Python 中的数据结构

数据结构是计算机科学和软件管理中最重要的概念之一，广泛用于编写任何语言的程序。 Python 是一种强大的、交互式的、面向对象的和解释性的编程语言，与其他编程语言不同，使用它可以更轻松地研究数据结构的基础知识。

它是最通用和最有效的语言之一，主要用于制作交互式和高级网站以及机器学习和人工智能等其他领域。 它严重依赖需要有效存储和按时访问的数据。 这是借助Python 中的数据结构实现的。

什么是数据结构？

数据结构的主要目的是允许有效地组织数据以存储数据集合并对其执行操作。 例如，在网站中，需要有效地存储、管理和组织后端数据，以便更轻松地访问以进行将来的修改。

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线性数据结构

线性数据结构允许以适当的顺序存储数据元素。 有几种类型的线性数据结构。 它们如下：-

• Array - 与数据元素的索引配对的数据元素的顺序排列。
• Stack - 堆栈是遵循特定操作顺序的数据结构。 它们被称为 FILO（先进后出）或 LIFO（后进先出）。
• Linked List - 每个数据元素都包含指向另一个元素的链接以及其中存在的数据。
• 矩阵- 矩阵是一种二维数据结构，其中数据元素由一对索引表示。

队列- 队列类似于堆栈，但唯一的操作顺序是 FIFO（先进先出）。

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非线性数据结构

非线性数据结构不遵循数据元素的顺序链接。 在这种数据结构中，任何一组或一对数据元素都可以相互链接，访问数据元素没有严格的顺序。

• 堆- 堆是一种特殊类型的树数据结构，其中父节点中的数据要么严格小于子节点，要么严格大于或等于子节点。
• Binary Tree - 二叉树是一种将每个数据元素连接到最大数量的其他两个数据元素的数据结构。 它从一个根节点开始。
• 图表- 图表是节点和顶点的排列，其中一些节点通过链接连接到另一个节点。
• 哈希表- 哈希表是一种数据结构，由在哈希函数的帮助下相互关联的数组组成。 它使用键而不是数据元素中的索引来检索值。

Python中的内置数据结构

Python中的数据结构特定于这种编程语言，因为它们有助于灵活存储各种数据类型，并有助于在 Python 环境中更快地处理数据。 由于这些数据结构是在 Python 环境中预加载的，因此 Python 语言对于程序员来说更容易使用，因为他们获得或可以更快地开发解决方案。

Python 隐式支持数据结构，这有助于数据的存储和轻松访问，并允许用户完全控制自己的数据结构。 Python中内置的数据结构如下：-

列表

项目的有序集合被定义为一个列表，它是在 Python 中创建项目时数据结构的一个组成部分。 “有序集合”意味着属于列表的每个项目都包含一个专门用于唯一标识它们的顺序。 这种元素的顺序是一个特性，只要列表持续存在，它就本质上保持不变。 Python 中的一切都被视为对象。 因此，创建一个列表本质上是创建一个特定类型的 Python 对象。

List_A = [第 1 项，第 2 项，第 3 项…..，第 n 项]

嵌套列表时，它可以包含任何类型的对象或包含不同的列表或也可以包含不同子列表的子列表。 嵌套列表对嵌套列表的深度没有限制。 用 Python 制作的列表可以是可变的，因为即使在创建之后它们也会发生变化。 用户可以根据自己的判断从列表中添加、搜索、移动、移动和删除元素。 当列表中的元素需要替换时，添加元素的数量不必等于元素的数量。 Python 会根据需要自行调整。

元组

元组是 Python 内置的另一种数据结构，是对象的有序集合。 与列表不同，元组具有有限的功能。 可变性是用于区分元组和列表的主要特征。 列表是可变的，元组是不可变的。 元组一旦创建就不能添加、修改或删除。 在列表中，需要使用括号括住用逗号分隔的元素。 另一方面，在创建元组时可以选择使用括号，但广泛建议区分元组的开头和结尾。 这是一个示例元组：

tuple_A =（第 1 项，第 2 项，第 3 项，…，第 n 项）

元组被创建为一个单一的实体，主要在程序员不想允许任何修改数据时使用。 它们被广泛用于创建一个旨在在其整个生命周期内保持完整的对象。 由于元组是不可变的，它们可以潜在地防止意外修改、添加或删除任何数据。 使用元组的一个好处是它们使用更少的内存，这有助于比使用列表更快地执行程序。

套

不遵循任何特定顺序的特定元素的唯一集合称为集合。 当一个对象在对象集合中的存在比对象的顺序或出现的次数更重要时，使用集合。 与元组不同，集合是可变的，可以轻松修改、替换、添加或删除。 这是一个样本集：-

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

集合主要用于检查某些元素是否在集合中。 例如，集合针对成员资格测试进行了极大优化。 它们还可以用于查看一个集合是否是不同集合的子集，并识别两个集合之间的关系。

字典

Python 中使用的完整数据结构中的字典。 它是数据值的非线性集合，主要用于存储特定的数据值，例如地图。 字典包含键：值对，与只有一个特定值作为元素的不同数据类型不同。 字典中给出了键值来优化它。 在 Python 字典中，有多种添加元素的方法。 通过使用键定义值，一次只能将一个值添加到字典中。 必须使用内置的 update() 方法来更新 Dictionary 中的现有值。 也可以将嵌套的键值添加到已经存在的字典中。 如果添加值时键值已经存在，则更新值； 否则，将带有该值的新键添加到字典中。

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