5. 資料結構
***********

這個章節將會更深入的介紹一些你已經學過的東西的細節上，並且加入一些你還
沒有接觸過的部分。


5.1. 進一步了解 List（串列）
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List（串列）這個資料型態，具有更多操作的方法。下面條列了所有關於 list
物件的 method：

list.append(x)

   將一個新的項目加到 list 的尾端。等同於 "a[len(a):] = [x]"。

list.extend(iterable)

   將 iterable（可疊代物件）接到 list 的尾端。等同於 "a[len(a):] =
   iterable"。

list.insert(i, x)

   將一個項目插入至 list 中給定的位置。第一個引數為插入處前元素的索引
   值，所以 "a.insert(0, x)"  會插入在 list 首位，而 "a.insert(len(a),
   x)" 則相當於 "a.append(x)"。

list.remove(x)

   刪除 list 中第一個值等於 *x* 的元素。若 list 中無此元素則會觸發
   "ValueError"。

list.pop([i])

   移除 list 中給定位置的項目，並回傳它。如果沒有指定位置， "a.pop()"
   將會移除 list 中最後的項目並回傳它。（在 *i* 周圍的方括號代表這個參
   數是選用的，並不代表你應該在該位置輸入方括號。你將會常常在 Python
   函式庫參考指南中看見這個表示法）

list.clear()

   刪除 list 中所有項目。這等同於 "del a[:]"。

list.index(x[, start[, end]])

   回傳 list 中第一個值等於 *x* 的項目之索引值（從零開始的索引）。若
   list 中無此項目，則丟出 "ValueError" 錯誤。

   引數 *start* 和 *end* 的定義跟在 slice 表示法中相同，搜尋的動作被這
   兩個引數限定在 list 中特定的子序列。但要注意的是，回傳的索引值是從
   list 的開頭開始算，而不是從 *start* 開始算。

list.count(x)

   回傳 *x* 在 list 中所出現的次數。

list.sort(*, key=None, reverse=False)

   將 list 中的項目排序。（可使用引數來進行客製化的排序，請參考
   "sorted()" 部分的解釋）

list.reverse()

   將 list 中的項目前後順序反過來。

list.copy()

   回傳一個淺複製 (shallow copy) 的 list。等同於 "a[:]"。

以下是一個使用到許多 list 物件方法的例子：

   >>> fruits = ['orange', 'apple', 'pear', 'banana', 'kiwi', 'apple', 'banana']
   >>> fruits.count('apple')
   2
   >>> fruits.count('tangerine')
   0
   >>> fruits.index('banana')
   3
   >>> fruits.index('banana', 4)  # Find next banana starting a position 4
   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'

你可能會注意到一些方法，像是 "insert"、"remove" 或者是 "sort"，並沒有
印出回傳值，事實上，他們回傳預設值 "None" [1]。這是一個用於 Python 中
所有可變資料結構的設計法則。

另外你可能也會發現，不是所有資料都可以被排序或比較。例如，"[None,
'hello', 10]" 就不可排序，因為整數不能與字串比較，而 *None* 不能與其他
型別比較。有些型別根本就沒有被定義彼此之間的大小順序，例如，"3+4j <
5+7j" 就是一個無效的比較。


5.1.1. 將 List 作為 Stack（堆疊）使用
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List 的操作方法使得它非常簡單可以用來實作 stack（堆疊）。Stack 為一個
遵守最後加入元素最先被取回（後進先出，"last-in, first-out"）規則的資料
結構。你可以使用方法 "append()" 將一個項目放到堆疊的頂層。而使用方法
"pop()" 且不給定索引值去取得堆疊最上面的項目。舉例而言：

   >>> 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. 將 List 作為 Queue（佇列）使用
-------------------------------------

我們也可以將 list 當作 queue（佇列）使用，即最先加入元素最先被取回（先
進先出，"first-in, first-out"）的資料結構。然而，list 在這種使用方式下
效率較差。使用 "append" 和 "pop" 來加入和取出尾端的元素較快，而使用
"insert" 和 "pop" 來插入和取出頭端的元素較慢（因為其他元素都需要挪動一
格）。

如果要實作 queue，請使用 "collections.deque"，其被設計成能快速的從頭尾
兩端加入和取出。例如：

   >>> from collections import deque
   >>> queue = deque(["Eric", "John", "Michael"])
   >>> queue.append("Terry")           # Terry arrives
   >>> queue.append("Graham")          # Graham arrives
   >>> queue.popleft()                 # The first to arrive now leaves
   'Eric'
   >>> queue.popleft()                 # The second to arrive now leaves
   'John'
   >>> queue                           # Remaining queue in order of arrival
   deque(['Michael', 'Terry', 'Graham'])


5.1.3. List Comprehensions（串列綜合運算）
------------------------------------------

List comprehension（串列綜合運算）讓你可以用簡潔的方法創建 list。常見
的應用是基於一個序列或 iterable（可疊代物件），將每一個元素經過某個運
算的結果串接起來成為新的 list，或是創建一個子序列，其每一個元素皆滿足
一個特定的條件。

舉例來說，假設我們要創建一個「平方的 list」：

   >>> squares = []
   >>> for x in range(10):
   ...     squares.append(x**2)
   ...
   >>> squares
   [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

注意這是創建（或覆寫）一個變數叫 "x"，其在迴圈結束後仍然存在。我們可以
這樣產生平方串列而不造成任何 side effects（副作用）：

   squares = list(map(lambda x: x**2, range(10)))

或與此相等的：

   squares = [x**2 for x in range(10)]

這樣更簡潔和易讀。

一個 list comprehension 的組成，是在一對方括號內，放入一個 expression
（運算式）、一個 "for" 子句、再接著零個或多個 "for" 或 "if" 子句。結果
會是一個新的 list，內容是在後面的 "for" 和 "if" 子句情境下，對前面運算
式求值的結果。例如，這個 list comprehension 組合了兩個 list 中彼此相異
的元素：

   >>> [(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)]

而它就等於：

   >>> 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)]

注意 "for" 和 "if" 在這兩段程式裡的順序是相同的。

如果 expression 是一個 tuple（例如上面例子中的 "(x, y)"），它必須加上
括號：

   >>> vec = [-4, -2, 0, 2, 4]
   >>> # create a new list with the values doubled
   >>> [x*2 for x in vec]
   [-8, -4, 0, 4, 8]
   >>> # filter the list to exclude negative numbers
   >>> [x for x in vec if x >= 0]
   [0, 2, 4]
   >>> # apply a function to all the elements
   >>> [abs(x) for x in vec]
   [4, 2, 0, 2, 4]
   >>> # call a method on each element
   >>> freshfruit = ['  banana', '  loganberry ', 'passion fruit  ']
   >>> [weapon.strip() for weapon in freshfruit]
   ['banana', 'loganberry', 'passion fruit']
   >>> # create a list of 2-tuples like (number, square)
   >>> [(x, x**2) for x in range(6)]
   [(0, 0), (1, 1), (2, 4), (3, 9), (4, 16), (5, 25)]
   >>> # the tuple must be parenthesized, otherwise an error is raised
   >>> [x, x**2 for x in range(6)]
     File "<stdin>", line 1, in <module>
       [x, x**2 for x in range(6)]
                  ^
   SyntaxError: invalid syntax
   >>> # flatten a list using a listcomp with two 'for'
   >>> 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]

List comprehensions 可以含有複雜的 expression 和巢狀的函式：

   >>> 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. 巢狀的 List Comprehensions
---------------------------------

在 list comprehesion 中開頭的 expression 可以是任何形式的 expression，
包括再寫一個 list comprehension。

考慮以下表示 3x4 矩陣的範例，使用 list 包含 3 個長度為 4 的 list ：

   >>> matrix = [
   ...     [1, 2, 3, 4],
   ...     [5, 6, 7, 8],
   ...     [9, 10, 11, 12],
   ... ]

以下的 list comprehesion 會將矩陣的行與列作轉置：

   >>> [[row[i] for row in matrix] for i in range(4)]
   [[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]

如同我們在上一節看到的，此巢狀的 list comprehension 會依據後面的 "for"
環境被求值，所以這個例子就等於：

   >>> 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]]

而它也和這一段相同：

   >>> transposed = []
   >>> for i in range(4):
   ...     # the following 3 lines implement the nested listcomp
   ...     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]]

在實際運用上，我們傾向於使用內建函式 (built-in functions) 而不是複雜的
流程控制陳述式。在這個例子中，使用 "zip()" 函式會非常有效率：

   >>> list(zip(*matrix))
   [(1, 5, 9), (2, 6, 10), (3, 7, 11), (4, 8, 12)]

關於星號的更多細節，請參考拆解引數列表（Unpacking Argument Lists）。


5.2. "del" 陳述式
=================

有一個方法可以藉由索引而不是值來刪除 list 中的項目："del" 陳述式。這和
"pop()" method 傳回一個值不同，"del" 陳述式可以用來刪除 list 中的片段
或者清空整個 list（我們之前藉由指派一個空的 list 給想刪除的片段來完成
這件事）。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" 也可以用來刪除整個變數：

   >>> del a

刪除之後，對 "a" 的參照將會造成錯誤（至少在另一個值又被指派到它之前）
。我們將在後面看到更多關於 "del" 的其他用法。


5.3. Tuples 和序列 (Sequences)
==============================

我們看到 list 和字串 (string) 有許多共同的特性，像是索引操作
(indexing) 以及切片操作 (slicing) 。他們是*序列*資料類型中的兩個例子（
請參考序列类型 --- list, tuple, range）。由於 Python 是個持續發展中的
語言，未來可能還會有其他的序列資料類型加入。接著要介紹是下一個標準序列
資料類型：*tuple*。

一個 tuple 是由若干個值藉由逗號區隔而組成，例如：

   >>> t = 12345, 54321, 'hello!'
   >>> t[0]
   12345
   >>> t
   (12345, 54321, 'hello!')
   >>> # Tuples may be nested:
   ... u = t, (1, 2, 3, 4, 5)
   >>> u
   ((12345, 54321, 'hello!'), (1, 2, 3, 4, 5))
   >>> # Tuples are immutable:
   ... t[0] = 88888
   Traceback (most recent call last):
     File "<stdin>", line 1, in <module>
   TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
   >>> # but they can contain mutable objects:
   ... v = ([1, 2, 3], [3, 2, 1])
   >>> v
   ([1, 2, 3], [3, 2, 1])

如同我們看到的，被輸出的 tuple 總是以括號包著，如此巢狀的 tuple 才能被
正確的直譯 (interpret)；他們可以是以被括號包著或不被包著的方式當作輸入
，雖然括號的使用常常是有其必要的（譬如此 tuple 是一個較大的運算式的一
部分）。指派東西給 tuple 中的個別項目是不行的，但是可以建立含有可變物
件（譬如 list）的 tuple。

雖然 tuple 和 list 看起來很類似，但是他們通常用在不同的情況與不同目的
。 tuple 是 *immutable*（不可變的），通常儲存異質的元素序列，並可經由
拆解 (unpacking)（請參考本節後段）或索引 (indexing) 來存取（或者在使用
"namedtuples" 的時候藉由屬性 (attribute) 來存取）。List 是 *mutable*（
可變的），其元素通常是同質的且可藉由疊代整個 list 來存取。

一個特別的議題是，關於創建一個含有 0 個或 1 個項目的 tuple：語法上會採
納一些奇怪的用法。空的 tuple 藉由一對空括號來創建；含有一個項目的
tuple 經由一個值加上一個逗點來創建（用括號把一個單一的值包住是不夠的）
。醜，但有效率。例如：

   >>> empty = ()
   >>> singleton = 'hello',    # <-- note trailing comma
   >>> len(empty)
   0
   >>> len(singleton)
   1
   >>> singleton
   ('hello',)

陳述式 "t = 12345, 54321, 'hello!'" 就是一個 *tuple packing* 的例子：
"12345"，"54321" 和 "'hello!'" 一起被放進 tuple 裡。反向操作也可以：

   >>> x, y, z = t

這個正是我們所說序列拆解 (*sequence unpacking*)，可運用在任何位在等號
右邊的序列。序列拆解要求等號左邊的變數數量必須與等號右邊的序列中的元素
數量相同。注意，多重指派就只是 tuple packing 和序列拆解的結合而已。


5.4. 集合 (Sets)
================

Python 也包含了一種用在 *set*（集合）的資料類型。一個 set 是一組無序且
沒有重複的元素。基本的使用方式包括了成員測試和消除重複元素。 Set 物件
也支援聯集、交集、差集和互斥等數學運算。

大括號或 "set()" 函式都可以用來創建 set。注意：要創建一個空的 set，你
必須使用 "set()" 而不是 "{}"；後者會創建一個空的 dictionary，一種我們
將在下一節討論的資料結構。

這裡是一個簡單的演示：

   >>> basket = {'apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana'}
   >>> print(basket)                      # show that duplicates have been removed
   {'orange', 'banana', 'pear', 'apple'}
   >>> 'orange' in basket                 # fast membership testing
   True
   >>> 'crabgrass' in basket
   False

   >>> # Demonstrate set operations on unique letters from two words
   ...
   >>> a = set('abracadabra')
   >>> b = set('alacazam')
   >>> a                                  # unique letters in a
   {'a', 'r', 'b', 'c', 'd'}
   >>> a - b                              # letters in a but not in b
   {'r', 'd', 'b'}
   >>> a | b                              # letters in a or b or both
   {'a', 'c', 'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}
   >>> a & b                              # letters in both a and b
   {'a', 'c'}
   >>> a ^ b                              # letters in a or b but not both
   {'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}

和 list comprehensions 類似，也有 set comprehensions（集合綜合運算）：

   >>> a = {x for x in 'abracadabra' if x not in 'abc'}
   >>> a
   {'r', 'd'}


5.5. 字典（Dictionary）
=======================

下一個常用的 Python 內建資料類型為 *dictionary*（請參考映射类型 ---
dict）。 Dictionary 有時被稱為 "關聯記憶體" (associative memories) 或
"關聯陣列" (associative arrays)。不像序列是由一個範圍內的數字當作索引
，dictionary 是由*鍵* (key) 來當索引，鍵可以是任何不可變的類型；字串和
數字都可以當作鍵。Tuple 也可以當作鍵，如果他們只含有字串、數字或 tuple
；若一個 tuple 直接或間接地含有任何可變的物件，它就不能當作鍵。你無法
使用 list 當作鍵，因為 list 可以經由索引指派 (index assignment)、切片
指派 (slice assignment) 或是像 "append()" 和 "extend()" 等 method 被修
改。

思考 dictionary 最好的方式是把它想成是一組*鍵值*對 (*key: value* pair)
的 set，其中鍵在同一個 dictionary 裡必須是獨一無二的。使用一對大括號可
創建一個空的 dictionary："{}"。將一串由逗號分隔的鍵值對置於大括號則可
初始化字典的鍵值對。這同樣也是字典輸出時的格式。

Dictionary 主要的操作為藉由鍵來儲存一個值並且可藉由該鍵來取出該值。也
可以使用 "del" 來刪除鍵值對。如果我們使用用過的鍵來儲存，該鍵所對應的
較舊的值會被覆蓋。使用不存在的鍵來取出值會造成錯誤。

對 dictionary 使用 "list(d)" 會得到一個包含該字典所有鍵的 list，其排列
順序為插入時的順序。（若想要排序，則使用 "sorted(d)" 代替即可）。如果
想確認一個鍵是否已存在於字典中，可使用關鍵字 "in"。

這是個使用一個 dictionary 的簡單範例：

   >>> 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

函式 "dict()" 可直接透過一串鍵值對序列來創建 dictionary：

   >>> dict([('sape', 4139), ('guido', 4127), ('jack', 4098)])
   {'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098}

此外，dict comprehensions 也可以透過任意鍵與值的運算式來創建
dictionary ：

   >>> {x: x**2 for x in (2, 4, 6)}
   {2: 4, 4: 16, 6: 36}

當鍵是簡單的字串時，使用關鍵字引數 (keyword arguments) 有時會較為簡潔
：

   >>> dict(sape=4139, guido=4127, jack=4098)
   {'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098}


5.6. 迴圈技巧
=============

當對 dictionary 作迴圈時，鍵以及其對應的值可以藉由使用 "items()"
method 來同時取得：

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

當對序列作迴圈時，位置索引及其對應的值可以藉由使用 "enumerate()" 函式
來同時取得：

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

要同時對兩個以上的序列作迴圈，可以將其以成對的方式放入 "zip()" 函式：

   >>> 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.

要對序列作反向的迴圈，首先先寫出正向的序列，再對其使用 "reversed()" 函
式：

   >>> for i in reversed(range(1, 10, 2)):
   ...     print(i)
   ...
   9
   7
   5
   3
   1

要以迴圈對序列作排序，使用 "sorted()" 函式會得到一個新的經排序過的
list ，但不會改變原本的序列：

   >>> basket = ['apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana']
   >>> for i in sorted(basket):
   ...     print(i)
   ...
   apple
   apple
   banana
   orange
   orange
   pear

對序列使用 "set()" 可去除重複元素。對序列使用 "sorted()" 加上 "set()"
，則是對經過排序後的非重複元素跑迴圈的慣用方法：

   >>> basket = ['apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana']
   >>> for f in sorted(set(basket)):
   ...     print(f)
   ...
   apple
   banana
   orange
   pear

有時我們會想要以迴圈來改變的一個 list，但是，通常創建一個新的 list 會
更簡單且安全：

   >>> 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. 深入了解條件 (Condition)
=============================

使用在 "while" 和 "if" 陳述式的條件句可以包含任何運算子，而不是只有比
較運算子 (comparisons) 。

比較運算子 "in" 和 "not in" 檢查一個值是否存在（不存在）於一個序列中。
運算子 "is" 和 "not is" 比較兩個物件是否真的是相同的物件。所有比較運算
子的優先度都相同且都低於數值運算子。

比較運算是可以串連在一起的。例如， "a < b == c" 就是在測試 "a" 是否小
於 "b" 和 "b" 是否等於 "c"。

比較運算可以結合布林運算子 "and" 和 "or"，且一個比較運算的結果（或任何
其他布林運算式）可以加上 "not" 來否定。這些運算子的優先度都比比較運算
子還低，其中，"not" 的優先度最高，"or" 的優先度最低，因此 "A and not B
or C" 等同於 "(A and (not B)) or C"。一如往常，括號可以用來表示任何想
要的組合。

布林運算子 "and" 和 "or" 也被稱為*短路 (short-circuit)* 運算子：會將其
引數從左至右進行運算，當結果出現時即結束運算。例如，若 "A" 和 "C" 為真
但 "B" 為假，則 "A and B and C" 的運算並不會執行到 "C"。當運算結果被當
成一般值而非布林值時，短路運算子的回傳值為最後被求值的引數。

將一個比較運算或其他布林運算式的結果指派給一個變數是可以的。例如：

   >>> string1, string2, string3 = '', 'Trondheim', 'Hammer Dance'
   >>> non_null = string1 or string2 or string3
   >>> non_null
   'Trondheim'

注意，Python 與 C 語言不一樣，在運算式裡進行指派必須外顯地使用海象運算
子 ":="。 這樣做避免了在 C 語言裡常見的一種問題：想要打 "==" 卻在運算
式裡輸入 "="。


5.8. 序列和其他資料類型之比較
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序列物件通常可以拿來和其他相同類型的物件做比較。這種比較使用*詞典式
(lexicographical)* 順序：首先比較各自最前面的那項，若不相同，便可決定
結果；若相同，則比較下ㄧ項，以此類推，直到其中一個序列完全用完。如果被
拿出來比較的兩項本身又是相同的序列類型，則詞典式比較會遞迴地執行。如果
兩個序列所有的項目都相等，則此兩個序列被認為是相等的。如果其中一個序列
是另一個的子序列，則較短的那個序列為較小的序列。字串的詞典式順序使用
Unicode 的碼位 (code point) 編號來排序個別字元。以下是一些相同序列類型
的比較：

   (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，若使用 "<" 或 ">" 來比較不同類型的物件是合法的，表示物件擁有適當
的比較方法。例如，混合的數值類型是根據它們數值來做比較，所以 0 等於
0.0，等等。否則直譯器會選擇丟出一個 "TypeError" 錯誤而不是提供一個任意
的排序。

-[ 註解 ]-

[1] 其他語言可以回傳變更後的物件，這就允許 method 的串連，例如
    "d->insert("a")->remove("b")->sort();"。
