Datenstrukturen in Python

Datenstrukturen sind eines der wichtigsten Konzepte in der Informatik und im Softwaremanagement und werden häufig verwendet, um Programme in jeder Sprache zu schreiben. Python ist eine leistungsstarke, interaktive, objektorientierte und interpretierte Programmiersprache, mit der die Grundlagen der Datenstruktur im Gegensatz zu anderen Programmiersprachen müheloser studiert werden können.

Es ist eine der vielseitigsten und effizientesten Sprachen, die hauptsächlich zur Erstellung interaktiver und hochrangiger Websites und in anderen Bereichen wie maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz verwendet wird. Es ist stark auf Daten angewiesen, die effizient gespeichert und rechtzeitig abgerufen werden müssen. Dies wird mit Hilfe von Datenstrukturen in Python erreicht .

Was ist eine Datenstruktur?

Der Hauptzweck von Datenstrukturen besteht darin, die effektive Organisation von Daten zum Speichern von Datensammlungen und zum Ausführen von Operationen an ihnen zu ermöglichen. Bei einer Website müssen beispielsweise die Backend-Daten effizient gespeichert, verwaltet und organisiert werden, damit sie für zukünftige Änderungen leichter zugänglich sind.

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Lineare Datenstrukturen

Lineare Datenstrukturen ermöglichen die Speicherung von Datenelementen in einer richtigen Reihenfolge. Es gibt mehrere Arten von linearen Datenstrukturen. Sie sind wie folgt:-

• Array – Eine sequentielle Anordnung der Datenelemente gepaart mit dem Index des Datenelements.
• Stack – Ein Stack ist eine Datenstruktur, die einer bestimmten Operationsreihenfolge folgt. Sie heißen FILO (First In Last Out) oder LIFO (Last In First Out).
• Verlinkte Liste – Jedes Datenelement besteht aus einem Link zu einem anderen Element und den darin enthaltenen Daten.
• Matrix – Eine Matrix ist eine zweidimensionale Datenstruktur, bei der das Datenelement durch ein Indexpaar angegeben wird.

Queue − Queue ähnelt Stacks, aber die einzige Betriebsreihenfolge ist FIFO (First In First Out).

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Nichtlineare Datenstrukturen

Nichtlineare Datenstrukturen folgen keiner sequentiellen Verknüpfung von Datenelementen. In dieser Datenstruktur können beliebige Gruppen oder Paare von Datenelementen miteinander verknüpft werden, und es gibt keine strikte Reihenfolge für den Zugriff auf die Datenelemente.

• Heap – Ein Heap ist eine spezielle Art von Baumdatenstruktur, bei der die Daten im übergeordneten Knoten entweder streng kleiner als die untergeordneten Knoten oder streng größer oder gleich den untergeordneten Knoten sind.
• Binärer Baum – Ein binärer Baum ist eine Datenstruktur, die jedes Datenelement mit maximal zwei anderen Datenelementen verbindet. Es beginnt mit einem Wurzelknoten.
• Graph – Ein Graph ist eine Anordnung von Knoten und Scheitelpunkten, bei der einige Knoten über Links miteinander verbunden sind.
• Hash-Tabelle – Eine Hash-Tabelle ist eine Datenstruktur aus Arrays, die mit Hilfe einer Hash-Funktion miteinander verknüpft sind. Es verwendet Schlüssel zum Abrufen von Werten und nicht den Index von Datenelementen.

Eingebaute Datenstrukturen in Python

Datenstrukturen in Python sind spezifisch für diese Programmiersprache, da sie bei der flexiblen Speicherung verschiedener Datentypen helfen und dazu beitragen, Daten in einer Python-Umgebung schneller zu verarbeiten. Da diese Datenstrukturen in Python-Umgebungen vorinstalliert sind, ist die Python-Sprache für Programmierer wesentlich einfacher zu verwenden, da sie Lösungen schneller erhalten oder entwickeln können.

Python bietet implizite Unterstützung für Datenstrukturen, was die Speicherung und den einfachen Zugriff auf Daten erleichtert und es Benutzern ermöglicht, ihre eigenen Datenstrukturen mit vollständiger Kontrolle zu erstellen. Die eingebauten Datenstrukturen in Python sind wie folgt:-

Aufführen

Eine geordnete Sammlung von Elementen ist als Liste definiert, die ein integraler Bestandteil von Datenstrukturen beim Erstellen eines Projekts in Python ist. „Geordnete Sammlungen“ bedeutet, dass jedes Element, das zu einer Liste gehört, aus einer Reihenfolge besteht, die speziell verwendet wird, um sie eindeutig zu identifizieren. Diese Reihenfolge der Elemente ist eine Eigenschaft, die von Natur aus konstant bleibt, solange die Liste besteht. Alles in Python wird als Objekt betrachtet. Wenn Sie also eine Liste erstellen, wird im Wesentlichen ein Python-Objekt eines bestimmten Typs erstellt.

Liste_A = [Artikel 1, Artikel 2, Artikel 3….., Artikel n]

Wenn eine Liste verschachtelt ist, kann sie ein beliebiges Objekt haben oder eine andere Liste oder eine Unterliste enthalten, die auch aus verschiedenen Unterlisten bestehen kann. Eine verschachtelte Liste hat keine Beschränkung hinsichtlich der Tiefe, mit der Listen verschachtelt werden können. In Python erstellte Listen können veränderlich sein, da sie auch nach der Erstellung noch geändert werden können. Ein Benutzer kann nach eigenem Ermessen Elemente aus der Liste hinzufügen, suchen, verschieben, verschieben und löschen. Wenn Elemente in einer Liste ersetzt werden müssen, muss die Anzahl der hinzugefügten Elemente nicht gleich der Anzahl der Elemente sein. Python passt sich je nach Anforderung an.

Tupel

Ein Tupel ist eine weitere in Python integrierte Datenstruktur und ist die geordnete Sammlung von Objekten. Tupel haben im Gegensatz zu Listen eine begrenzte Funktionalität. Veränderlichkeit ist das Hauptmerkmal, das zur Unterscheidung zwischen Tupeln und Listen verwendet wird. Listen sind veränderlich und Tupel sind unveränderlich. Tupel können nicht hinzugefügt, geändert oder gelöscht werden, nachdem sie bereits erstellt wurden. In Listen ist die Verwendung von Klammern erforderlich, um die durch Kommas getrennten Elemente einzuschließen. Andererseits sind Tupel optional, um Klammern bei der Erstellung zu verwenden, es wird jedoch allgemein empfohlen, zwischen dem Anfang und dem Ende des Tupels zu unterscheiden. Hier ist ein Beispieltupel:

tuple_A = (Element 1, Element 2, Element 3,…, Element n)

Tupel werden als eine einzelne Entität erstellt und werden hauptsächlich verwendet, wenn der Programmierer keine Änderungsdaten zulassen möchte. Sie werden ausgiebig verwendet, um ein Objekt zu schaffen, das während seiner gesamten Lebensdauer intakt bleiben soll. Da Tupel unveränderlich sind, können sie möglicherweise versehentliche Änderungen, Hinzufügungen oder Entfernungen von Daten verhindern. Ein Vorteil der Verwendung von Tupeln besteht darin, dass sie weniger Speicher verbrauchen, wodurch Programme schneller ausgeführt werden können als bei der Verwendung von Listen.

Sätze

Eine einzigartige Sammlung spezifischer Elemente, die keiner bestimmten Reihenfolge unterliegen, wird als Menge bezeichnet. Wenn die Existenz eines Objekts in einer Sammlung von Objekten wichtiger ist als die Reihenfolge der Objekte oder die Häufigkeit seines Erscheinens, werden Mengen verwendet. Sätze sind im Gegensatz zu Tupeln veränderlich und können leicht geändert, ersetzt, hinzugefügt oder entfernt werden. Hier ist ein Beispielsatz: -

set_a = {„Element 1“, „Element 2“, „Element 3“,….., „Element n“}

Mengen werden hauptsächlich verwendet, um zu prüfen, ob bestimmte Elemente in einer Menge enthalten sind oder nicht. Zum Beispiel sind Sets stark für Mitgliedschaftstests optimiert. Sie können auch verwendet werden, um zu sehen, ob eine Menge eine Teilmenge einer anderen Menge ist, und um die Beziehung zwischen zwei Mengen zu erkennen.

Wörterbuch

Wörterbuch in einer integralen Datenstruktur, die in Python verwendet wird. Es ist die nichtlineare Sammlung von Datenwerten und wird hauptsächlich verwendet, um bestimmte Datenwerte wie Karten zu speichern. Das Wörterbuch enthält Schlüssel:Wert-Paare, im Gegensatz zu anderen Datentypen, die nur einen bestimmten Wert als Element haben. Der Schlüsselwert wird im Wörterbuch angegeben, um ihn zu optimieren. In einem Python-Wörterbuch gibt es mehrere Möglichkeiten, Elemente hinzuzufügen. Es kann jeweils nur ein Wert zu einem Wörterbuch hinzugefügt werden, indem der Wert mit dem Schlüssel definiert wird. Eine integrierte update()-Methode muss verwendet werden, um einen vorhandenen Wert in einem Wörterbuch zu aktualisieren. Es ist auch möglich, verschachtelte Schlüsselwerte zu einem bereits bestehenden Dictionary hinzuzufügen. Wenn der Schlüsselwert beim Hinzufügen eines Werts bereits vorhanden ist, wird der Wert aktualisiert; andernfalls wird dem Wörterbuch ein neuer Schlüssel mit dem Wert hinzugefügt.

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