Pythonのデータ構造

データ構造は、コンピュータサイエンスとソフトウェア管理において最も重要な概念の1つであり、あらゆる言語でプログラムを作成するために広く使用されています。 Pythonは、他のプログラミング言語とは異なり、データ構造の基礎をより簡単に学習できる、強力でインタラクティブなオブジェクト指向の解釈されたプログラミング言語です。

これは、主にインタラクティブで高レベルのWebサイトや、機械学習や人工知能などの他の分野の作成に使用される、最も用途が広く効率的な言語の1つです。 データに大きく依存しているため、時間どおりに効率的に保存してアクセスする必要があります。 これは、Pythonのデータ構造の助けを借りて実現されます。

データ構造とは何ですか？

データ構造の主な目的は、データコレクションを格納し、それらに対して操作を実行するためのデータの効果的な編成を可能にすることです。 たとえば、Webサイトでは、将来の変更に簡単にアクセスできるように、バックエンドデータを効率的に保存、管理、および整理する必要があります。

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線形データ構造

線形データ構造により、データ要素を適切な順序で格納できます。 線形データ構造にはいくつかの種類があります。 それらは次のとおりです：-

• 配列-データ要素のインデックスとペアになっているデータ要素の順次配置。
• スタック-スタックは、特定の操作順序に従うデータ構造です。 それらはFILO（後入れ先出し）またはLIFO（後入れ先出し）と呼ばれます。
• リンクリスト-すべてのデータ要素は、別の要素へのリンクとそこに存在するデータで構成されます。
• マトリックス-マトリックスは、データ要素が1対のインデックスで示される2次元のデータ構造です。

キュー-キューはスタックに似ていますが、操作の順序はFIFO（先入れ先出し）のみです。

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非線形データ構造

非線形データ構造は、データ要素の順次リンクには従いません。 このデータ構造では、データ要素の任意のグループまたはペアを相互にリンクでき、データ要素にアクセスするための厳密な順序はありません。

• ヒープ-ヒープは、親ノードのデータが子ノードよりも厳密に小さいか、子ノードよりも厳密に大きいか等しい特殊なタイプのツリーデータ構造です。
• バイナリツリー-バイナリツリーは、各データ要素を最大数の他の2つのデータ要素に接続するデータ構造です。 ルートノードから始まります。
• グラフ-グラフは、いくつかのノードがリンクを介して他のノードに接続されているノードと頂点の配置です。
• ハッシュテーブル-ハッシュテーブルは、ハッシュ関数を使用して相互に関連付けられた配列で構成されるデータ構造です。 データ要素からインデックスではなく、キーを使用して値を取得します。

Pythonの組み込みデータ構造

Pythonのデータ構造は、さまざまなデータ型を柔軟に保存し、Python環境でデータをより高速に処理するのに役立つため、このプログラミング言語に固有のものです。 これらのデータ構造はPython環境にプリロードされているため、Python言語は、ソリューションをより迅速に取得または開発できるため、プログラマーにとって非常に使いやすくなっています。

Pythonは、データの保存と簡単なアクセスを支援し、ユーザーが完全に制御して独自のデータ構造を作成できるようにするデータ構造を暗黙的にサポートしています。 Pythonに組み込まれているデータ構造は次のとおりです。-

リスト

アイテムの順序付けられたコレクションは、Pythonでプロジェクトを作成する際のデータ構造の不可欠な部分であるリストとして定義されます。 「注文されたコレクション」とは、リストに属するすべてのアイテムが、それらを一意に識別するために特別に使用される注文で構成されていることを意味します。 この要素の順序は、リストが続く限り本質的に一定のままであるという特徴です。 Pythonのすべてがオブジェクトと見なされます。 したがって、リストを作成すると、基本的に特定のタイプのPythonオブジェクトが作成されます。

List_A = [アイテム1、アイテム2、アイテム3…..、アイテムn]

リストがネストされている場合、リストには任意の種類のオブジェクトを含めることができます。また、別のリストや、別のサブリストで構成することもできるサブリストを含めることもできます。 ネストされたリストには、リストをネストできる深さに制限はありません。 Pythonで作成されたリストは、作成された後でも変更される可能性があるため、変更可能である可能性があります。 ユーザーは、自分の裁量に従って、リストから要素を追加、検索、移動、シフト、および削除できます。 リスト内の要素を置き換える必要がある場合、追加される要素の数は要素の数と同じである必要はありません。 Pythonは、要件に応じて自動的に調整します。

タプル

タプルは、Pythonに組み込まれている別のデータ構造であり、オブジェクトの順序付けられたコレクションです。 タプルには、リストとは異なり、制限された機能があります。 可変性は、タプルとリストを区別するために使用される主な特性です。 リストは変更可能であり、タプルは不変です。 タプルが作成された後は、タプルを追加、変更、または削除することはできません。 リストでは、要素をコンマで区切って囲むために括弧を使用する必要があります。 一方、タプルは、作成時に括弧を使用するオプションですが、タプルの最初と最後を区別するために広く推奨されています。 タプルのサンプルは次のとおりです。

tuple_A =（アイテム1、アイテム2、アイテム3、…、アイテムn）

タプルは単一のエンティティとして作成され、主にプログラマーが変更データを許可したくない場合に使用されます。 それらは、その存続期間を通して無傷に保たれることを目的としたオブジェクトを作成するために広く使用されています。 タプルは不変であるため、データの偶発的な変更、追加、または削除を防ぐことができる可能性があります。 タプルを使用する利点の1つは、使用するメモリが少ないことです。これにより、リストを使用するよりもプログラムを高速に実行できます。

セット

特定の順序に従わない特定の要素の一意のコレクションは、セットと呼ばれます。 オブジェクトのコレクション内でのオブジェクトの存在が、オブジェクトの順序またはその出現回数よりも重要である場合、セットが使用されます。 セットはタプルとは異なり変更可能であり、簡単に変更、置換、追加、または削除できます。 サンプルセットは次のとおりです。-

set_a = {“ item 1”、“ item 2”、“ item 3”、…..、“ item n”}

セットは主に、特定の要素がセット内にあるかどうかを確認するために使用されます。 たとえば、セットはメンバーシップテスト用に大幅に最適化されています。 また、セットが別のセットのサブセットであるかどうかを確認し、2つのセット間の関係を認識するためにも使用できます。

辞書

Pythonで使用される統合データ構造の辞書。 これはデータ値の非線形コレクションであり、主にマップなどの特定のデータ値を格納するために使用されます。 要素として特定の値が1つしかないさまざまなデータ型とは異なり、ディクショナリはキーと値のペアを保持します。 キー値は、それを最適化するために辞書に記載されています。 Pythonディクショナリでは、要素を追加する方法は複数あります。 キーを使用して値を定義することにより、一度に1つの値のみをディクショナリに追加できます。 ディクショナリ内の既存の値を更新するには、組み込みのupdate（）メソッドを使用する必要があります。 ネストされたキー値を既存のディクショナリに追加することもできます。 値の追加中にキー値がすでに存在する場合、値は更新されます。 それ以外の場合は、新しいキーが値とともにディクショナリに追加されます。

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