Struktury danych w Pythonie

Struktury danych są jednym z najważniejszych pojęć w informatyce i zarządzaniu oprogramowaniem i są szeroko stosowane do pisania programów w dowolnym języku. Python to potężny, interaktywny, zorientowany obiektowo i interpretowany język programowania, dzięki któremu podstawy struktury danych mogą być badane z większą łatwością, w przeciwieństwie do innych języków programowania.

Jest to jeden z najbardziej wszechstronnych i wydajnych języków używanych głównie do tworzenia interaktywnych i wysokopoziomowych witryn internetowych oraz innych dziedzin, takich jak uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja. W dużym stopniu opiera się na danych, które wymagają wydajnego przechowywania i dostępu do nich na czas. Osiąga się to za pomocą struktur danych w Pythonie .

Co to jest struktura danych?

Podstawowym celem struktur danych jest umożliwienie efektywnej organizacji danych do przechowywania zbiorów danych i wykonywania na nich operacji. Na przykład w witrynie internetowej dane zaplecza muszą być efektywnie przechowywane, zarządzane i zorganizowane, aby mieć łatwiejszy dostęp do przyszłych modyfikacji.

Ucz się kursów Data Science online na upGrad

Liniowe struktury danych

Liniowe struktury danych umożliwiają przechowywanie elementów danych w odpowiedniej kolejności. Istnieje kilka rodzajów liniowych struktur danych. Są to:-

• Array — sekwencyjny układ elementów danych sparowanych z indeksem elementu danych.
• Stos — stos to struktura danych, która jest zgodna z określoną kolejnością działania. Nazywają się FILO (pierwsze weszło, ostatnie wyszło) lub LIFO (ostatnie weszło, pierwsze wyszło).
• Lista połączona – Każdy element danych składa się z łącza do innego elementu i zawartych w nim danych.
• Macierz – macierz to dwuwymiarowa struktura danych, w której element danych jest wskazywany przez parę indeksów.

Kolejka — Kolejka jest podobna do stosów, ale jedyną kolejnością działania jest FIFO (pierwsze weszło, pierwsze wyszło).

Przeczytaj nasze popularne artykuły dotyczące nauki o danych w Stanach Zjednoczonych

Nieliniowe struktury danych

Nieliniowe struktury danych nie podlegają sekwencyjnemu łączeniu elementów danych. W tej strukturze danych dowolna grupa lub para elementów danych może być ze sobą połączona i nie ma ścisłej kolejności dostępu do elementów danych.

• Sterta — sterta to specjalny typ struktury danych drzewa, w którym dane w węźle nadrzędnym są albo ściśle mniejsze niż węzły podrzędne, albo ściśle większe lub równe węzłom podrzędnym.
• Drzewo binarne — drzewo binarne to struktura danych, która łączy każdy element danych z maksymalną liczbą dwóch innych elementów danych. Zaczyna się od węzła głównego.
• Wykres – Wykres to układ węzłów i wierzchołków, w którym niektóre węzły są połączone z innymi łączami.
• Hash Table – Hash Table to struktura danych składająca się z tablic powiązanych ze sobą za pomocą funkcji haszującej. Używa kluczy do pobierania wartości, a nie indeksu z elementów danych.

Wbudowane struktury danych w Pythonie

Struktury danych w Pythonie są specyficzne dla tego języka programowania, ponieważ pomagają w elastycznym przechowywaniu zróżnicowanych typów danych i pomagają szybciej przetwarzać dane w środowisku Python. Ponieważ te struktury danych są wstępnie ładowane w środowiskach Python, język Python jest znacznie łatwiejszy w użyciu dla programistów, ponieważ uzyskują lub mogą szybciej opracowywać rozwiązania.

Python ma niejawną obsługę struktur danych, która pomaga w przechowywaniu i łatwym dostępie do danych oraz umożliwia użytkownikom tworzenie własnych struktur danych z całkowitą kontrolą. Wbudowane struktury danych w Pythonie są następujące: –

Lista

Uporządkowana kolekcja elementów definiowana jest jako lista, która jest integralną częścią struktur danych przy tworzeniu projektu w Pythonie. „Zamówione kolekcje” oznaczają każdą pozycję należącą do listy składającą się z zamówienia, które jest specjalnie używane do ich jednoznacznej identyfikacji. Ta kolejność elementów jest cechą, która z natury pozostaje niezmienna tak długo, jak trwa lista. Wszystko w Pythonie jest uważane za obiekt. Dlatego tworzenie listy zasadniczo tworzy obiekt Pythona określonego typu.

List_A = [pozycja 1, pozycja 2, pozycja 3….., pozycja n]

Gdy lista jest zagnieżdżona, może zawierać dowolny rodzaj obiektu lub zawierać inną listę lub podlistę, która może również składać się z różnych podlist. Lista zagnieżdżona nie ma ograniczenia co do głębokości, z jaką można zagnieżdżać listy. Listy utworzone w Pythonie mogą być mutowalne, ponieważ mogą ulec zmianie nawet po utworzeniu. Użytkownik może dodawać, wyszukiwać, przenosić, przesuwać i usuwać elementy z listy według własnego uznania. Gdy elementy na liście wymagają zastąpienia, liczba dodanych elementów nie musi być równa liczbie elementów. Python dostosuje się zgodnie z wymaganiami.

Krotka

Krotka jest kolejną strukturą danych wbudowaną w Pythonie i jest uporządkowaną kolekcją obiektów. Krotki mają ograniczoną funkcjonalność, w przeciwieństwie do list. Zmienność jest główną cechą używaną do rozróżniania krotek i list. Listy są zmienne, a krotki są niezmienne. Krotki nie mogą być dodawane, modyfikowane ani usuwane, gdy zostały już utworzone. W listach wymagane jest użycie nawiasów, aby umieścić elementy oddzielone przecinkami. Z drugiej strony, krotki są opcjonalne, aby używać nawiasów podczas ich tworzenia, ale powszechnie zaleca się rozróżnianie między początkiem a końcem krotki. Oto przykładowa krotka:

krotka_A = (poz. 1, poz. 2, poz. 3,…, poz. n)

Krotki są tworzone jako pojedyncza jednostka i są używane głównie wtedy, gdy programista nie chce zezwalać na żadne dane modyfikacji. Są one szeroko stosowane do tworzenia obiektów, które mają być utrzymywane w stanie nienaruszonym przez cały okres ich użytkowania. Ponieważ krotki są niezmienne, mogą potencjalnie zapobiec przypadkowej modyfikacji, dodaniu lub usunięciu jakichkolwiek danych. Jedną z zalet używania krotek jest to, że zużywają mniej pamięci, co pomaga wykonywać programy szybciej niż przy użyciu list.

Zestawy

Unikalny zbiór konkretnych elementów, które nie podlegają żadnej konkretnej kolejności, nazywamy zestawem. Gdy istnienie obiektu w zbiorze obiektów jest bardziej znaczące niż kolejność obiektów lub liczba jego pojawienia się, stosuje się zestawy. Zestawy są mutowalne, w przeciwieństwie do krotek, i można je łatwo modyfikować, zastępować, dodawać lub usuwać. Oto przykładowy zestaw:-

set_a = {“pozycja 1”, “pozycja 2”, “pozycja 3”,….., “pozycja n”}

Zestawy służą przede wszystkim do sprawdzania, czy określone elementy znajdują się w zestawie, czy nie. Na przykład zestawy są bardzo zoptymalizowane pod kątem testów członkostwa. Można ich również użyć do sprawdzenia, czy zbiór jest podzbiorem innego zbioru i rozpoznania relacji między dwoma zbiorami.

Słownik

Słownik w integralnej strukturze danych używany w Pythonie. Jest to nieliniowy zbiór wartości danych i służy głównie do przechowywania określonych wartości danych, takich jak mapy. Słownik zawiera parę klucz:wartość, w przeciwieństwie do różnych typów danych, które mają tylko jedną konkretną wartość jako element. Para klucz-wartość jest podana w słowniku, aby ją zoptymalizować. W słowniku Pythona istnieje wiele sposobów dodawania elementów. W danym momencie do słownika można dodać tylko jedną wartość, definiując wartość za pomocą klucza. Aby zaktualizować istniejącą wartość w słowniku, należy użyć wbudowanej metody update(). Możliwe jest również dodanie zagnieżdżonych wartości kluczy do już istniejącego słownika. Jeśli para klucz-wartość już istnieje podczas dodawania wartości, wartość zostanie zaktualizowana; w przeciwnym razie do słownika zostanie dodany nowy klucz z wartością.

Sprawdź nasze amerykańskie programy nauki o danych

Aby rozpocząć karierę w nauce o danych, powinieneś mieć gruntowną wiedzę na temat struktur danych w Pythonie. Jeśli masz problem ze znalezieniem rzetelnego kursu, upGrad oferuje najlepszy program certyfikacji zawodowej w dziedzinie nauki o danych i analityki biznesowej Uniwersytetu Maryland, najlepszego uniwersytetu w USA, który pomoże Ci zacząć i zapewni dogłębne zrozumienie tego tematu.