本行中星号的详细说明,参见 解包实参列表。
5.2. del
语句¶
有一种方式可以按索引而不是值从列表中移除条目: del
语句。 这与返回一个值的 pop()
方法不同。 del
语句也可用于从列表中移除切片或清空整个列表(我们之前通过将切片赋值为一个空列表实现过此操作)。 例如:
>>> a = [-1, 1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
>>> del a[0]
>>> a
[1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
>>> del a[2:4]
>>> a
[1, 66.25, 1234.5]
>>> del a[:]
>>> a
[]
del
也可以用来删除整个变量:
>>> del a
此后,再引用 a
就会报错(直到为它赋与另一个值)。后文会介绍 del
的其他用法。
5.3. 元组和序列¶
列表和字符串有很多共性,例如,索引和切片操作。这两种数据类型是 序列 (参见 序列类型 --- list, tuple, range)。随着 Python 语言的发展,其他的序列类型也被加入其中。本节介绍另一种标准序列类型:元组。
元组由多个用逗号隔开的值组成,例如:
>>> t = 12345, 54321, 'hello!'
>>> t[0]
12345
>>> t
(12345, 54321, 'hello!')
>>> # 元组可以嵌套:
>>> u = t, (1, 2, 3, 4, 5)
>>> u
((12345, 54321, 'hello!'), (1, 2, 3, 4, 5))
>>> # 元组是不可变对象:
>>> t[0] = 88888
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
>>> # 但它们可以包含可变对象:
>>> v = ([1, 2, 3], [3, 2, 1])
>>> v
([1, 2, 3], [3, 2, 1])
输出时,元组都要由圆括号标注,这样才能正确地解释嵌套元组。输入时,圆括号可有可无,不过经常是必须的(如果元组是更大的表达式的一部分)。不允许为元组中的单个元素赋值,当然,可以创建含列表等可变对象的元组。
虽然,元组与列表很像,但使用场景不同,用途也不同。元组是 immutable (不可变的),一般可包含异质元素序列,通过解包(见本节下文)或索引访问(如果是 namedtuples
,可以属性访问)。列表是 mutable (可变的),列表元素一般为同质类型,可迭代访问。
构造 0 个或 1 个元素的元组比较特殊:为了适应这种情况,对句法有一些额外的改变。用一对空圆括号就可以创建空元组;只有一个元素的元组可以通过在这个元素后添加逗号来构建(圆括号里只有一个值的话不够明确)。丑陋,但是有效。例如:
>>> empty = ()
>>> singleton = 'hello', # <-- 注意末尾的逗号
>>> len(empty)
0
>>> len(singleton)
1
>>> singleton
('hello',)
语句 t = 12345, 54321, 'hello!'
是 元组打包 的例子:值 12345
, 54321
和 'hello!'
一起被打包进元组。逆操作也可以:
>>> x, y, z = t
称之为 序列解包 也是妥妥的,适用于右侧的任何序列。序列解包时,左侧变量与右侧序列元素的数量应相等。注意,多重赋值其实只是元组打包和序列解包的组合。
5.4. 集合¶
Python 还支持 集合 这种数据类型。集合是由不重复元素组成的无序容器。基本用法包括成员检测、消除重复元素。集合对象支持合集、交集、差集、对称差分等数学运算。
创建集合用花括号或 set()
函数。注意,创建空集合只能用 set()
,不能用 {}
,{}
创建的是空字典,下一小节介绍数据结构:字典。
以下是一些简单的示例
>>> basket = {'apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana'}
>>> print(basket) # 显示重复项已被移除
{'orange', 'banana', 'pear', 'apple'}
>>> 'orange' in basket # 快速成员检测
True
>>> 'crabgrass' in basket
False
>>> # 演示针对两个单词中独有的字母进行集合运算
>>>
>>> a = set('abracadabra')
>>> b = set('alacazam')
>>> a # a 中独有的字母
{'a', 'r', 'b', 'c', 'd'}
>>> a - b # 存在于 a 中但不存在于 b 中的字母
{'r', 'd', 'b'}
>>> a | b # 存在于 a 或 b 中或两者中皆有的字母
{'a', 'c', 'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}
>>> a & b # 同时存在于 a 和 b 中的字母
{'a', 'c'}
>>> a ^ b # 存在于 a 或 b 中但非两者中皆有的字母
{'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}
与 列表推导式 类似,集合也支持推导式:
>>> a = {x for x in 'abracadabra' if x not in 'abc'}
>>> a
{'r', 'd'}
5.5. 字典¶
另一个非常有用的 Python 内置数据类型是 字典 (参见 映射类型 --- dict)。 字典在其他语言中可能会被称为“关联存储”或“关联数组”。 不同于以固定范围的数字进行索引的序列,字典是以 键 进行索引的,键可以是任何不可变类型;字符串和数字总是可以作为键。 如果一个元组只包含字符串、数字或元组则也可以作为键;如果一个元组直接或间接地包含了任何可变对象,则不能作为键。 列表不能作为键,因为列表可以使用索引赋值、切片赋值或者 append()
和 extend()
等方法进行原地修改列表。
可以把字典理解为 键值对 的集合,但字典的键必须是唯一的。花括号 {}
用于创建空字典。另一种初始化字典的方式是,在花括号里输入逗号分隔的键值对,这也是字典的输出方式。
字典的主要用途是通过关键字存储、提取值。用 del
可以删除键值对。用已存在的关键字存储值,与该关键字关联的旧值会被取代。通过不存在的键提取值,则会报错。
对字典执行 list(d)
操作,返回该字典中所有键的列表,按插入次序排列(如需排序,请使用 sorted(d)
)。检查字典里是否存在某个键,使用关键字 in
。
以下是一些字典的简单示例:
>>> tel = {'jack': 4098, 'sape': 4139}
>>> tel['guido'] = 4127
>>> tel
{'jack': 4098, 'sape': 4139, 'guido': 4127}
>>> tel['jack']
4098
>>> del tel['sape']
>>> tel['irv'] = 4127
>>> tel
{'jack': 4098, 'guido': 4127, 'irv': 4127}
>>> list(tel)
['jack', 'guido', 'irv']
>>> sorted(tel)
['guido', 'irv', 'jack']
>>> 'guido' in tel
True
>>> 'jack' not in tel
False
dict()
构造函数可以直接用键值对序列创建字典:
>>> dict([('sape', 4139), ('guido', 4127), ('jack', 4098)])
{'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098}
字典推导式可以用任意键值表达式创建字典:
>>> {x: x**2 for x in (2, 4, 6)}
{2: 4, 4: 16, 6: 36}
关键字是比较简单的字符串时,直接用关键字参数指定键值对更便捷:
>>> dict(sape=4139, guido=4127, jack=4098)
{'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098}
5.6. 循环的技巧¶
当对字典执行循环时,可以使用 items()
方法同时提取键及其对应的值。
>>> knights = {'gallahad': 'the pure', 'robin': 'the brave'}
>>> for k, v in knights.items():
... print(k, v)
...
gallahad the pure
robin the brave
在序列中循环时,用 enumerate()
函数可以同时取出位置索引和对应的值:
>>> for i, v in enumerate(['tic', 'tac', 'toe']):
... print(i, v)
...
0 tic
1 tac
2 toe
同时循环两个或多个序列时,用 zip()
函数可以将其内的元素一一匹配:
>>> questions = ['name', 'quest', 'favorite color']
>>> answers = ['lancelot', 'the holy grail', 'blue']
>>> for q, a in zip(questions, answers):
... print('What is your {0}? It is {1}.'.format(q, a))
...
What is your name? It is lancelot.
What is your quest? It is the holy grail.
What is your favorite color? It is blue.
为了逆向对序列进行循环,可以求出欲循环的正向序列,然后调用 reversed()
函数:
>>> for i in reversed(range(1, 10, 2)):
... print(i)
...
9
7
5
3
1
按指定顺序循环序列,可以用 sorted()
函数,在不改动原序列的基础上,返回一个重新的序列:
>>> basket = ['apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana']
>>> for i in sorted(basket):
... print(i)
...
apple
apple
banana
orange
orange
pear
使用 set()
去除序列中的重复元素。使用 sorted()
加 set()
则按排序后的顺序,循环遍历序列中的唯一元素:
>>> basket = ['apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana']
>>> for f in sorted(set(basket)):
... print(f)
...
apple
banana
orange
pear
一般来说,在循环中修改列表的内容时,创建新列表比较简单,且安全:
>>> import math
>>> raw_data = [56.2, float('NaN'), 51.7, 55.3, 52.5, float('NaN'), 47.8]
>>> filtered_data = []
>>> for value in raw_data:
... if not math.isnan(value):
... filtered_data.append(value)
...
>>> filtered_data
[56.2, 51.7, 55.3, 52.5, 47.8]
5.7. 深入条件控制¶
while
和 if
条件句不只可以进行比较,还可以使用任意运算符。
比较运算符 in
和 not in
用于执行确定一个值是否存在(或不存在)于某个容器中的成员检测。 运算符 is
和 is not
用于比较两个对象是否是同一个对象。 所有比较运算符的优先级都一样,且低于任何数值运算符。
比较操作支持链式操作。例如,a < b == c
校验 a
是否小于 b
,且 b
是否等于 c
。
比较操作可以用布尔运算符 and
和 or
组合,并且,比较操作(或其他布尔运算)的结果都可以用 not
取反。这些操作符的优先级低于比较操作符;not
的优先级最高, or
的优先级最低,因此,A and not B or C
等价于 (A and (not B)) or C
。与其他运算符操作一样,此处也可以用圆括号表示想要的组合。
布尔运算符 and
和 or
是所谓的 短路 运算符:其参数从左至右求值,一旦可以确定结果,求值就会停止。例如,如果 A
和 C
为真,B
为假,那么 A and B and C
不会对 C
求值。用作普通值而不是布尔值时,短路运算符的返回值通常是最后一个求了值的参数。
还可以把比较运算或其它布尔表达式的结果赋值给变量,例如:
>>> string1, string2, string3 = '', 'Trondheim', 'Hammer Dance'
>>> non_null = string1 or string2 or string3
>>> non_null
'Trondheim'
注意,Python 与 C 不同,在表达式内部赋值必须显式使用 海象运算符 :=
。 这避免了 C 程序中常见的问题:要在表达式中写 ==
时,却写成了 =
。
5.8. 序列和其他类型的比较¶
序列对象可以与相同序列类型的其他对象比较。这种比较使用 字典式 顺序:首先,比较前两个对应元素,如果不相等,则可确定比较结果;如果相等,则比较之后的两个元素,以此类推,直到其中一个序列结束。如果要比较的两个元素本身是相同类型的序列,则递归地执行字典式顺序比较。如果两个序列中所有的对应元素都相等,则两个序列相等。如果一个序列是另一个的初始子序列,则较短的序列可被视为较小(较少)的序列。 对于字符串来说,字典式顺序使用 Unicode 码位序号排序单个字符。下面列出了一些比较相同类型序列的例子:
(1, 2, 3) < (1, 2, 4)
[1, 2, 3] < [1, 2, 4]
'ABC' < 'C' < 'Pascal' < 'Python'
(1, 2, 3, 4) < (1, 2, 4)
(1, 2) < (1, 2, -1)
(1, 2, 3) == (1.0, 2.0, 3.0)
(1, 2, ('aa', 'ab')) < (1, 2, ('abc', 'a'), 4)
注意,当比较不同类型的对象时,只要待比较的对象提供了合适的比较方法,就可以使用 <
和 >
进行比较。例如,混合的数字类型通过数字值进行比较,所以,0 等于 0.0,等等。如果没有提供合适的比较方法,解释器不会随便给出一个比较结果,而是引发 TypeError
异常。
备注