Структуры данных в Python

Структуры данных являются одним из наиболее важных понятий в информатике и управлении программным обеспечением и широко используются для написания программ на любом языке. Python — это мощный, интерактивный, объектно-ориентированный и интерпретируемый язык программирования, с помощью которого можно легче изучать основы структуры данных, в отличие от других языков программирования.

Это один из самых универсальных и эффективных языков, который в основном используется для создания интерактивных и высокоуровневых веб-сайтов, а также в других областях, таких как машинное обучение и искусственный интеллект. Он в значительной степени зависит от данных, которые требуют эффективного хранения и своевременного доступа к ним. Это достигается с помощью структур данных в Python .

Что такое структура данных?

Основная цель структур данных — обеспечить эффективную организацию данных для хранения коллекций данных и выполнения операций над ними. Например, на веб-сайте серверные данные должны эффективно храниться, управляться и организовываться, чтобы иметь более легкий доступ для будущих изменений.

Изучите онлайн-курсы по науке о данных на upGrad

Линейные структуры данных

Линейные структуры данных позволяют хранить элементы данных в правильной последовательности. Существует несколько типов линейных структур данных. Они следующие: -

• Массив — последовательное расположение элементов данных в паре с индексом элемента данных.
• Стек — стек — это структура данных, которая следует определенному порядку работы. Они называются FILO (First In Last Out) или LIFO (last in First Out).
• Связанный список — каждый элемент данных состоит из ссылки на другой элемент и присутствующие в нем данные.
• Матрица — матрица — это двумерная структура данных, в которой элемент данных указывается парой индексов.

Очередь — Очередь похожа на Стеки, но единственный порядок работы — FIFO (первым пришел — первым обслужен).

Прочтите наши популярные статьи о науке о данных в США

Нелинейные структуры данных

Нелинейные структуры данных не следуют последовательному связыванию элементов данных. В этой структуре данных любая группа или пара элементов данных могут быть связаны друг с другом, и нет строгой последовательности для доступа к элементам данных.

• Куча — куча — это особый тип древовидной структуры данных, в которой данные в родительском узле либо строго меньше дочерних узлов, либо строго больше или равны дочерним узлам.
• Двоичное дерево — двоичное дерево — это структура данных, которая соединяет каждый элемент данных с максимальным количеством двух других элементов данных. Он начинается с корневого узла.
• Граф — Граф — это расположение узлов и вершин, где одни узлы связаны с другими через ссылки.
• Хэш-таблица — хэш-таблица — это структура данных, состоящая из массивов, связанных друг с другом с помощью хеш-функции. Он использует ключи для извлечения значений, а не индекс из элементов данных.

Встроенные структуры данных в Python

Структуры данных в Python специфичны для этого языка программирования, поскольку они помогают гибко хранить разнообразные типы данных и ускоряют обработку данных в среде Python. Поскольку эти структуры данных предварительно загружены в среду Python, язык Python значительно проще в использовании для программистов, поскольку они быстрее получают или могут разрабатывать решения.

Python имеет неявную поддержку структур данных, которая помогает в хранении и легком доступе к данным и позволяет пользователям создавать свои собственные структуры данных с полным контролем. Встроенные структуры данных в Python следующие:

Список

Упорядоченный набор элементов определяется как список, который является неотъемлемой частью структур данных при создании проекта в Python. «Упорядоченные коллекции» означают, что каждый элемент, принадлежащий списку, состоит из порядка, который специально используется для их уникальной идентификации. Этот порядок элементов является характеристикой, которая по своей сути остается постоянной, пока длится список. Все в Python считается объектом. Следовательно, создание списка по существу создает объект Python определенного типа.

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

Когда список является вложенным, он может иметь объект любого типа или включать другой список или подсписок, который также может состоять из разных подсписков. Вложенный список не имеет ограничения на глубину вложенности списков. Списки, созданные в Python, могут изменяться, поскольку они могут быть изменены даже после создания. Пользователь может добавлять, искать, перемещать, перемещать и удалять элементы из списка по своему усмотрению. Когда элементы в списке требуют замены, количество добавленных элементов не обязательно должно быть равно количеству элементов. Python настроит себя в соответствии с требованиями.

Кортеж

Кортеж — это еще одна встроенная в Python структура данных, представляющая собой упорядоченный набор объектов. Кортежи имеют ограниченную функциональность, в отличие от списков. Изменчивость — это основная характеристика, используемая для различения кортежей и списков. Списки изменяемы, а кортежи неизменяемы. Кортежи нельзя добавлять, изменять или удалять, если они уже созданы. В списках необходимо использовать круглые скобки для заключения элементов, разделенных запятыми. С другой стороны, при создании кортежей необязательно использовать круглые скобки, но рекомендуется различать начало и конец кортежа. Вот пример кортежа:

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

Кортежи создаются как единое целое и в основном используются, когда программист не хочет разрешать какие-либо изменения данных. Они широко используются для создания объекта, предназначенного для сохранения в неизменном виде на протяжении всей его жизни. Поскольку кортежи неизменяемы, они потенциально могут предотвратить случайное изменение, добавление или удаление любых данных. Одним из преимуществ использования кортежей является то, что они используют меньше памяти, что помогает выполнять программы быстрее, чем при использовании списков.

Наборы

Уникальный набор определенных элементов, которые не подчиняются какому-либо определенному порядку, называется набором. Когда существование объекта в наборе объектов более важно, чем порядок объектов или количество их появления, используются наборы. Наборы изменяемы, в отличие от кортежей, и могут быть легко изменены, заменены, добавлены или удалены. Вот примерный набор: -

set_a = {"элемент 1", "элемент 2", "элемент 3",….., "элемент n"}

Наборы в основном используются для проверки того, находятся ли определенные элементы в наборе или нет. Например, наборы значительно оптимизированы для тестов на принадлежность. Их также можно использовать, чтобы увидеть, является ли набор подмножеством другого набора, и распознать связь между двумя наборами.

Словарь

Словарь в целостной структуре данных, используемый в Python. Это нелинейный набор значений данных, который в основном используется для хранения определенных значений данных, таких как карты. Словарь содержит пару ключ:значение, в отличие от разных типов данных, которые имеют только одно конкретное значение в качестве элемента. Ключ-значение дается в словаре для его оптимизации. В словаре Python есть несколько способов добавления элементов. В каждый момент времени в словарь можно добавить только одно значение, определив значение с помощью ключа. Для обновления существующего значения в словаре необходимо использовать встроенный метод update(). Также можно добавить вложенные ключевые значения в уже существующий словарь. Если ключ-значение уже существует при добавлении значения, значение обновляется; в противном случае в словарь добавляется новый ключ со значением.

Ознакомьтесь с нашими программами по науке о данных в США

Чтобы продолжить карьеру в области науки о данных, вы должны хорошо знать структуры данных в Python. Если вы изо всех сил пытаетесь найти надежный курс, upGrad предлагает лучшую профессиональную программу сертификации в области науки о данных и бизнес-аналитики от Университета Мэриленда, ведущего университета США, чтобы помочь вам начать работу и дать вам полное понимание этого предмета.